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港交所举办生物科技峰会 支持生物科技公司来港上市

2019-07-16 05:11 来源:寻医问药

  港交所举办生物科技峰会 支持生物科技公司来港上市

  底盘与隔音更像欧系车十代雅阁还有个突出的感受就是偏欧系车的底盘质感,对坑洼的过滤很干脆,饱满紧致的感觉仿佛时刻准备着带你去做什么坏坏的事情,尽管悬挂依旧是前麦弗逊后多连杆,但是新车的前悬采用了L型铝制前边下臂,配合操控辅助和电子助力让这代雅阁在操控上也颇具小车的运动感。公正地说,AT变速箱也好,双离合也罢,科技在不断的进步,没有调不好的双离合,也没有绝对完美的AT,最重要的还得看与动力系统的标定匹配。

内饰方面,GTS车型会配备SportChrono秒表、运动型座椅、带有GTS标识的头枕,另外在方向盘、中控台、扶手等部位采用了Alcantara材质进行包裹。另外,大指挥官还以创造性融合美学与功能性为设计原则,配备反射式全LED灯组,实现更佳照明效果,也提升了全车的科技感和豪华感。

  总结:奔驰G系列是硬派越野车界的常青树,比同级别的悍马、JEEP等越野车型更受车友的追捧,它无疑已经成为了野性与力量的象征,新奔驰大G整体造型外柔内刚,强大的越野性能让无数越野发烧友着迷,新奔驰大G还专门配置了与AMG联合开发的双横臂式前桥组件,并且直接安装在梯形框架内(无副车架结构),这保证了车辆应对非铺装路面时候的耐冲击性。(谍照来源:motor1)奥迪全新一代A6编辑点评:更大的输出和低调的外观都让这代全新S6显得很神秘,究竟最终该车的外观是否会如此低调,还是要等该车发布后才能揭晓,爱卡汽车将持续关注。

  要知道就连合资车不用独立悬挂用扭力梁都要被网友们鞭挞,更何况是你奔驰呢?结合此前的爆料,新款cla将于2020年正式上市,进入国内的时间也不会太久,中意它的朋友们,剩下的就是默默等待就好了。前几天,有海外媒体曝光了全新一代宝马3系,代号为G20的伪装路试谍照。

外观霸气依旧,越野味十足外观上,相比起旧款,新奔驰G500在车身长度和宽度方面比老款车型略有增长,前大灯依然采用了远近光一体的氙气大灯,而前保险杠格栅面积有点变大,平直的线条贯穿全身,凸显新奔驰大G的力量感;另外,汽车尾部上,后尾部线条也是有棱有角,后置式的备胎也是十足的越野气息。

  配合两侧的天使眼大灯棱角分明造型更加的犀利,内饰更是如飞机舱一般科技感爆棚,气势非凡,即使是奔驰奥迪也略逊一筹,尺寸方面车身长度达到了4945mm轴距达到了2975mm,再加上大尺寸的轮毂运动感十足。

  车侧的线条和老款就更像了,有一个细节就是车门把手的拉开操作从向外拉改成了向斜上方拉,用意嘛,难道是这样更有逼格?车尾部分两个小细节,一是最上方的扰流板很点睛,二就是R-Line套件的尾裙部分是假的排气装饰,真的排气隐藏在里面。未来新车能否重现当年海马323那般的辉煌历史,还要看新车接下来的销量表现。

  SKYACTIV-X发动机采用均质充量压燃技术(HomogeneneousChargeCompressionIgnition,HCCI),这是该压燃点火技术在全球范围内首次实现产品化实际应用,其工作原理为:不需要火花塞点燃汽油混合气体,只需压缩气缸中空气和燃料的混合物直至其自动燃烧的状态。

  最后,后备箱空间设计算的上中规中矩,它的行李容积可达250-350L,能满足大多数人日常所需。  动力方面,首发车型当中,xDrive40i将会搭载直列六缸涡轮增压发动机,最大功率340马力,最大扭矩450牛米,xDrive50i将会搭载双涡轮增压发动机,最大功率462马力,最大扭矩650牛米。

  得益于自动驾驶科技,这款车可以说是真正的解放了双手,车内没有方向盘以及制动装置,只有座椅和屏幕装置。

  而兼顾了空间表现的奥迪Q8一定层度上也在蚕食宝马X5和奔驰GLE级的市场。

  在日内瓦车展上全新标致508正式亮相,在几个月后,标致又推出了全新标致508的SW版本。值得一提的是新款CLA的悬架,在低配车型上为扭力梁非独立悬挂,在高配车型上多连杆独立悬挂。

  

  港交所举办生物科技峰会 支持生物科技公司来港上市

 
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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

我们敢做残值保障,是对我们的产品和体系,以及系统化服务的自信。

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.wujianzhifn68.com.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.wujianzhifn68.com.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.wujianzhifn68.com.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.wujianzhifn68.com.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.wujianzhifn68.com.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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