而計算從浮點數轉換成整數後，更可透過INTEL CPU的單指令多資料平行計算指令集（如SSE4.2, AVX2, AVX512等）加速運算，讓計算速度提升數倍到數十倍。 值得注意的是，這次比賽將使用指定的開發工具 Intel OpenVINO Toolkit來開發，此工具將能協助開發者更快速導入各式各樣AI的應用，且藉由此平臺的使用，開發人員只需專寫一次軟體演算法，即可跑在許多 Intel 支援的硬體上，是一個相當方便的工具。 專為物件服務開發者設計，可在 NAS 上建立 S3 相容的物件開發環境，高傳輸效率滿足測試需求。 從檔案儲存、管理、同步，至檢索與歸檔，TS-264 整合多項應用提供面面俱到的服務，並支援 SMB/CIFS、AFP 及 NFS 等協定，可在 Windows®、Mac® 及 Linux®/UNIX® 等不同作業系統間進行檔案分享，是真正好用的全方位檔案管理 NAS 方案。 TS-264 可搭配 QNAP 旗下多款網管型和非網管型 10GbE/2.5GbE 交換器，用精省預算打造流暢、安全、可擴充的高速網路環境。 QNAP 也提供 Windows® / Linux® 個人電腦以及工作站等設備適用的 10GbE/5GbE/2.5GbE 網路擴充卡與 USB 5GbE 網路轉換器，讓傳輸效能倍數升級，團隊協作更有效率，享有最佳化儲存體驗。
如果這個頁面的英文版與譯文之間發生任何牴觸，將受英文版規範及管轄。 搭配特定的 IronWolf™ 或 IronWolf Pro 硬碟時，IHM 健康管理將提供適用的預防措施、建議採取的行動及實用的資料救援管道，確保您的資料受到最佳防護，並提高整體系統可靠度。 為您集中收納親朋好友及工作夥伴的聯絡資訊，可從 Google™ 帳戶直接匯入、彈性匯入/匯出 CSV、vCard 格式檔，兼具多重管理功能。 支援 IPv6 環境，可為 TS-264 設定防火牆允許/禁止規則來過濾特定封包，並支援 GeoIP 功能，允許/禁止來自特定國家的 IP 存取，達到網路安全。 MyQNAPcloud 讓 TS-264 快速設定外網連線，遠端存取 NAS 的資料，完全不需要任何複雜的路由器轉址設定。
intelopenvino: myQNAPcloud 安全連線
主選單中增添了搜尋欄，讓您用關鍵字迅速找到想用的應用程式。 CMake 版本要高於3.4 ，但如果是安裝Visual Studio intelopenvino 2019的話，需要安裝3.14版本。
就是指將人工智慧佈署在邊緣設備中，相較於 Cloud AI，他可以提升執行效率以及避免隱私洩露的問題，因此 AIoT 也從 Cloud AI延伸到了 Edge AI。 【Intel OpenVINO™教學】不用寫程式也能輕鬆上手AI模型分析、優化、佈署─DL Work… 在開始實際操作前，先大致說明一下整個DL Workbench的工作流程，方便後面理解後面實際操作項目，如Fig. 執行後會產新的路徑/results/mobilenetv2_DefaultQuantization//optimized，而結果會置放於此，其中為執行當下時間，重複執行時會產生不同時間（目錄名稱），結果顯示如下所示。
intelopenvino: 年 Intel DevCup x OpenVINO Toolkit 競賽「概念組」參賽攻略懶人包
於是就有人想到是否可以套用這樣的概念到AI模型壓縮上。 AI人工智慧是這幾年來相當火熱的議題，不管是醫療領域、製造業、金融業、零售業等，都可能因此產生新的變革。 為了鼓勵更多科技人才投入 AI 領域創新，科技巨頭 Intel 首度在臺打造「Intel DevCup x OpenVINO Toolkit」競賽，此競賽將號召各路AI好手來共襄盛舉，期望藉由參賽者的創意與實作，發掘具商業價值且可行性高之AI 應用。 目前各國爭相投入研發資源，大到無人公車、卡車、貨櫃車，小到無人計程車、送貨車、電動輪椅甚至無人農業耕耘機、採收機，就是不想錯過新一波的交通革命。 除了硬體的支援，參賽者若於創作期間遇到問題，亦將得到全方位的協助；包括 AI 專家的顧問諮詢、線上充電課程，以及豐富的 OpenVINO 工具、學習資源及建置資源（如預訓練模型、範例程式碼等），讓開發者能快速破關。
