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AI趨勢周報第107期：Google發表輕量影片理解模型，辨識1秒長的影片只要10毫秒
Google發表一套輕量影片理解模型Tiny Video Networks，利用演化學習，迭代出最優化的類神經網路模型。實驗結果顯示，TVN辨識1秒的影片，在GPU上只需要10毫秒，在CPU上則需要37至100毫秒，而傳統作法得用數十、數百層的卷積類神經網路（CNN），在CUP和GPU上的執行時間更耗上數千毫秒。
2019-11-01
Qt for MCU圖形開發工具包使用新的Runtime，可以不需要作業系統，直接在處理器上執行
2019-08-23
VidyoPanorama採用分散式編解碼架構 打造可串連9臺螢幕的視訊設備
目前已經有新類型產品能打破雙螢幕多點輸出的限制。VidyoPanorama可以同時串連3到9臺電視螢幕，單臺螢幕最多能顯示8名使用者，最多可同時顯示72點的多方視訊會議
2013-01-08
脫離MCU架構包袱 Vidyo改採3項技術達到高畫質多點視訊
傳統硬體式多點視訊設備是以MCU為關鍵設備，利用MCU集中處理各端點頻寬、聲音影像協定的調整，以及聲音影像的編解碼工作。而Vidyo公司打破以往的作法，採用3項技術來改善頻寬與資源的使用效率
2012-12-28
VidyoPanarama視訊會議系統可透過專屬平板電腦 控制視訊會議操作
VidyoPanarama提供專屬的平板控制介面，讓使用者在會議桌上，透過簡潔的撥號、操作介面，便能夠控制會議的進行
2012-12-28