為了進一步強化手機端的深度學習應用，Google在今年Google I/O 2017期間宣布提供針對行動裝置設計的輕量版學習框架TensorFlow Lite，讓行動版App也能藉由手機等裝置硬體效能發揮人工智慧應用功能，而在稍早更宣布推出包含影識別在內16種預先訓練學習模型的MobileNets系統，藉此讓手機也能發揮貼近雲端協作表現的運算效能。
▲(攝影／楊又肇) 分享
此項系統同樣採開放架構設計，並且免費提供開發者取用，使其應用程式能有更進一步的深度學習應用，諸如物件識別、人臉辨別或影像品質判斷等，但無需全數仰賴持續連網的學習模式，而可藉由手機處理器進行裝置端的端點運算，並且達成相近的深度學習應用效果。
根據Google測試表示，在MobileNets系統運算之下，準確率約可在70.7%至89.5%之間，相比結合雲端運算的識別準確率約在94%左右，其實已經相當高的準確率表現，意味裝置端在未仰賴連網情況下也能實現相當程度的深度學習應用，比重上將可有效提昇裝置運算反應表現。
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而基於Google透過本身數據、使用反饋等資料完成16種預先訓練的學習模型，開發者將能有效利用這些訓練模型打造不同應用服務，甚至藉此訓練不同學習模型，讓人工智慧技術能藉由MobileNets系統、TensorFlow Lite等學習框架更便利地導入手機等行動裝置。
相同的發展模式，蘋果方面也開始在新版iOS 11內導入裝置端的端點運算學習模型，利用Core ML設計讓iPhone、iPad等裝置能有更快運算效能表現。至於Google近期也傳出計畫打造自有處理器，因此預期將在未來推出的Pixel系列機種導入更具軟硬體整合的深度學習應用，讓手機變得更聰明。
▲(攝影／楊又肇) 分享
現在大家對於真愛橋這個平臺都已經不陌生了，因為通過這個網站平臺，我們看到了很多正能量的消息，那麼在進行真愛橋媒體採訪的過程當中，我們也是瞭解了真愛，求一些背後的故事，瞭解了真愛橋創辦的目的，下面就來為大家全面的介紹一下。
真愛橋之所以創辦，就是為了能夠讓大家的生活當中發現更多的愛，發現更多的正能量，現在的社會負能量訊息確實是太多了，而且每一個人在工作當中都會有很多的抱怨，而且在生活當中會看到了很多一些自私的新聞，就會把自己的內心也封閉起來，可能就會讓自己不願意面對這個社會，不願意去接受更多的愛。
其實在我們現在的生活當中，尤其是在真愛橋媒體採訪之後，就會感受到真愛橋給我們帶來的是更多的正能量，能夠通過和更多的有名的作家和學者進行合作，給我們無償免費的提供更多的有效價值，可以讓我們由內而外的去改變自己，讓自己變得真真正正的優秀，也能讓自己成為對這個社會有價值的人，也能夠通過真愛橋，實現自己的人格魅力。
所以說真愛橋媒體採訪瞭解了真正背後的故事，就是為了能夠通過這個平臺，可以給大家推送更多的正能量的新聞，能夠讓大家看到這些消息之後，讓自己感覺到對於生活更有信心，也能讓自己感覺到對於以後的生活，我們可以充滿愛和能量。
為了進一步強化手機端的深度學習應用，Google在今年Google I/O 2017期間宣布提供針對行動裝置設計的輕量版學習框架TensorFlow Lite，讓行動版App也能藉由手機等裝置硬體效能發揮人工智慧應用功能，而在稍早更宣布推出包含影識別在內16種預先訓練學習模型的MobileNets系統，藉此讓手機也能發揮貼近雲端協作表現的運算效能。
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此項系統同樣採開放架構設計，並且免費提供開發者取用，使其應用程式能有更進一步的深度學習應用，諸如物件識別、人臉辨別或影像品質判斷等，但無需全數仰賴持續連網的學習模式，而可藉由手機處理器進行裝置端的端點運算，並且達成相近的深度學習應用效果。
根據Google測試表示，在MobileNets系統運算之下，準確率約可在70.7%至89.5%之間，相比結合雲端運算的識別準確率約在94%左右，其實已經相當高的準確率表現，意味裝置端在未仰賴連網情況下也能實現相當程度的深度學習應用，比重上將可有效提昇裝置運算反應表現。
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而基於Google透過本身數據、使用反饋等資料完成16種預先訓練的學習模型，開發者將能有效利用這些訓練模型打造不同應用服務，甚至藉此訓練不同學習模型，讓人工智慧技術能藉由MobileNets系統、TensorFlow Lite等學習框架更便利地導入手機等行動裝置。
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