利用OpenVINO以BLIP實現視覺語言邊緣AI部署
隨著電腦視覺和自然語言處理領域的快速發展，視覺與語言的融合越來越受到研究人員的重視。在這個背景下，BLIP引起了廣泛關注－－該模型在大規模的影像文字資料集上預訓練深度神經網路模型，以提高下游視覺語言任務的性能，如影像文字檢索、影像描述和視覺問答。本文作者將帶領讀者一步步了解如何在研揚科技(AAEON)的新產品UP Squared Pro 7000 Edg上，利用OpenVINO來最佳化BLIP的推論加速。
【Maker 玩 AI】SensiML － TinyML 的先驅
SensiML 是一個 IoT 機器學習解決方案供應商，提供數種不同的軟體用以擷取資料、建立模型與測試驗證。本篇將會實際藉由 M5StickC PLUS 範例來體驗 SesiML 的 TinyML 功能。
實現多元Edge AI應用 MCU/MPU「小兵立大功」
有別於CPU、GPU以較高運算力為強項，MCU/MPU固有的靈活性、低功耗、安全性等優勢，在這波Edge AI應用浪潮中成為矚目焦點。為此我們透過與供應商的訪談以及資料收集，以期讓讀者們更了解市面上現有MCU產品與工具平台的特色，做為開發Edge AI應用時的選擇指南。
免「仲介」 OpenVINO能直接支援PyTorch模型物件！
隨著OpenVINO 2023.0版本的發佈，OpenVINO工具庫中預置了全新的PyTorch前端，為開發者們提供了一條全新的PyTorch模型支援路徑，帶來更友好的用戶體驗—— OpenVINO的mo工具可以直接將PyTorch模型物件轉化為OpenVINO的模型物件，開發者可以不需要將ONNX模型作為中間過渡。
【CIRCUS Pi】AI 教學——實測 UP Squared Pro 7000 Edge 製作 AI 專案
習慣以筆電或桌機運行 Windows 的使用者在製作 AI 邊緣運算專案時，選擇同樣安裝Intel CPU的單板電腦能大幅度降低熟悉新系統的時間，而OpenVINO 2022.1出現更降低了Intel 執行 AI 推論的部屬與操作時間，本文將使用研揚的 UP Squared Pro 7000 Edge進行實測與教學。
【活動報導】聚焦新版OpenVINO Intel全球技術專家分享最新AI開發趨勢
英特爾舉辦的2023年首場DevCon系列線上講座，由重量級講者與近300位聽眾分享過去五年來OpenVINO團隊持續推動技術進展以及擁抱開源的理念，並介紹2023.0版本OpenVINO的技術亮點，及如何利用該工具套件加速部署當前最夯的生成式AI模型，實現高性能推論應用。