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基于自研可自定义指令集和工具链优化等技术，实现算法模型向端边设备的高效转换、封装、迁移、下发和快捷发布
算法模型转换压缩和封装
支持主流算法框架（PyTorch、
TensorFlow、MXNet、Caffe等）
的视觉算法模型在不同计算平台
（Arm、X86等）的转换、压缩
和封装
端云协同服务
支持算法模型
云端一键更新部署
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平台优势
PLATFORM ADVANTAGE
广泛适配XPJ 一切娱乐尽在XPJ自研芯片、海思芯片、通用Arm等计算框架，通过量化裁剪技术，实现
不同模型在上述计算平台上的高性能、高精度运行
基于易用、高算力的AI芯片工具链，在保障算法模型精度的同时
高效实现算法模型的转换、封装、迁移、下发
可视化操作
零代码即可轻松获取适配本地硬件的端/边缘计算模型
提供封装完善的本地部署包
提供全套示例工程和Demo，助力快速集成
广适配
高性能
零门槛
易集成
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