我觉得这类的情况判断。ai只能是给与一个更精确的参考。系统采集到的基础数据有多少。怎样的标准去识别，这些 医学专业的判断可能对于本身就有些模糊。不同的医生可能也会给出不同的建议。所以我觉得人工智能更多的还是作为工具。而不能作为决策。随着基础数据的不断收集...

PowerAI是涵盖了硬件， 软件以及服务的一体化的解决方案。相对开源软件来说， 增强了如下能力：快速部署，优化框架和库，性能和扩展能力的提升以及提供的企业级服务和技术支持。技术亮点包括了：NVLink, 全图形界面操作的涵盖了从数据清洗，训练到上线实施的全生命周期管理工具，并提供...

有关PowerAI发布的模型性能，其实和平台关系不大，和推理的实现相关；一般最为一个service发布，效率会比较高，因为可以把数据、模型都导入内存中，有daemon进程提供服务，响应时间与推理模型的逻辑处理相关，例如对图片的预处理等操作...

IBM powerAI训练的模型，是标准的权重等文件，不管对于Caffe还是Tensorflow或其他Framework，都是这样，使用这些权重文件有以下一些方法：PowerAI DLI(Deep Learning Impact)提供到处权重的菜单，用户可以将这些文件下载到本地，再放到其他平台或环境中进行应用PowerAI DLI(Deep Learn...

PowerAI深度学习平台可以集成x86和Power服务器在一个集群中

目前Deep Learning的开源框架很多都是基于x86平台，这个没错，客户可是用作开发、测试等场景，但作为生产环境，如果遇到bug或者性能问题，解决起来会比较的困难；PowerAI中的framework是IBM团队取自开源社区，但经过了优化和编译，用户使用起来简单、方便，PowerAI中的framework版本更新紧...

优势有：提供稳定的编译好的最新framework包提供加速比高的并行训练框架，例如DDL和Fabric提供Large Model Support功能，支持GPU显存和CPU内存统一寻址，利用CPU和GPU之间的NVLink高速带宽，实现更多的训练场景PowerAI中的Power GPU服务器提供更为优化的深度学习计算架构提供一整...

目前市场上提供的深度学习平台多为BAT的互联网公司提供的公有云平台，以及一些厂商提供的偏底层平台级别的深度学习平台。 PowerAI定位为企业用户级别的一整套方案： 1.提供底层的硬件资源管理，调度，用户管理 2.开源框架在POWER架构上的编译，优化，一键式安装 3.上层集群级别...