- QSS 是 QNAP 之網管型交換器的管理介面。
- Hybrid Backup Sync 可在來源端先執行重複資料刪除，節省資料重複性後的備份檔案得以精簡，大幅降低儲存空間用量及備份時間，實現真正的多版本備份。
- 您可透過許多方式來檢查硬碟健康狀態，守護您的資料安全。
- 首先要說明的是OpenVINO POT並不在開源的範圍，無法從官方Github上取得，只能透過一般正常安裝包取得，安裝POT前須先安裝好OpenVINO Toolkit完整版。
- 搭配網路及虛擬交換器 (Network & Virtual Switch)，其支援使用多種模式來連接虛擬機、軟體容器、NAS 和實體網路介面，靈活配置虛實網路資源，網管任務化繁為簡。
- TS-264 具備一個 PCIe Gen 3 x2 擴充槽供安裝各式 PCIe 擴充卡，讓應用更廣、效率更高。
在真實世界中大部份的物理量（如色彩、亮度、音量等）都是連續數值（類比信號），我們很難完整直接記錄所有的內容，於是就有了把類比信號轉換成數位信號再記錄的方式產生。 而影響數位信號是否能完美還原成類比信號的兩大參數就是「解析度」及「取樣頻率」。 其中「解析度」又可分為純整數及整數加小數點表示。 前者會以2的n次方來表示，而為了配合電腦運算，n通常為8, 16, intelopenvino 32, 64，又可寫作INT8, INT16, INT32及INT64。 而後者為了表示小數點，通常採用浮點數表示，常見有半精度、單精度及倍精度浮點數。
intelopenvino: Security Counselor 安全評估中心
由於這樣的調參工作需要耗費大量的時間及精力才能完成，傳統上只靠一堆數字報表來分析調整方向，所以非常仰賴專業工程師的能力才能完成。 因此Intel OpenVINO Toolkit（以下簡稱OpenVINO）在2019 R3版之後提供了一項非常方便的網頁式圖形化介面工具「DL Workbench」，讓不會寫程式、非專業的工程師也能輕易上手進行模型選用、下載、校正、參數調整、效能比較、瓶頸分析、優化及打包佈署到目標硬體平臺上。 參考實際案例操作執行步驟，當進入[5.建立建立基準點]時，會自動建立第一個基準點，此時可切換到優化頁面，選擇選項，就會進到數值校正方式選擇，即上一節中提及的POT量化算法。 這裡可選擇[預設量化]或[準確度感知量化]，若選後者則可再輸入期望容許下降的幅度(%)，建議不要太小，以免失去優化速度和模型大小的目的。 最後按下鍵就會自動產生新的工作組態，不過這裡可能會視電腦的等級、模型的大小、複雜度及容許下降幅度，需要等待數分鐘到數十分鐘不等的轉換時間。 本次由經濟部工業局指導，主辦單位英特爾邀集臺灣40家產官學AI生態系夥伴共同支持，首屆競賽即獲得廣大迴響，共有106隊報名適合AI高手的「實作組」、152隊報名適合AI新手的「概念組」；初選後，「實作組」選出20隊、「概念組」選出60隊進入決賽。
intelopenvino: 模型優化器
Qtier™ 自動分層儲存與 SSD 快取技術，提供 24×7 的全時儲存加速，讓混合儲存發揮最大效益。 QVR Elite 是 QNAP 之 QTS、QuTS hero 及 QNE Network 作業系統中的訂閱制網路錄影主機 軟體。 其平易近人的月費讓一般家庭及中小企業也能打造成本合宜、功能強大且靈活可擴充的視訊監控系統。
