Stefanie Giesinger est une mannequin allemande, née le 27 août 1996 à Kaiserslautern [2]. Elle est la gagnante de la neuvième saison du spectacle de talent de l`Allemagne prochain Top Model. Elle était sur la couverture du Cosmopolitan allemand en juin 2014. Après avoir remporté le prochain Top Model d`Allemagne en 2014, elle a été signée à l`Agence de modélisation ONEEins de Günther Klum. Elle n`a pas prolongé son contrat de deux ans [6]. En 2014, elle est également lancée pour le film der Nanny, sorti en 2015. [7]. En outre, elle a été jeté pour la vidéo de musique à la chanson 80 Millionen par l`artiste allemand max Giesinger [8], et marchait pour Dolce & Gabbana pendant la semaine de la mode de Milan 2017 [9]. GIE effectue plusieurs transformations et optimisations importantes sur le graphique du réseau neuronal. Tout d`abord, les calques avec une sortie non utilisée sont éliminés pour éviter tout calcul inutile. Ensuite, lorsque possible convolution, biais, et les couches ReLU sont fusionnées pour former une seule couche.

La figure 4 montre le résultat de cette fusion de couches verticales sur le réseau d`origine à partir de la figure 3 (les couches fusionnées sont marquées CBR dans la figure 4). La fusion des calques améliore l`efficacité de l`exécution des réseaux GIE optimisés sur le GPU. . Le GIE est actuellement évalué dans le cadre d`un programme d`accès anticipé (EE). Pour être averti lorsque GIE est prêt pour la diffusion publique ou si vous êtes intéressé à participer au programme EA, s`il vous plaît visitez la page du produit GIE pour nous contacter dès aujourd`hui. Pour en savoir plus sur l`inférence de réseau neuronal sur les GPU, consultez la publication de Michael Andersch sur l`inférence avec des GPU. La série commerciale Honda avec le lancement de la nouvelle HRC216K3HDA, la Honda HRC commercial Series propose maintenant trois modèles, dont l`automoteur, l`entraînement hydrostatique HRC216HXA et le push-type HRC216PDA. Les trois modèles offrent des caractéristiques innovantes et une durabilité pour le paysagiste professionnel.

La performance légendaire de la série HRC est renforcée par un certain nombre de caractéristiques et avantages standard: résoudre un problème d`apprentissage automatique supervisé avec les réseaux neuronaux profonds implique un processus en deux étapes. “Cette nouvelle Honda automotrice de la tondeuse commerciale élargit la gamme de produits Honda HRC populaire de deux modèles à trois, offrant plus de choix de haut de gamme, fiable tondeuses Honda sur le marché du paysage professionnel”, a déclaré Michael Rudolph, vice-président-Honda Division de l`équipement électrique. «Avec un poids réduit pour une meilleure maniabilité, une construction robuste et durable, et des coûts initiaux inférieurs, la nouvelle tondeuse commerciale Honda HRC216K3HDA est un choix judicieux pour les professionnels de la pelouse et du paysage.» Le prix de détail suggéré par le fabricant américain (MSRP) de la nouvelle Honda HRC216K3HDA est $1 149. Le nouveau HRC216K3HDA sera disponible chez les concessionnaires Honda Power Equipment à l`échelle nationale en novembre. Si vous exécutez des applications Web ou mobiles qui sont soutenues par des serveurs de datacenter, la faible surcharge de GIE signifie que vous pouvez déployer des modèles plus variés et complexes pour ajouter de l`intelligence à votre produit qui ravira vos utilisateurs. Si vous utilisez l`apprentissage en profondeur pour créer la prochaine génération d`appareils intelligents, GIE vous aide à déployer des réseaux à haute performance, haute précision et haute efficacité énergétique. Dans ce post, nous discuterons de la façon dont vous pouvez utiliser GIE pour obtenir la meilleure efficacité et les meilleures performances de votre réseau de neurones profonds formés sur une plate-forme de déploiement basée sur GPU. Une photo accompagnant cette annonce est disponible à http://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/2b793ffb-def8-4122-bf52-2f71d802f367.

En outre, GIE vous permet de tirer parti de la puissance des GPU pour effectuer l`inférence de réseau neuronal à l`aide de données FP16 de précision mixte. La réalisation de l`inférence de réseau neuronal à l`aide de FP16 peut réduire la consommation de mémoire de moitié et fournir des performances supérieures sur les GPU Tesla et Jetson TX1.