在此页面上，您可以了解最新的新闻博客。 我们在此页面上提供最新消息。 下一次大型Windows更新将带来硬件加速的机器学习 读给所有关注世界上最新事件的人。 我们只发布经过验证的数据，因此请与我们联系，阅读新闻并获取每日最新信息。 我们感谢您的时间，我们知道不断了解您的重要性，因此我们只为您选择相关，有趣和有用的新闻。 与我们保持联系，您将始终了解世界各地的事件，不要错过重要新闻。 另请记住，我们可以免费阅读和下载MOBI书籍而无需注册。 来自世界着名作家的各种类型的文学选择，从不同年代的新奇发行到文学经典。 根据您的口味选择书籍，下载，发表评论并敬请关注该网站。 读者评论62分享这个故事微软正在忙着为下一个大型Windows 10更新版本1803准备开发人员，并且它将重点放在机器学习上。到今年3月或4月，新版本将包括一个新的机器学习框架，用于在Windows应用程序中使用机器学习模型。到目前为止，我们在整个计算机行业看到的大部分机器学习重点都集中在云系统上。处理数据集以构建模型，并且这些模型可用于识别模式。例如，视觉检查制造物品的缺陷的工业系统将通过处理已知工作和已知缺陷物品的图像来训练其模型。机器学习系统将了解好的对象和坏对象的外观并构建模型。然后可以使用该模型检查新制造的物品的图像，然后可以将它们分类为可能工作或可能有缺陷的物品。云焦点已经存在，因为构建模型通常需要大量数据集和大量计算能力。但是，运行模型以使用它来对数据进行分类的要求要低得多。这并不是说它必须是针对实时视频的微不足道的运行模型，例如，仍然需要多个GPU才能实现可接受性 - 但它往往是“PC规模”而不是“云规模”。当然，模型也可以在云中运行，但在本地运行它们有很多好处。对于服务提供商而言，最终用户资源可以免费使用，云服务需要花钱。如果您可以在客户端计算机而不是云系统上运行，则可以减少每月的云帐单。本地执行的延迟较低，因为它不必通过网络发送数据，并且具有明显的隐私优势：敏感数据永远不会离开场所。这就是微软的机器学习框架发挥作用的地方。它是一个新的Windows组件（可用于每个Windows变体 - 不仅仅是PC，还有HoloLens，服务器和物联网设备），用于运行机器学习模型。这是硬件加速;在CPU上，它将使用指令集，包括最新的AVX512，它也可以在GPU上使用，微软称大约80％的Windows 10系统具有足够强大的GPU来运行模型。还有一个专用机器学习加速器的驱动程序模型（像英特尔的Movidius“视觉处理单元”），因此这些也可用于运行模型。这些模型本身使用一种称为ONNX的格式，由微软，Facebook和亚马逊网络服务开发，并得到Nvidia，高通，英特尔和AMD的支持。微软本身将更新其Photos应用程序以使用新框架。 Photos应用程序具有许多机器学习驱动的功能，例如面部检测和相关的视频内容识别。该公司还表示，它将更新Visual Studio以改进其对ONNX的支持，并使开发人员更容易构建具有机器学习功能的应用程序。