潛在的人工智能
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潛在的人工智能產品與差異化
萊普SDK
LEIP平台是一個模塊化的、完全集成的工作流，旨在協調人工智能科學家(模型訓練)和嵌入式軟件工程師(模型部署)之間的端到端工作空間。LEIP軟件開發工具包(SDK)支持自動化AI/ML管道，用於訓練、量化和部署高效的深度神經網絡。
包含潛在AI的研究
從CB Insights Intelligence Unit獲得數據驅動的專家分析188bet游戏。
188bet游戏CB Insights情報分析師提到了潛在的人工智能1 188bet游戏. CB Insights研究簡報，最近一次是2021年11月4日。
2021年11月4日
OctoML融資8500萬美元以增強其機器學習模型優化和部署技術包含潛在AI的專家集合
專家集合是分析師策劃的列表，突出了你需要知道的最重要的技術領域的公司。
潛在的AI包含在3專家文集;包括數字醫療。
數字醫療
8838件
初創公司正在重塑醫療服務的交付方式
人工智能
9442件
這個集合包括銷售人工智能SaaS的初創公司，使用人工智能算法開發其核心產品的初創公司，以及開發支持人工智能工作負載的硬件的初創公司。
人工智能100
100件
CB Insights188bet游戏第五屆年度AI 100的獲獎者，這是全球100家最有前途的私營AI公司名單。
潛在的人工智能專利
Latent AI已經申請了3項專利。
最受歡迎的三個專利主題包括:
- 人工智能
- 人工神經網絡
- 計算語言學
申請日 |
授予日期 |
標題 |
相關的話題 |
狀態 |
|---|---|---|---|---|
|
9/10/2020 |
|
人工神經網絡，自然語言處理，計算語言學，人工智能，人工智能應用 |
應用程序 |
申請日 |
9/10/2020 |
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授予日期 |
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標題 |
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相關的話題 |
人工神經網絡，自然語言處理，計算語言學，人工智能，人工智能應用 |
狀態 |
應用程序 |
最新的潛在的人工智能新聞
2021年11月28日
華盛頓高管的阿曼達·齊亞德專訪了Latent AI首席執行官Jags Kandasamy和博思艾倫執行副總裁兼首席創新官Susan Penfield，討論了兩家公司最近的合作關係以及博思艾倫對Latent AI的戰略投資。Kandasamy和Penfield討論了政府中的創新和人工智能，這樣的合作夥伴關係如何將最好的新興技術帶到政府任務中，以及在全球舞台上的技術領先地位等等。
潛在的人工智能常見問題(FAQ)
Latent AI是什麼時候成立的?
Latent AI成立於2018年。
Latent AI的總部在哪裏?
Latent AI的總部位於門洛帕克的Ravenswood大道333號。
Latent AI的最新一輪融資是什麼?
Latent AI的最新一輪融資是A輪。
Latent AI籌集了多少資金?
Latent AI共融資2600萬美元。
誰是Latent AI的投資者?
Latent AI的投資者包括Future Ventures、Booz Allen Hamilton、Autotech Ventures、Lockheed Martin、Blackhorn Ventures等9家公司。
誰是Latent AI的競爭對手?
潛伏AI的競爭對手包括Prevision。io, Deci AI, Run:AI, Edge Impulse, OctoML等等。
Latent AI提供哪些產品?
潛AI的產品包括LEIP SDK等。
誰是Latent AI的客戶?
Latent AI的客戶包括Booz Allen Hamilton和新日鐵(Nippon Steel Solutions)。
比較潛在AI和競爭對手
OctoML作為托管服務提供高效、安全的機器學習和深度學習模型部署。
Deci AI通過使用AI來構建更好的AI，使深度學習能夠發揮其真正的潛力。該平台由Deci的AutoNAC(自動神經架構構建)技術提供支持，這是一種算法優化引擎，可以在不影響精度的情況下最大限度地利用任何硬件。Deci成立於2019年，總部位於以色列拉馬特甘。
Deeplite是一家致力於將人工智能應用於日常生活的人工智能軟件公司。Deeplite使用人工智能自動使其他人工智能模型更快、更小、更節能，創建高度緊湊、高性能的深度神經網絡，用於部署在相機、傳感器、無人機、手機和車輛等邊緣設備上。
Neural Magic開發了一個推理引擎，數據科學家可以在運行cpu的計算機上運行，而不是像gpu或tpu這樣的專用芯片。
CLIKA為小型、準確、快速的機器學習模型開發了MLOps解決方案。該公司的產品對計算機視覺人工智能模型進行壓縮，並自動將其轉換為與目標硬件(包括服務器、雲、嵌入式和邊緣設備)兼容的模型格式。CLIKA成立於2021年，總部位於韓國首爾。
Run:AI為AI工作負載構建虛擬化層。通過從底層基礎設施中抽象工作負載，Run:AI創建了一個可以動態配置的共享資源池，從而充分利用昂貴的GPU進行計算。IT團隊通過一個基於web的UI保持控製並獲得實時可見性——包括查看和配置運行時、排隊和GPU利用率。這個虛擬資源池使IT主管能夠跨多個站點查看、分配和計算資源。
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