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鲁大师ai评测苹果版是专门针对手机AI芯片进行评测的一款应用,使用了五种神级网络技术,包括RDN、Resnet50、Deeplabv3、Facenet、Bert模型,通过手机分别面进行超分辨率、物体识别、背景虚化、人脸识别、阅读理解任务进行图片内容识别测试。所有的设备都需要各自完成同样的100张标准图片识别任务,提取出概率值top5的答案,从而获取答案以及完成测试的时间,以识别效率和准确度判断手机的AI性能,最终给出相应的测试评分。
值得一提的是,一般测试的标准都是完成测试速度越快的芯片,得分越高,但是没有考虑其正确率,所得到的的结果缺少一定的客观性,但是鲁大师ai评测引入先进的“CLEVER AI”技术,将测试获取答案准确率与时间成绩相互关联,正确率过低,最终成绩会相对降低,即速度再快,准确率不足得分会大幅度下降,如此一来只有速度又快又准确地通过测试才能获得高分,为用户提供有意义的参考分数。
1、打开鲁大师ai评测ios版,进入应用主界面,可看到当前【手机型号】和【测评排行榜】,选择【前往测评】选项,
2、进入【鲁大师AI评测】界面,选择下方【开始评测】选项,
3、等待系统依次进行【超分辨率】、【人脸识别】、【背景虚化】、【物体识别】、【阅读理解】的评测,
4、评测结束,可看到最终的得分以及排行,可选择【重新评测】或者【炫耀一下】,以上就是鲁大师ai评测的使用方法了。
1、鲁大师现阶段的评测是主要就干了一件事,做了AI处理器的图片识别,它使用目前较为常用的三种神经网络InceptionV3、ResNet34、VGG16的特定算法,机器识别图片内容,按照概率高低输出可能的结果列表;
2、通过识别效率来判断手机AI性能,进而给出行测试评分;
3、手机需要AI专供于复杂数据排序算法,从而增强音频、图像和语音处理能力,提升人类活动的预测,加速数据库各项功能,不能说做到百分百公正,但绝不失为一个有力的参考。它甚至会督促更多的厂商,以更真实高效的办法,为用户服务,提供真正有价值的AI技术。
【鉴别真伪】
多达15项检测指标,一键快速鉴别手机真伪。
【温度监控】
实时记录手机处理器的使用率、温度等核心指标,方便您随时关注手机状态。
【硬件配置】
从CPU、GPU、屏幕刷新率到内存、闪存,全面的硬件配置全面展示,让你购机不吃亏。
【功能测试】
包括AI测试,浏览器流畅性与兼容性,检测屏幕显示细腻度、支撑触控点更多独立测试项,不断增加中。
1、ResNet 34(残差网络)
MicroSoft的残差网络(ResNet)与传统的顺序网络架构(如AlexNet、OverFeat和VGG)不同,其加入了y=x层(恒等映射层),可以让网络在深度增加情况下却不退化。ResNet架构已经成为一项有意义的模型,其可以通过使用残差模块和常规SGD来训练非常深的网络。鲁大师AI测试设置了34层的深度;
2、Inception V3
Inception V3是谷歌开发的一个开源神经网络模型。这种架构先前叫GoogLeNet,现在简单地被称为Inception vN,Keras库中的Inception V3架构提出了对Inception模块的更新,进一步提高了ImageNet分类效果。用了Inception之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大,能够带来2-3倍的性能提升;
3、VGG16
VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,VGG模型结构简单有效, 前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度,增加网络深度可以有效提升模型的效果。比较起ALEXNET, VGG对图片有更精确的估值以及更省空间,而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力;
一、inception v3、resnet34、vgg16三种网络,各自完成同样的100张标准图片识别任务,获取概率值top5的答案,获取答案以及完成测试的时间。
二、完成测试答案正确率越高,得分越高。
三、完成测试速度越快,得分越高。
四、测试获取答案正确率与时间成绩相互关联,正确率过低,最终成绩会相对降低。即速度再快,准确率不足得分会大幅下降。完成测试又快又准即为“clever ai”。
v3.0版本
- 更新评测模型
- 更新评测分数计算规则
- 更新界面
鲁大师ipad版 v3.2.922.5M
鲁大师AiNAS电脑版 v2024.12.06.2050官方版181.21M
鲁大师降温神器app v5.1安卓版26.22M
鲁大师AI评测app v4.5安卓版73.22M
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鲁大师手机模拟大师正式版 v7.3.3592.2470官方离线版277M
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