英特尔发布开源AI参考套件

　　视觉质量控制：质量控制是所有制造业务中的必需环节。计算机视觉技术的挑战在于它们在训练过程中往往需要大量的图像算力，且需要随着新产品的推出频繁地重新训练。这一AI视觉质量控制模型是用包括英特尔PyTorch优化版的英特尔AI Analytics Toolkit和英特尔发行版OpenVINO工具套件训练而成，二者均由oneAPI提供技术支持。针对跨CPU、GPU和其它基于加速器的架构的计算机视觉工作负载，与现有的未经英特尔优化的埃森哲视觉质量控制套件相比，这一模型的的训练和推理速度分别提高了20%和55%。利用计算机视觉技术和SqueezeNet分类算法，这一AI视觉质量控制模型可通过超参数调优和优化检测药品缺陷，准确率达95%。