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WPS 研發團隊還掌握了幾款移動推理框架及一些小規模網絡設計的技巧
   

   

  從云到移動:金山 WPS 借助 TensorFlow Lite 實現的驚險一躍

  從云端算法到移動端開發的實操階段,移動芯片端側運算支撐力不足、云計算數據傳輸延遲,使得拍照識別這樣的實時運算,用戶體驗極差。但通過結合 TensorFlow Lite,金山 WPS 訓練移動端模型快速地推進了***的 AI 研發進程。

   

  TensorFlow Lite 在移動端具有以下明顯優勢:

   

  足夠小:訓練的 AI 模型可以很容易被壓縮和傳輸到手機端,對用戶的手機內存十分友好;

   

   

  圖像學習框架的輕量神經網絡

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  手機機型兼容性好,對安卓天然親近:在數十臺機型上的穩定性測試都表現很好;

   

  高效的 “投影” 模型

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  移動端的適應性強:TensorFlow Lite 與 TensorFlow 的過渡平滑,不會增加大量的兼容成本;

   

  TensorFlow Lite 的架構設計

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  TensorFlow 社區資源豐富,具體的業務場景很容易找到相關參照系,并學習案例的集成方式。

  那么,移動端友好的 TensorFlow Lite 又是如何被金山 WPS 部署到手機端的呢?

  以文檔邊緣檢測為例:

  首先,利用 tf.keras 可以很快完成深度網絡的構建。在拍照掃描算法中,***設計了一個 5M 左右的 CNN 文檔檢測網絡;

  其次,將 tf.keras.Model 提供的 fit_generator 與 tf.data 靈活結合,對訓練數據進行預處理,根據業務場景對訓練數據進行分組定義,然后構造適合的代價函數。以此優化訓練性能,不斷地迭代優化算法效果;

  最后,把業務算法集成到 WPS,在多臺旗艦機上進行穩定測試。針對一些難點問題進行分析迭代,直至穩定上線。

  至此,移動 AI 的***完成了從云端到移動端的驚險一躍。

  從個案到公式:移動端 AI 開發的通識問題與解決之道

  TensorFlow 在金山 WPS 辦公軟件上的落地,給移動端辦公帶來了奇妙的變化,也找到了移動端 AI 開發的通識問題與解決之道。
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  AI 落地的成本問題。解決之道:TensorFlow 能夠解決技術或算法實現商業化時如何低成本地解鎖需求的問題,而金山 WPS 能為技術解決方案提供足夠大的商業落地空間;WPS office官网的下载在哪呢

  端側 AI 的技術沉淀問題。解決之道:合作之后,金山仍在***很多難題,除了 TensorFlow Lite,金山 WPS 研發團隊還掌握了幾款移動推理框架及一些小規模網絡設計的技巧;Google 也在發力,比如即將推出 TensorFlow 2.0,TensorFlow Lite 將支持更豐富的模型運算方式。

  此外,TensorFlow 與金山 WPS 合作的意義是讓我們看到:***算力的 AI 硬件 + 移動端友好的深度學習框架 + 金山wps官網客服 清晰廣泛的業務場景,才是幫助更多***打開想象的前提。