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国家艺术基金召开2017年度滚动资助项目动员会

2019-05-25 04:13 来源:中国企业信息网

  国家艺术基金召开2017年度滚动资助项目动员会

  民警将其带回后,经过初步判断,这是一只国家二级保护动物大鵟,其一侧翅膀有擦伤。两国书画家在展览会上表达了自己激动和喜悦的心情。

强调要加强哲学社会科学学科体系建设,积极构建中国特色、中国风格、中国气派的哲学社会科学学科体系,强化马克思主义理论学科的引领作用,支持有条件的高校在马克思主义理论一级学科下设置党的建设二级学科,实施高校马克思主义理论人才支持培养计划,积极推进学术话语体系创新,加快完善具有中国特色和国际视野的哲学、历史学、经济学、政治学、法学、社会学、民族学、新闻学、人口学、宗教学、心理学等学科,努力建设一批中国特色、世界一流的哲学社会科学学科。(王玉峰胡晖)(责编:王慧、曾晓强)

  结合老城区企业“退二进三”,发展协作配套、社会服务产业,推进传统工业转型发展。关注之六:建立健全社会保障体系,合理确定保障标准和水平孟昭喜(劳动保障部社会保险事业管理中心副主任):到2002年底,全国已有1433万企业退休人员实行社会化管理服务,比年初增加765万人,社会化管理率达到43%。

  (刘宏章)(责编:张雪冬、刘泽)”羊肚菌是一种珍稀的食用菌,因其营养丰富,市场需求与日俱增,价格也一路走高。

(刘宏章)(责编:张雪冬、刘泽)

  从火车入境到患病旅客顺畅通关,只用了不到7分钟的时间,边检官兵优质高效的通关服务,为病人能够及时救治赢得了宝贵的时间。

    ★政之所要在于天下太平,民之所求在于衣食无忧。目前,乌海基础设施网络日趋完善,运输仓储容量达到70万立方米,年装卸搬运能力超过亿吨,公路、铁路、航空物流交通网络已经形成。

  (王连英)(责编:张雪冬、刘泽)

    2月10日上午,海区召开新任职干部任前集体谈话会。在评审环节上,增加国际级评委,提升了评委水准,设立了专家点评、观众参与环节,整个艺术节的品质更加优化,结构更加合理,竞技性和观赏性更强。

  代表团抵达斯维尔德洛夫斯克州首府叶卡捷琳堡市后参加了“俄罗斯第六届创新工业展”。

  一人得病全家致贫,脱贫后一人得病全家返贫。

  接下来,还将举办“茶叶之路”中蒙俄国际绘画展、中蒙蒙古族服装服饰展和“茶叶之路”博物馆开放月、“茶叶之路”中蒙国际冬季百人环湖健步友谊赛等多项活动。活动期间,胜利办将现场募捐的49785元直接交到了11名贫困女孩和11名贫困母亲的手中。

  

  国家艺术基金召开2017年度滚动资助项目动员会

 
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Facebook宣布开源Caffe2:可在手机与树莓派上训练和部署模型

如今,乌海市的职业健康监护相关工作覆盖阿拉善盟全境、鄂尔多斯市棋盘井镇等地,相关结果在各个盟市已经能够互认;乌海市与周边盟市签订了大气污染防治联防联控框架协议;巴彦淖尔市优质农产品销售网点在乌海设立……目前,乌海与周边盟市已在文化旅游、生态环保、商务金融、民生保障、产业协作5个领域、24个项目上取得成果并建立长效机制。

原标题:Facebook宣布开源Caffe2:可在手机与树莓派上训练和部署模型

选自Caffe2.ai

机器之心编译

在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型;而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。

为了有效地训练和部署人工智能模型,我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息(图像、视频、文本和音频)之上的模型,我们需要的计算能力不可小觑。如果我们要在移动设备上部署这些模型,那么它们就必须要非常快而且轻量,但这也同样十分困难。要克服这些难题,我们需要一种稳健的、灵活的和便携式的深度学习框架。

Facebook 一直以来都在和开源社区的其他开发者合作一起打造这样一款框架。今天,Facebook 宣布开源了第一版生产可用的 Caffe2 版本,这是一个轻量级的、模块化的深度学习框架,并且在强调了便携性的同时保持了可扩展性和性能。

我们致力于为社区提供高性能的机器学习工具,以便人人都能创造智能的应用和服务。与 Caffe2 一同发布的还有相关的一些教程和案例,其中包括在一台机器上使用多个 GPU 的大规模学习和使用一个或多个 GPU 的在多台机器上的大规模学习、学习在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型。另外,你只需要编写几行代码就能调用来自 Caffe2 Model Zoo 的预训练模型。

