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deep learning ecg models implemented using pytorch
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中科院空天信息创新研究院与华为大模型研发团队联合打造的一款用于视觉领域的全国产化自监督预训练开发套件
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一个推理库的实现, A DIY deep learning inference framework.
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torchplus is a utilities library that extends pytorch and torchvision
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一个强大且轻量的联邦学习框架,其底层支持同态加密、秘密共享、差分隐私等多种加密技术, 并且同时支持Tensorflow、Mxnet、Pytorch等主流框架。
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MegEngine 是一个快速、可拓展、易于使用且支持自动求导的深度学习框架,具备训练推理一体、超低硬件门槛和全平台高效推理 3 大核心优势,可帮助企业与开发者大幅节省产品从实验室原型到工业部署的流程,真正实现小时级的转化能力。作为旷视新一代 AI 生产力平台 Brain++的最核心组件,MegEngine 在 2020 年 3月正式向全球开发者开源。
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TorchEI, 一个围绕DNN Reliability的研究和开发的高速工具包
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Omega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。
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OPT(Omni-Perception Pre-Trainer)是全场景感知预训练模型的简称,中文名字叫紫东太初,是中科院自动化和华为联合研发的多模态预训练模型,本仓是紫东太初十亿参数级别模型的MindSpore版本代码,包含预训练模型及多个下游任务模型。

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