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努力开创新时代军民融合深度发展新局面

2019-09-17 16:35 来源:磐安新闻网

  努力开创新时代军民融合深度发展新局面

  正因为此,国务院正在制定中长期健康发展的调控手段。然而,在养生谷收入大幅增长的对比之下,恒大医疗美容手术及门诊服务收入却从2016年的5550万元下降至1510万元,同比骤减%。

命题形式以材料作文、辨析写作、小说型创作为主。深耕成都金茂立志提升成都居住水准时至今日,绿色建筑已是中央文件中的热词,推行绿色建筑成为国家意志。

  “在城市圈时代,中国的人口分布格局会重新调整,这也将进一步重塑中国房地产市场的未来格局”,左晖表示,首先中心城市的人口密度下降,人口从中心城市向周边城市迁移,其次城市圈崛起,但城市不会无限制扩张,城市圈的核心是在更大的地理范围内构建更广泛的城市网络效应,并且当城市圈发展到一定程度,中心城市人口减少到一定程度,会出现人口向市中心的回流,最终中心城市的“职住平衡”的矛盾也会有所缓解。她非常淡定,过着我十分羡慕嫉妒但不恨的生活。

  调查:经办银行费力难赚钱北京市公积金中心相关负责人此前就已公开表示,组合贷款是公积金贷款主推的一个品种,开发商拒绝买房人申请组合贷款,属于违规行为。在央视《朗读者》节目上,余秀华这样说。

另据区人大代表、桃源街道龙珠社区党委书记、社区工作站站长郑志雄介绍,他在今年区第七届人大第四次会议小组讨论时,曾提出过该人行天桥电梯一直未开通的情况,并呼吁有关部门加紧处理,但该问题至今尚未解决。

  中国金茂高级副总裁张辉透露,早在金茂大厦开始,在建筑市场还未意识到绿色科技的可贵之时,中国金茂就开始了绿色建筑成功运营。

  重点对医院、学校、重点企业、繁华商业区等公共场所交通改善研究项目,着手区人民医院、妇幼保健院中心区新院、中医院、宝城71-72区九年制学校(在建)、宝城39区九年制学校(在建)、西湾小学、海湾中学等片区交通规划研究项目。一般情况下,地税局的房屋估价会比真是成交价低30%-50%。

  恒大健康财务总监谢惠华2015年曾在恒大健康中期业绩会上称,医疗美容行业的毛利率超过60%。

  此外,报告还显示,亚洲地区是世界邮轮市场中成长最快的新兴市场,其在全球的影响力持续提升。正如某个男人所说的:每次我听到女友咒骂她前夫时,都会紧张,甚至为那个男人感到不平,我知道她的愤怒是有缘由的,但是我实在担心有一天她也会这样对我。

  据相关统计数据显示,城镇人口从1978年的亿人上升至2015年的亿人,到2020年,常住人口城镇化率将达到60%,城镇人口将达到亿人,高于美国和欧盟的人口总和。

  在全国房地产圈围观中,在熔断+摇号形式下,成都历史最高楼面价三次被刷新,最终,两宗地,分别以17160元/㎡、17200元/㎡楼面价被金茂、东原摘下。

  东南方向是苏荷奥特莱斯广场,距离的万达广场只有一站地。根据2018年宝安区道路设施品质提升行动方案,宝安将开展75项交通拥堵治理,打通片区交通微循环工作。

  

  努力开创新时代军民融合深度发展新局面

 
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努力开创新时代军民融合深度发展新局面

这不仅开启了大规模的建设浪潮,城市的居住品质也显著改善,比如城镇人均住房建筑面积由1978年的平米增长到2016年的平米,商品房率超过90%,市场化住房供给已经占据绝对比重。

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.e5310.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.e5310.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.e5310.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.e5310.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.e5310.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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