Caffe2 部署在 Facebook 之中以帮助研发人员训练大型机器学习模型,并为手机用户提供人工智能驱动的良好体验。现在,开发者可以访问很多相同的工具,允许他们运行大规模分布式训练方案,并创建手机端的机器学习应用。我们已与英伟达、 高通、英特尔、亚马逊和微软展开密切合作,从而在云端和手机端优化 Caffe2。这些合作将允许机器学习社区快速完成使用更复杂模型的实验过程,并部署下一代人工智能增强型应用和服务。

你可以在 caffe2.ai 上查看 Caffe2 文档和教程,并在 GitHub 查看源代码。如果你考虑使用 Caffe2,我们很乐意了解你的具体需求。请参与我们的调查。我们将向你发送有关新版本和特殊的开发者活动/网络研讨会的信息。

  • 主页:http://caffe2.ai.ssccih68.cn

  • GitHub: https://github.com/caffe2/caffe2

  • 调查:https://www.surveymonkey.com/r/caffe2

以下是 Caffe2 在 GitHub 上开源项目的介绍:

Caffe2 是一个兼具表现力、速度和模块性的深度学习框架,是 Caffe 的实验性重构,能以更灵活的方式组织计算。

许可

Caffe2 的发布许可许可 :https://github.com/Yangqing/caffe2/blob/master/LICENSE

建立 Caffe2

详细的构建矩阵:

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

cd caffe2

OS X

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

Ubuntu

可运行版本:

  • Ubuntu 14.04

  • Ubuntu 16.06

需要的依赖包

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y --no-install-recommends

build-essential

cmake

git

libgoogle-glog-dev

libprotobuf-dev

protobuf-compiler

python-dev

python-pip

sudo pip install numpy protobuf

可选择 GPU 支持

如果你计划使用 GPU,而不只是使用 CPU,那你应该安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,这是一个面向深度神经网络的 GPU 加速库。英伟达在官方博客中详细介绍了安装指南,或者可以尝试下面的快速安装指令。首先,一定要升级你的图显驱动!否则你可能遭受错误诊断的极大困难。

安装 Ubuntu 14.04

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.ssccih68.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb"

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

安装 Ubuntu 16.04

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.ssccih68.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb"

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

安装 cuDNN(所有都是 Ubuntu 版本)

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com.ssccih68.cn/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz"

wget ${CUDNN_URL}

sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local

rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfig

可选择的依赖项

注意,Ubuntu 14.04 使用 libgflags2。Ubuntu 16.04 使用 libgflags-dev。

# for Ubuntu 14.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2

# for Ubuntu 16.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev

# for both Ubuntu 14.04 and 16.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends

libgtest-dev

libiomp-dev

libleveldb-dev

liblmdb-dev

libopencv-dev

libopenmpi-dev

libsnappy-dev

openmpi-bin

openmpi-doc

python-pydot

检查下面的 Python 部分,并在建立 Caffe2 之前安装可选择的程序包。

mkdir build && cd build

cmake ..

make

安卓和 iOS

我们使用 CMake 的安卓和 iOS 端口构建原始二进制文件,然后就能将其集成到安卓或 XCode 项目中。查看脚本/build_android.sh 和/build_ios.sh 获得具体信息。

对于安卓系统,我们可以使用 gradle 通过 Android Studio 直接构建 Caffe2。这里是一个示例项目:https://github.com/bwasti/AICamera。注意,你可能需要配置 Android Studio,这样你编写代码的 SDK 和 NDK 版本才会正确。

树莓派

对于 Raspbian 系统,只需要在树莓派上运行脚本/build_raspbian.sh 就行了。

Tegra X1

为了在英伟达的 Tegra X1 平台上安装 Caffe2,需要使用 NVidia JetPack 安装器简单地安装最新版本的系统,然后再在 Tegra 设备上运行脚本/build_tegra_x1.sh。

Python 支持

为了进行下面的教程,Python 环境需要安装 ipython-notebooks 和 matplotlib,在 OS X 系统中可以通过以下方法安装:

brew install matplotlib --with-python3

pip install ipython notebook

你会发现下面的 Python 库同样在具体的教程和案例中是必需的,所以你可以运行下面的命令行一次性安装所有的要求库:

sudo pip install

flask

graphviz

hypothesis

jupyter

matplotlib

pydot python-nvd3

pyyaml

requests

scikit-image

scipy

setuptools

tornado

构建环境(已知能运行)

原文链接:http://caffe2.ai.ssccih68.cn/blog/2017/04/18/caffe2-open-source-announcement.html

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权

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