AI分割一切：用OpenVINO加速Meta SAM大模型
最近在電腦視覺領域就出現了專屬的物體分割大模型，由Meta開源的「萬物可分割」（SAM）物體分割模型。這個強大的通用分割模型，當然也能用OpenVINO進行最佳化以及推論的加速，使其能方便快速地在Intel的CPU上部署執行。來跟著我們提供的程式碼與步驟一起來動手試試吧！
【開箱評測】巴掌大的迷你主機也能跑出高效AI推論表現！
為了更進一步了解這類迷你主機在AI推論效能的表現，此次選用東擎(ASRock Industrial) NUC BOX-1260P作為測試機，AI推論部份則選用OpenVINO 2022.3版作為基礎工具。而測試項目則使用OpenVINO Notebooks中最新的物件偵測「Convert and Optimize YOLOv8 with OpenVINO」範例作為實測效能的分析。
以創意+技術實力開拓AI新商機 Intel DevCup得獎團隊分享致勝秘訣
由MakerPRO攜手Intel舉辦的第18次「Edge AI社聚」，邀請到在2022年Intel DevCup競賽實作組獲得前三名的團隊，分享他們是如何成功開發出分別能解決珠寶業、養雞業，以及物業管理/保全業「痛點」，並協助業者降低成本、加速工作效率的商用邊緣人工智慧方案…
如何以OpenVINO在Intel GPU上執行Stable Diffusion
你知道我們也可以執行最夯的Stable Diffusion圖片生成模型，並且將該模型轉換為OpenVINO的IR格式，讓它在CPU與GPU上高效率執行嗎？
【OpenVINO開發案例】GAIS鑽石分級檢測機
傳統鑽⽯品質檢測需要⼈⼯進⾏⽬視檢測和評估，具有侷限性和不可量化的問題，利⽤AI技術進⾏⾃動化鑽⽯品質檢測，不但具有⾼效率及⾼準確性的優勢，也可以實現品質量化。
如何用OpenVINO讓YOLOv8獲得1000+FPS性能？
YOLO又推出了最新的YOLOv8模型，其模型架構創新以及性能提升，使其剛問世就獲得廣大開發者的關注。如果說利用OpenVINO的量化和加速，利用英特爾CPU、整合式顯卡以及獨立顯卡與同一程式碼庫無縫協作，可以獲得1000+ FPS的性能，你相信嗎？我們將一步步教你在利用OpenVINO在英特爾處理器上實現這樣的性能。
No Code自動化工具：n8n AI實作課程說明會
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