智创 AI 新视界 -- 提升 AI 推理速度的高级方法（16 - 2）
本文深度聚焦提升 AI 推理速度，全面阐述模型压缩（低秩分解、参数量化）、硬件加速（GPU、TPU）及推理算法优化（剪枝感知推理、动态批处理）。结合图像识别等多领域案例与丰富代码示例，以生动形象且专业严谨的方式，为 AI 从业者提供极具价值的技术指南，助力突破 AI 推理速度瓶颈，实现系统性能跃升。
数字孪生概念、数字孪生技术架构、数字孪生应用场景，深度长文学习
对应前面定义的产品生命周期三大阶段，在产品设计、制造和运行维修阶段分别表现为产品数字孪生体、生产工艺流程数字孪生体和设备数字孪生体，帮助企业在实际投入生产前既能在虚拟环境中优化、仿真和测试产品性能，在生产过程中同步优化整个企业制造工艺流程， 最终实现高效的柔性生产和快速创新上市，锻造企业持久竞争力。
神经网络压缩方法：模型量化的概念简介
这篇介绍性文章将讨论可用于优化重型深度神经网络模型的量化技术。
