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随着深度学习的发展，一方面深度学习模型的规模和表达能力不断提升，另一方面业务场景和需求也不断丰富， 如何在业务场景下实现模型的高性价比部署，是一个重要且亟待解决的问题。一般地说，模型部署面临内存和性能的双重挑战，我们往往需要在有限的内存限制下，达成业务需要的吞吐量或者延时指标，即进行部署优化。目前主要的部署优化方案包括剪枝、量化、稀疏、蒸馏等，本系列先针对比较简便的部署优化方案——量化进行一些讨论。。。。。常见的户外LED亮化工程有哪些？金昌道路亮化咨询电话

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硬件和NN架构联合设计：如上所述，低精度量化的经典工作与机器学习的较新工作之间的一个重要区别是，神经网络参数可能具有非常不同的量化值，但仍然可以很好地泛化近似。例如，通过量化感知训练，我们可能会收敛到一个不同的解，远离单一精度参数的原始解，但仍然获得良好的准确率。人们可以利用这种自由度，也可以在NN架构被量化时调整它。例如，改变NN架构的宽度可以减少/消除量化后的泛化间隙。未来的工作之一是在模型被量化时联合调整其他体系结构参数，如深度或单个内核。未来的另一项工作是将这种共同设计扩展到硬件体系结构。联合多种压缩方法：如上所述，量化只是有效部署NN的方法之一。其他方法包括高效的NN架构设计、硬件和NN架构的协同设计、剪枝和知识蒸馏、网络框架搜索等。量化可以与这些其他方法结合使用。然而，目前很少有工作探索这些方法的比较好组合。例如，NAS联合量化、剪枝和量化可以一起应用于模型，以减少其开销，理解结构化/非结构化剪枝和量化的比较好组合非常重要。同样，未来的另一个方向是研究这些方法与上述其他方法之间的联合。

桥梁构件作为照明对象的选择桥梁照明设计，架构应该恢复其美丽，不亮如全身，根据桥型的不同特点，有针对性的照明设计中，必须有电桥元件，如主索，塔，斜拉索，导轨，纵向梁，拱门，码头等。⑵表现立体感每一样物体在人的视觉中都是通过三维模型表现的，桥梁发展也是我们一样的。光线来自中国一个重要方向，照明研究对象会出现资源规划的阴影，形成具有鲜明的立体感。但光线方向过于传统单一，也会产生一种令人不适的阴影效果。倘若照明方向过于扩散，照明系统要素分析各个方面面的照度相近，则立体感就会削弱。所以企业必须建立合理布置光源，调整光照角度，是照明要素的主照面、副照面和投影面的照度合理有效分配，以获得自己合适的立体感。做古建筑的灯光亮化，你真的有了解过其中的技巧吗？

随着中国风的盛行，中国特有的建筑元素不断出现在设计当中。而我们习以为常的是中式街区的景点，这样的建筑搭配适合的亮化效果，夜里会为游客留下深刻的印象。而现在我们要分享的是一个室内的商业空间，古建筑的设计元素结合商业形态。这样的空间在照明设计上会与户外有所不同，不能把户外的亮化思路直接照搬，因为室内的观赏视角有高中低三个尺度，在这样的情况下传统的建筑亮化方式极易产生眩光。我拿到项目的效果图后，根据建筑的结构和空间的规划心中会大致有个设计思路。接下来就需要进一步对造型的节点进行了解，灯具的安装条件直接决定了之后能用什么样的照明手法和产品进行表达。酒泉楼宇亮化工程厂家—蓝图模型。宁夏古建筑照明亮化效果哪家好

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城市桥梁亮化工程体量大，在项目中应考虑如何达到既节约又美化的效果，要成功落地实属不易。那么，城市桥梁亮化工程重点考虑什么？1.城市桥梁亮化工程要注重整体协调性，应结合周边环境亮化风格，再利用光线照射的强弱变换、色彩搭配对桥梁进行二次造景，不仅突出桥梁的雄姿，更美化夜景、营造城市氛围。2.城市桥梁亮化工程要注重控制投入，亮化工程公司要强化节约意识，建立项目成本控制体系，抓好每个环节成本投入，正直做到花比较少的钱，比较做好的亮化效果。金昌道路亮化咨询电话

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