intelopenvino: 英特爾邊緣軟體中心
推理引擎 intelopenvino 藉由讀取模型優化器所產生之 IR 檔案，推論引擎即可跑在 Intel 許多自家的硬體上面，包含 CPU、GPU 及 FPGA，此外，推理引擎也優化了許多深度學習模型之運算，同時也針對圖像處理 OpenCV 相關的函數做了不少指令集優化，這讓推理的性能及速度大幅提升。 Hybrid Backup Sync 支援主流雲端服務，可將 NAS 資料備份或同步至雲端空間。 您也可使用 VJBOD Cloud 備份 NAS 資料至物件儲存空間，大幅降低雲端傳輸量及備份時間。 QuTS intelopenvino2025 hero 是高階到企業級 QNAP NAS 使用的作業系統，採用 Linux 核心及 ZFS 檔案系統，並支援多種先進的資料減量技術，助您進一步降低 SSD (全快閃) 儲存空間的成本，並提升其可靠度。 接著就用幾張圖來實驗一下結果，第一組貓和狗，一張物件重疊(Ex. 1-1)、一張物件分開(Ex. 1-2)。 第二組蘋果和香蕉，一張物件重疊(Ex. 2-1)、一張物件分開(Ex. 2-2)。
intelopenvino: ＊ 安裝POT相依套件
T客邦為提供您更多優質的內容，採用網站分析技術，若您點選「我同意」或繼續瀏覽本網站，即表示您同意我們的隱私權政策。 intelopenvino2025 物件定位：一張影像中可同時出現多個相同或不同物件，大小不據，辨識後會對每個物件產生一個邊界框（Bounding Box），如此即可獲得較為準確的物件位置（座標）及尺寸（邊界框長寬）。 影像分類：一張影像原則上只能被分到一個類別，所以影像中最好只有一個主要物件。 若影像中出現多個物件，那分類時則可能出現多個分類結果，同時會給出每個分類的不同機率，此時誤分類的可能性就會大大提昇。 這個頁面的內容綜合了英文原始內容的人工翻譯譯文與機器翻譯譯文。 本內容是基於一般資訊目的，方便您參考而提供，不應視同完整或準確的內容。
intelopenvino: 搭配 QTS 5，靈敏、流暢、美觀、易用
亦可調整相關參數使其成為「對稱量化」或「非對稱量化」。 以FP32轉換至INT8為例，首先找出FP32所有參數的最大值(max.)和最小值，再將FP32的值重新依比例映射到INT8空間中，如Fig. 概念組方面，入選的60組團隊雖是AI新手，但許多團隊運用Intel® DevCloud雲端平臺搭配預訓練模型，快速地實現創意應用。 獲得首獎8萬元的「你是我的眼」團隊，即針對視障朋友開發了一套「提供環境識別與避障導引之智慧導盲車」，利用語音溝通協助視障者建立更加完善、豐富的心理地圖，幫助視障者瞭解周遭環境的資訊。 這場競賽頒出近百萬的總獎項金額，除了2組冠軍的首獎外，實作組還選出亞軍及季軍各1隊，以及佳作2隊、人氣票選奬3隊；概念組也選出亞軍及季軍各1隊，以及佳作5隊、人氣票選奬3隊，共計19組得獎團隊，每組參賽團隊及作品都展現創意與實力。 AI人工智慧在科技演進過程中扮演至關重要角色，隨著近期「元宇宙」話題引爆及其趨勢發展，AI人才與技術的推進、頂尖軟硬體的配合都將更被高度重視與需要。
intelopenvino: 智慧製造
MyQNAPcloud 支援 SSL 2048-bit 連線加密，強化遠端存取時資料傳輸的安全。 TS-264 中的快照檔案可再備份至另一臺 NAS (快照副本；Snapshot Replica)，僅會複製變動的快照內容，可節省時間和頻寬，支援手動或排程設定。 TS-264 支援區塊層級快照 (Block-based Snapshot)，可記錄任一時間點的 NAS 系統狀態與資料，有效保護重要資料、輕鬆還原檔案，更可對抗層出不窮的加密勒索軟體威脅。 Hybrid Backup Sync 可在來源端先執行重複資料刪除，節省資料重複性後的備份檔案得以精簡，大幅降低儲存空間用量及備份時間，實現真正的多版本備份。 TS-264 支援多種備份應用程式，完整涵蓋所有資料備份。 定期備份您的檔案和各個裝置的資料，並在需要時迅速復原。
