TensorFlow Lite

Photo by Kyle Loftus from Pexels Google宣布开源视频剪裁框架AutoFlip，实现智能化自动裁剪视频。 编译：郑云飞 & Coco Liang 技术审校：郑云飞 原文链接：https://ai.googleblog.com/2020/02/autoflip-open-source-framework-for.html 随着移动设备的进一步普及，越来越多的消费者选择在移动设备上观看视频。 据eMarketer2019年的数据，美国消费者每天平均在移动设备上花费3小时43分钟，比花在看电视上的时间还多了8分钟 ，这也是人们第一次被发现花费在移动设备上的时间多于看电视的时间。 然而，传统的内容生产设备制作的视频大多数是 横屏（landscape） 的，而移动显示设备默认是 竖屏的（portrait） ，这就导致横屏内容在竖屏设备上的播放体验并不是很好。 视频裁剪是解决这个问题的方法之一。然而，人工的视频裁剪是一件非常枯燥、耗时且精细的工作，普通人很难胜任。因此，诞生了许多智能视频裁剪的算法，期望通过算法可以自动、快速地完成优质的视频裁剪。Google AI 13日在官博宣布开源框架AutoFlip，就是实现影片智能化自动剪裁的一个解决方案。 AutoFlip是一个基于MediaPipe框架的智能视频剪裁工具。它可以根据指定的宽高比，对影片内容进行分析

随着人工智能浪潮席卷全球，有人说，人工智能所代表的智能是第四次工业革命的核心力量，因此人工智能也已经成为当前学术界和产业界的研究热点之一。 什么是Edge TPU芯片 Edge TPU是专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计的ASIC芯片。Edge TPU 可用于越来越多的工业使用场景，如预测性维护、异常检测、机器视觉、机器人学、语音识别等等。 它可以应用于制造、本地部署、医疗保健、零售、智能空间、交通运输等各个领域。它体型小、能耗低，但性能出色，可以在边缘部署高精度 AI。Edge TPU 是对 CPU、GPU、FPGA 以及其他在边缘运行 AI 的 ASIC 解决方案的补充。 如果把人工智能比作一辆战车，那么模型则扮演着"发动机"的角色。模型是人工智能技术在生产实践中真正落地、促进产业发展的重要保障，是人工智能生态中的重要一环。首个基于谷歌Edge TPU芯片的AI模型平台--Model Play中文平台正式上线发布。 全球 AI 模型共享平台-——Model Play Model Play 是一款面向全球用户的AI模型资源交流与交易平台，为机器学习与深度学习提供丰富多样化的功能模型，支持钛灵（TiOrb）AIX等多类主流智能终端硬件，帮助用户快速创建和部署模型，显著提高模型开发和应用效率，降低人工智能开发及应用门槛。 Model Play平台中的AI模型

AI 的热潮还在持续，AI 的战火自然也在升级。英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一，在很大程度上影响着 AI 的战局。上周在美国举行的 GTC 2019 上，黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升，但售价仅为 99 美元（约 664 元人民币）的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点。本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌也发布售价 149.99 美元（约 1009 元人民币）的 Edge TPU 开发板。 虽然是最受关注的 AI 芯片公司，但 2018 年的英伟达算不上顺利，先是因为矿难导致 GPU 库存高企，后又因中国市场的需求和服务器市场需求低于预期股价受拖累。整个 2018 年，英伟达的市值缩水了近一半。因此，在 AMD 已经抢先发布 7nm GPU 的背景下，外界更加期待英伟达能在 GTC 2019 上发布最新 7nm GPU。 　　不过，黄仁勋并未发布最新的 7nm GPU，而是花了大量的时间介绍 RTX 和 CUDA-X AI。 　　CUDA-X AI 把所有英伟达的库整合。根据黄仁勋的说法，CUDA-X AI 解锁了 Tensor Core GPU 的灵活性，能够将机器学习和数据科学工作负载加速多达 50 倍。另外，CUDA-X AI 还可以加速典型 AI 工作流程的每一步