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人工神经网络 (ANN) 是受人脑神经网络结构和功能启发的计算模型。这些模型旨在处理大量数据并从中学习，使它们能够做出决策、识别模式并解决复杂问题。人工神经网络由分层组织的互连节点或神经元组成。信息流经网络，每个神经元处理输入数据并将其传递到下一层。 深度神经网络 (DNN) 是一种特定类型的 ANN，在输入层和输出层之间包含多个隐藏层。这些隐藏层使 DNN 能够学习输入数据的复杂表示，从而获得更复杂的决策和解决问题的能力。开发人员在构建需要高级学习和处理能力的智能应用程序时经常使用 DNN。 人工神经网络是各种深度学习算法的基础，包括图像识别、自然语言处理和语音识别。通过对大型数据集进行训练，人工神经网络可以从复杂的数据中提取有意义的特征和模式，从而实现图像分类、语言翻译和语音合成等任务。 要考虑纳入人工神经网络类别，产品必须满足以下标准： * 提供由互连的神经单元组成的网络结构，以促进学习能力。 * 作为实现深度学习算法（例如 DNN）的基础框架。 * 支持与数据源集成，为神经网络提供学习和决策过程的相关信息。 总体而言，人工神经网络在推动机器学习和人工智能领域发挥着至关重要的作用，为各行业的广泛应用提供动力。
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AWS Console
amazon.com
Amazon Web Services (AWS) 是 Amazon 的子公司，以按量付费的方式向个人、公司和政府提供按需云计算平台和 API。这些云计算Web服务提供了各种基本的抽象技术基础设施以及分布式计算构建块和工具。其中一项服务是 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)，它允许用户通过互联网随时使用虚拟计算机集群。 AWS版本的虚拟计算机模拟了真实计算机的大部分属性，包括用于处理的硬件中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）；本地/RAM内存；硬盘/SSD存储；操作系统的选择；联网;以及预装的应用软件，例如网络服务器、数据库和客户关系管理 (CRM)。 AWS 技术在世界各地的服务器场实施，并由亚马逊子公司维护。费用基于用户选择的使用量（称为“即用即付”模式）、硬件、操作系统、软件或网络功能的组合，以及所需的可用性、冗余性、安全性和服务选项。订阅者可以付费购买一台虚拟 AWS 计算机、一台专用物理计算机或两者的集群。作为订阅协议的一部分，亚马逊为订阅者的系统提供安全保障。 AWS 在全球许多地理区域开展业务，其中有 6 个位于北美。亚马逊向订阅者推销 AWS，将其视为比构建实际的物理服务器场更快、更便宜地获得大规模计算能力的一种方式。所有服务均根据使用情况计费，但每种服务以不同的方式衡量使用情况。根据 Synergy Group 的数据，截至 2017 年，AWS 占据了所有云（IaaS、PaaS）的 34% 的主导地位，而紧随其后的三个竞争对手微软、谷歌和 IBM 分别拥有 11%、8% 和 6% 的份额。
Google Cloud Platform
google.com
Google提供的Google Cloud Platform（GCP）是一套云计算服务的套件，该服务在与Google内部用于其最终用户产品的基础架构上运行，例如Google Search，Gmail，Files Storage和YouTube。除了一组管理工具外，它还提供了一系列模块化云服务，包括计算，数据存储，数据分析和机器学习。注册需要信用卡或银行帐户详细信息。GoogleCloud Platform提供基础架构作为服务，平台作为服务以及无服务器的计算环境。 2008年4月，Google宣布了App Engine，该平台用于在Google管理的数据中心开发和托管Web应用程序，这是该公司的首个云计算服务。该服务通常于2011年11月获得。自App Engine发布以来，Google向平台添加了多个云服务。 Google Cloud Platform是Google Cloud的一部分，其中包括Google Cloud Platform公共云基础架构以及G Suite，Android和Chrome OS的企业版本以及用于机器学习和企业映射服务的应用程序编程接口（API）。
npm
npmjs.com
npm 是由 npm, Inc. 维护的 JavaScript 编程语言的包管理器。npm 是 JavaScript 运行时环境 Node.js 的默认包管理器。它由一个命令行客户端（也称为 npm）和一个公共和付费私有包的在线数据库（称为 npm 注册表）组成。
NVIDIA Developer
developer.nvidia.com
使用生成式人工智能构建应用程序。 使用可在任何地方运行的生产就绪 API 体验、原型化和部署 AI。
Tune AI
tunehq.ai
Tune AI 正在推动 GenAI 在企业中的采用。 我们得到了 Accel、Flipkart Ventures、Together Fund、Speciale Invest、Techstars 和其他知名投资者的支持 TuneChat：我们的聊天应用程序由开源模型提供支持 TuneStudio：我们为开发人员微调和部署法学硕士的游乐场 ChainFury：我们的开源提示引擎可在 GitHub 上找到
Neuton.AI
neuton.ai
Neuton.AI – 一个无代码 Tiny ML 平台。 Neuton.AI 旨在帮助用户自动构建极其微小的最优机器学习模型 尺寸和精度，并将它们嵌入到任何微控制器中，甚至具有 8 位精度。 Neuton 的模型非常紧凑。 最多 1,000 次： • 较小 • 系数较少 • 展示更快的推理能力 与 TensorFlow 和其他框架相比。 我们的数据科学家团队创建了独特的神经网络框架 Neuton，这是我们平台的“大脑”。该框架基于神经元模型创建原理，允许用户 * 自动创建最佳尺寸和精度的模型 * 避免手动搜索神经网络参数 * 无需在创建模型后进行压缩、量化和修剪 * 构建极其紧凑的模型，准备嵌入微控制器中 Neuton 模型保持了所有原始特征，没有任何精度降低。 Neuton 在创建后不会减小模型大小。 完全免费使用我们的服务 使用 Neuton 构建您的第一个极小的 ML 模型，使您的边缘设备变得智能化。