intelopenvino: 安裝 NVMe SSD 啟用快取加速或自動分層儲存
此外並配備單埠 PCIe Gen 3 擴充槽，可搭配網卡擴充 10GbE/5GbE 網速。 TS-264 具備 8 GB 記憶體，可運行輕量虛擬機及軟體容器，並支援 4K HDMI 輸出、多雲備份、雲儲存網關及儲存空間和 App 應用皆可彈性擴充，是高性價比、高安全性的 NAS 儲存方案。 準備模型：由於導入的模型有可能過大，因此可透過OpenVINO內建的優化工具協助處理網路架構調整以減少計算量。 另外一般訓練好的模型參數（網路權重）多半都是使用32位元浮點數來表示，為達到更高推論效能，這裡亦可協助校正，將32位元浮點數轉換到16位元浮點數，甚至是8位元整數。 雖然在不同場景下可能會損失幾個百分點的推論精度，但好處是參數所需記憶體可縮至1/2到1/4間，而運算速度則可增加2到3倍。
TS-264 利用 Intel® OpenVINO™ 的 AI 運算資源，可提供更全面的 AI 最佳化環境，加速人臉與物件影像辨識體驗，同時減輕 CPU 負載，維持其他系統應用順暢運行，QNAP AI Core 主要應用於 QuMagie 中。 QTS 是入門到中階 QNAP NAS 使用的作業系統，採用 Linux 核心及 ext4 檔案系統，讓每個人輕鬆享有可靠的儲存空間，並體驗多樣的加值功能及應用，例如快照及 Plex 媒體伺服器，此外，免費的 myQNAPcloud 服務更可讓您快速便利地存取個人私有雲。 若不想使用現成的模型，亦可切換到原始模型頁面，依系統要求自行提供對應格式的模型（網路）及參數（權重值），再按即可導入自定義模型。
當產生新的工作組態後，應該會自動計算第一次的測試結果，包括輸出速度、延時及準確度。 若數值空白則按一下更新符號（藍色旋轉箭頭）進行重新計算。 4案例來看，經過優化（INT8預設量化）後，輸出速度快了1.6倍，延時也降了1.6倍，而準確度只掉了1%，表現相當不錯。 當然不同的模型及優化後的改善幅度也會有所不同。 首先使用預設量化算法對輸入模型進行INT8量化。 若符合指定容許下降的準確度範圍，就結束量化調整動作，得到新的模型權重值及激活值。
為 TS-264 進行安全風險評估，並建議合適的安全性設定以防範可能的風險和危機，同時整合防毒軟體與掃描惡意程式的應用程式，確保 NAS 環境安全無虞。 M.2 PCIe 雙插槽，可安裝啟用 NVMe SSD 快取應用或配置高速儲存池，或配置 Edge TPU 提升 AI 影像辨識效能。 QNAP 智慧影像解決方案提供多種不同的智慧型整合解決方案，例如視訊會議及智慧零售等，讓個人及企業生產力獲得顯著提升。 QuRouter 路由器管理系統專為 QNAP 路由器量身打造，幫助您輕鬆管理高速、高覆蓋率的有線無線網路，並執行 NAT、VPN、安全性與 QuWAN SD-WAN 等進階功能。
初步實驗結果可看出SSD_MobileNet_v2_COCO這組預練訓模型對於重疊的物件似乎分辨能力較弱些，而較大較分開的物件則辨識能力尚可接受。 不過這樣的實驗數據太少，所以結論可能不完全正確，僅供參考。 另外目前COCO偵測結果只有用數字編號(Class #00)表示，並沒有直接標籤文字標示，不容易直接確認結果。 一般COCO有91分類和80分類（從91類刪除部份），而現在對應的是91分類的標籤。 intelopenvino 接著按下就能進入比較頁面進行兩組組態的測試結果比較，若有兩組以上組態則一次只能勾選兩組進行比較。 這裡除了基本效能圖表外，另有平均延遲時間、各層執行時間及更多圖表資訊，可依需求自行參考，如Fig.