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美媒:美陆军开发“异形”式枪架 意在提升单兵战斗力

2019-09-21 11:21 来源:天翼网

  美媒:美陆军开发“异形”式枪架 意在提升单兵战斗力

  相关专家表示,含有可分解致癌芳香胺染料的制品在与人体的长期接触中,染料如果被皮肤吸收会在人体内扩散,可能引起人体病变和诱发癌症。他说:“我在这里很自由,不需要依赖任何人,我们完全自给自足。

  资料显示,这些培训中心最早于上世纪八九十年代兴建,也有部分是最近几年建成。从今年开始,依托“全国征兵网”实现兵役登记、应征报名、预征管理、体格检查、政治考核、预定新兵等工作的网上管理。

  本次不合格的水果制品被抽检出在加工过程中超量使用防腐剂(苯甲酸、苯甲酸钠)、着色剂(柠檬黄、日落黄)以及甜蜜素等,另外氯化钠、二氧化硫残留量超标,微生物指标不合格,而微生物指标通常用于判断食品的卫生质量。这个金融帝国确保他能终生享受舒适的奢华生活,但他却宁可放弃这一切,甘愿在丛林中过着现代农夫的安静生活。

    网友犀利评论:  李希刚:A罩杯  Lincurable:不仅如此啊。1995年底,以北京天文台为主,联合国内20余所大学和研究所成立了射电“大望远镜”中国推进委员会,提出了利用中国贵州喀斯特洼地,建造球反射面即阿雷西博型天线阵的喀斯特工程概念。

对于此举,中国足协内部曾有人提出异议,认为既然缺乏“立案根据”,赴深圳调查就不符合办事程序。

    盒子还能承载多少功能  就目前的监管情况来看,新闻出版广电总局主要是围绕盒子的播放内容进行层层规范。

    由于遭到敌人攻击时生存能力更强,筒射导弹更有优势;公路机动的发射装置也能迅速地改变位置。2011年广电总局推出《持有互联网电视牌照机构运营管理要求》(即181号文)后,目前正在酝酿292号令,可能会在今年出台,届时有关盒子的政策走向或会趋于明朗。

  为了募集更多的钱,她们将自己拍摄的裸体慈善月历照片放到Facebook上进行宣传,试图赢得全球粉丝的支持。

    动力方面,国产凯迪拉克ATSL搭载了涡轮增压引擎,推出了低功率和高功率两个版本,低功率车型最大输出为164KW(223ps),而高功率车型最大输出达到了200KW。  人民网7月18日电据台湾《联合报》报道,台湾地区前领导人陈水扁近况曝光,服刑“环境”升级!舍房顶加遮光网防日晒和雨声,看护增为六人三班全天看护,还设配膳室及放置赠品的储藏室,户外有鱼池、室内有鱼缸,供阿扁养鱼消遣。

  (记者郑慧)

    众所周知,杨阳洋不善表达,全靠萌态取胜。

  拒不整改的,责令退出出租汽车市场”。  人民网7月18日电据台湾《联合报》报道,台湾地区前领导人陈水扁近况曝光,服刑“环境”升级!舍房顶加遮光网防日晒和雨声,看护增为六人三班全天看护,还设配膳室及放置赠品的储藏室,户外有鱼池、室内有鱼缸,供阿扁养鱼消遣。

  

  美媒:美陆军开发“异形”式枪架 意在提升单兵战斗力

 
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美媒:美陆军开发“异形”式枪架 意在提升单兵战斗力

其实不然,像很多企业都有政府关系经理这类的职位,从机关出来的人了解政策走向、有着良好的人脉资源,他们擅长争取政府支持,维护政府关系,处理各类公关危机,这样的人才太受欢迎了。

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.i1736.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.i1736.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.i1736.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.i1736.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.i1736.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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