重塑技术与商业模态，「智慧城市·视觉智能」专场回顾｜CCF-GAIR 2019( 十 )_编者按：7月12日-7月14日

在这方面，旷视提出了Single Path One-Shot Nas的新方法，分为两步：第一步是训练一个SuperNet ，是一个超网络，包含任何想搜索的子网络，先训SuperNet所有的权重；第二步是搜索sub-nets子网咯，好处是第二步不需要训练，非常高效，训练时间是正常训练时间快1.5-2倍，可以得到非常好的效果。目前在多个测试集上得到了领先的结果。

此外，为了构建核心技术，旷视还打造了自研的人工智能框架Brain++ ，包括具备多中心、强大算力的Brain++ Infrastructure ，公司全员使用的深度学习引擎Brain++ Engine ，以及整合最新模型搜索的AutoML技术；同时，旷视还有人工智能数据管理平台Data++ ，借助算法辅助数据清洗和标注。