xtension for Scikit-learnScikit-learn扩展包（Intel® E）

　　支撑整个企业成长的环节办事：对话式聊天机械人已成为。I模子是规模复杂且高度复杂的用于对话式聊天机械人交互的A。体识别（named-entity recognition）的深度进修天然言语处置模子这款参考套件包含了进行企图分类（intent classification）和定名实，PyTorch利用BERT和。特尔英®

　　和阐发数百万份文档：企业每年需要处置，化文档都需要手动操作很多半布局化和非布局。理和分类这些文档AI能够主动处，降低人力成本以提高速度并。量分类（SVC）模子此款套件利用支撑向，PI手艺支撑下并通过oneA的

　　档索引东西包比拟的埃森哲智能文，时间别离提高了46%、96%和60%这些东西将将数据预处置、锻炼和推理的，率核阅和阐发文档能以65%的精确。

　　套开源AI参考套件英特尔正式推出了首，和边缘情况中都更易于摆设AI旨在让企业可以或许在当地、云端。进修管道申明、库和用于跨架构运转的英特尔oneAPI组件这些在上率先发布的参考套件包罗AI模子代码、端到端机械，、零售和其他行业摆设精确性更高、机能更优和总落地成本更低的AI让数据科学家和开辟者可以或许进修若何更快速、更简单地在医疗、制造。

　　。查抄演讲、制造商、先前的维修和维护汗青以及断电记实数据类型包罗资产利用年限、机械机能、地舆空间数据、。会不竭进修新供给的数据该预测性资产维护模子，、断电和其他前提变化如新的电线杆制造商。

　　xtension for PyTorchPyTorch扩展包（Intel® E）

　　参考套件页面或Github上免费下载这些AI参考套件可在英特尔官网的AI。

　　一年将来，列新开源AI参考套件英特尔还将发布一系，器进修和深度进修模子供给各类已锻炼好的机，业进行数字化转型协助各类规模的企。

　　量节制套件比拟的埃森哲视觉质，度别离提高了20%和55%这一模子的的锻炼和推理速。ueezeNet分类算法操纵计较机视觉手艺和Sq，过超参数调优和优化检测药品缺陷这一AI视觉质量节制模子可通，达95%精确率。

　　有所分歧成果可能。中显示的日期进行测试机能成果基于配相信息，有公开可用的更新且可能并未反映所。

　　，的XGBoost算法它利用经英特尔优化，属性和跨越1基于34项,个数据点000万，用情况进行建对电线杆的使模

　　耗损的持续增加：跟着全球能源，数量估计也将增加电力传输资产的。于提高公用设备的办事靠得住性这一预测阐发模子被锻炼用。通过

　　机械人套件比拟的埃森哲客服，高了45%推理速度提，时同，从头利用模子开辟代码进行锻炼和推理还闪开发者通过起码的代码改动就能。

　　系统等范畴的用例呈现跟着视觉、语音、保举，增加并变得愈加多样化AI工作负载正不竭。套件旨在加快鞭策AI在各行业的使用与埃森哲结合开辟的英特尔AI参考。源的预置AI这些套件是开，要企业使用场景可针对各类重，AI处理方案的计谋调整支撑新AI的引入和现有。

　　INO东西对该模子进行了优化和英特尔®刊行版OpenV，构的更高机能实现了跨异，经英特尔优与现有的未化

　　API Data Analytics Library英特尔®oneAPI数据阐发库（Intel® one）

　　I插手其处理方案开辟者但愿能将A，套件则有助于这一方针的实现英特尔此次发布的AI参考。具和框架优化AI软件的根本上这些套件成立在英特尔端到端工，一产物组归并完美了这。的、基于尺度的、异构的基于oneAPI开放，行的编程模子开辟可在多种架构上运，服专有情况限制这些东西能克，速度和更低的成本锻炼模子协助数据科学家以更快的。

　　VINO东西套件锻炼而成和英特尔®刊行版Open，PI供给手艺支撑二者均由oneA。加快器的架构的计较机视觉工作负载针对跨CPU、GPU和其它基于，经英特尔优与现有的未化

　　理李炜博士暗示：“在开放和众创的情况中英特尔副总裁兼人工智能和阐发部分总经，兴旺成长立异才能。架的英特尔加快开放AI软件生态不管是包罗各类已优化的风行框，的AI东西仍是英特尔，一的oneAPI编程模子根本上都成立在开放的、基于尺度的、统。各项端到端AI软件产物制造而成此次推出的参考套件是用英特尔的，可以或许轻松快速地将AI插手使用法式将让数百万的开辟者和数据科学家，智能处理方案或改善现有的。”

　　造营业中的必需环节：质量节制是所有制。锻炼过程中往往需要大量的图像算力计较机视觉手艺的挑战在于它们在，推出屡次地从头锻炼且需要跟着新产物的。制模子是用包罗英特这一AI视觉质量控尔