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OpenStack App Developer Survey

As part of a long-term commitment to enhance ease-of-use, the OpenStack UX project, with support of the OpenStack Foundation and the Technical Committee, is now bu

作者: Mike P. (Intel) 最后更新时间: 2017/06/07 - 12:14
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Caffe* Optimized for Intel® Architecture: Applying Modern Code Techniques

This paper demonstrates a special version of Caffe* — a deep learning framework originally developed by the Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) — that is optimized for Intel® architecture.
作者: 最后更新时间: 2019/07/06 - 16:40
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Thread Parallelism in Cython*

Cython* is a superset of Python* that additionally supports C functions and C types on variable and class attributes. Cython generates C extension modules, which can be used by the main Python program using the import statement.
作者: Nguyen, Loc Q (Intel) 最后更新时间: 2019/07/06 - 16:30
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在英特尔® 数学核心函数库中引入 DNN 基元

    深度神经网络 (DNN) 处于机器学习领域的前沿。这些算法在 20 世纪 90 年代后期得到了行业的广泛采用,最初应用于诸如银行支票手写识别等任务。深度神经网络在这一任务领域已得到广泛运用,达到甚至超过了人类能力。如今,DNN 已用于图像识别、视频和自然语言处理以及解决复杂的视觉理解问题,如自主驾驶等。DNN 在计算资源及其必须处理的数据量方面要求非常苛刻。

作者: Vadim Pirogov (Intel) 最后更新时间: 2019/03/21 - 12:08
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Go* for Big Data

Using Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL) with the Go* programming language to enable batch, online, and distributed processing
作者: Daniel W. 最后更新时间: 2019/03/05 - 23:50
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面向大数据的 Go* 语言

利用配有 Go* 编程语言的英特尔® 数据分析加速库 (英特尔® DAAL)支持批量、在线和分布式处理

作者: Daniel W. 最后更新时间: 2019/03/05 - 23:50
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英特尔® MKL-DNN:第二部分 – 代码示例创建与详解

在本篇中 (系列教程第二部分),将介绍如何配置集成开发环境 (IDE),以创建 C++ 代码示例,并提供基于 AlexNet* 深度学习拓扑的代码详解。
作者: Bryan B. (Intel) 最后更新时间: 2018/05/23 - 11:00
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CPUs are set to dominate high end visualization

作者: James R. (Blackbelt) 最后更新时间: 2019/03/21 - 12:08
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Big Datasets from Small Experiments

作者: Andrey Vladimirov 最后更新时间: 2019/07/04 - 18:46
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Enabling Intel® MKL in PETSc applications

 
作者: Gennady F. (Blackbelt) 最后更新时间: 2018/05/24 - 15:48