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MobileNetV1
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用于边缘口腔癌检测的光量子人工智能实现高精度
研究人员开发了一种参数高效的混合经典-连续变量（CV）光量子分类器，用于通过智能手机图像检测口腔癌。该方法利用室温光量子计算，适合边缘部署，不同于低温量子比特硬件。提出的简化CV-QNN架构显著减少了可训练参数，同时缓解了巴伦高原问题，以更少的参数实现了高精度，并优于经典基线。
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Spark+AI Summit 2020：笔记涵盖特征工程、数据质量和模型效率
Eugene Yan 撰写的 Spark+AI Summit 2020 笔记涵盖了深度学习和数据工程中的实际应用和通用性会谈。特定应用会话重点介绍了 Airbnb 的 Zipline 等特征工程框架和 Sputnik 数据工程框架，以及 Gojek 的 Feast 和 Netflix 的数据质量方法。通用性会谈则侧重于通过模型剪枝、量化和蒸馏等技术提高深度学习效率，并引用了 IBM 和 Instagram 的示例。