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书籍评测名单： 开山师傅 jf_1137202360 zealsoft 陈星闽 XX ----------------------------------------------------------------------- 从2017年开始，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术已经不再是前沿科技或实验室中的概念产物，而是实实在在落地为产品出现在人们的日常生活中，为用户提供智慧化的服务。现在我们每天接触的智能手机和平板电脑等移动终端设备也越来越多地被冠以AI终端的名头，而且出现了越来越多的AI应用或服务。目前这些在移动终端上运行的AI应用主要使用基于神经网络的深度学习技术。这项技术需要大量的算力支持，所以在发展初期主要在云端实现，通过移动互联网为用户提供服务。但随着终端软硬件技术的不断发展，业界越来越重视在移动终端上直接运行神经网络，以此获得更快的响应速度和更高的安全性。为此，各互联网厂商、终端厂商和芯片厂商陆续推出了各种深度学习推理框架，用于在移动终端设备上通过设备的AI芯片运行人工智能推理任务，比如Google公司的TensorFlow Lite、华为公司的HiAI Foundation、高通公司的SNPE等。未来，在终端上部署的人工智能技术将随着这些推理框架和AI芯片的不断发展，为移动终端AI应用和服务加速。 
《移动终端人工智能技术与应用开发》 泰尔终端实验室专家撰写，汇聚华为、旷视、vivo、百度、高通等主流厂商的AI技术 阐述移动终端主流AI技术框架、应用开发和实例，以及终端AI应用性能的专业评测方法 内容简介 本书围绕着如何在移动智能终端上通过深度学习推理框架进行人工智能应用开发而展开，不仅向读者介绍相关概念和原理，还提供应用开发的入门级指导，相信读者能够通过自己动手实现移动端人工智能应用来加深对移动终端人工智能技术的理解。 读者受众 本书适合对人工智能感兴趣，且具备一定移动终端应用程序开发经验的读者阅读。只要拥有一定的Java、C++或Python语言开发知识，同时具备Android操作系统或iOS操作系统的应用开发经验，就可以通过本书迅速掌握基本的移动终端人工智能应用开发方法。如果你只是对人工智能技术感兴趣，相信本书也能带你了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的。 内容详情 本书共分为10章，第1章主要介绍移动终端人工智能技术应用的现状和发展态势，对深度学习与软件框架等相关基础知识进行了阐述，分析了移动终端推理应用的发展趋势；第2章从总体上介绍移动终端AI技术架构，包括移动终端人工智能技术的特点和架构全貌，从而让读者初步了解移动终端人工智能技术的原理和各要素组件。第3～5章详细剖析移动终端人工智能技术的分层架构，分别介绍了神经网络模型、移动终端推理框架以及深度学习编译器等内容，让读者理解移动终端人工智能技术的底层逻辑，掌握在移动终端进行人工智能推理的方法；第6～8章介绍如何开发移动终端AI推理应用，帮助读者从需求分析、功能设计、编码开发到调试优化等环节了解整个开发过程；第9章则通过移动终端AI基准（Benchmark）性能测试的介绍，让读者了解不同移动终端和终端推理框架的性能区别；第10章面向未来，向读者介绍移动终端人工智能技术最新的发展情况和未来趋势，包括移动终端的训练和联邦学习等前沿技术，并对其他人工智能终端产品进行了简要介绍。本书还给出了第7章中每个示例的完整代码，读者需要扫描封底二维码下载包含代码文件的压缩包，并根据附录提供的路径找到相关代码文件。这些代码可以为读者开发应用提供参考。 专家推荐 本书从人工智能技术基础知识、神经网络模型、移动端人工智能技术框架及架构、深度学习编译器等角度详细地阐述了整个移动端AI技术的方方面面，还为读者提供了丰富的应用实践案例，大大丰富了实用性，这也是本书的一大特色。这本书不仅能够让读者了解移动端AI技术的全貌，还能够为对移动端AI应用落地感兴趣的读者提供详尽的指导。 ——郝雄 vivo 人工智能部门总经理 这本书立意新颖，内容翔实，全面而系统地介绍了在5G和人工智能时代如何将最新的人工智能技术部署在移动设备中，让读者可以循序渐进地了解和掌握最新的技术成果并应用于实际开发工作中。 ——田忠博 旷视前高级技术总监 申请时间： 2023年1月31日——2023年2月7日 活动参与方式： 1、在本帖下方留言回帖，说说你想要这本书的理由（15字以上） 2、我们将从本帖留言中挑选5位幸运者赠送书籍（共赠送5本） 3、请在收到书籍后，2个星期内，提交不少于一篇试读报告，要求300字以上，图文并茂。 注： 1、活动期间如有作弊、灌水等违反德赢Vwin官网
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AI模型的轻量化和端侧部署是当前移动终端人工智能技术与应用开发的一大方向和大势所趋，然而，由于小内存的限制，在移动终端上部署和训练AI模型非常困难，现有的工作大多都是针对模型的parameters进行了优化，但activation才是真正的内存瓶颈。此外，人工智能系统还需要适应新采集的数据，以进行定制化服务和持续学习。基于云的移动终端人工智能技术会导致隐私泄露问题和高成本，并且由于反向传播，直接在移动终端上训练比部署推理昂贵复杂得多。国内外已经有一些团队致力于移动终端人工智能技术的前沿研究，这是一个非常前沿关键的技术领域，希望能得到大家的重视和关注，参与到研究和应用工作中来！
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我想要。我会成为这个行业的顶尖水平，甚至没有任何对手，一往无前。
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建议下次类似书籍评测活动可附上书的目录，方便大家快速了解书目组织结构和大致内容。
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对现在国内的技术状况非常感兴趣 希望了解在应用领域的可能性和展望 非常感谢
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