中國國民黨建議的逃生手冊

李志銘 也來談談KMT版的小橘書 民國六十八年(1979)在國民黨主政下,由國防部總政治作戰部編印的《揭穿中共統戰陰謀答問》 這本小冊子裡雖然只有短短7頁8題,但卻字字珠璣,尤其放到今天來看,更是完全凸顯了中國國民黨從反共到舔共的事實。 . 譬如其中第三題問::國共會有兩度合作、一次和談的歷史,爲什麼不能再談? 答:我們就因爲過去每次都上了中共的當,最後失去了大陸,所以現在不能再和他們談了。 第一次是民國十三年的「容共」。中共聲稱服膺三民主義,參加國民革命,但他們却發展自己的組織,分化革命陣營,使北伐革命幾乎失敗。 第二次在民國廿六年的所謂「聯合抗日」。中共趁日本向我國侵略,聲稱接受政府領導,擁護三民主義,取消叛亂政權和紅軍名義,共同抵抗日本。實際上他們却擴張自己勢力,並勾結日本偷襲國軍,打下了他們擴大叛亂的基礎。 最後一次是戰後的「國共和談」。經過美國的調處,中共以邊談邊打的策略,以「談判」保護自己,以軍事行動擴張地盤,並在此談談打打的過程中,挑撥中美關係,動搖我民心土氣,最後終於竊據大陸。我們有了這些經驗,知道和談就是解除自己武裝向他們投降,所以再不能和中共談判了。 . 又譬如其中第七題問:中共現在已不講「解放臺灣」「血洗臺灣」,而講「回歸祖國、完成統一」是不是他們已放棄使用武力? 答:共產黨最善於在名詞上玩魔術,我們千萬不能上當,一定要找出其所用名詞的真正涵義。基本上,「解放臺灣」已訂入了中共的「憲法」,目標已定,正如中共自己所說的,十年、二十年,甚至一百年、一千年,總要達到目標。所以併吞臺灣這個目標是不會改變的。 . . 《揭穿中共統戰陰謀答問》全書PDF電子檔下載 https://reurl.cc/6b5zvM

如何在QNAP NAS 上快速使用 Intel OpenVINO ?

如何在QNAP NAS 上快速使用 Intel OpenVINO ?

OpenVINO 是 Intel 推出針對 AI (inference) 的軟體工具,

Intel OpenVINO https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit

Develop applications and solutions that emulate human vision with the Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit. 

Based on convolutional neural networks (CNN), the toolkit extends workloads across Intel® hardware (including accelerators) and maximizes performance. 

Enables CNN-based deep learning inference at the edge Supports heterogeneous execution across computer vision accelerators—CPU, GPU, Intel® Movidius™ Neural Compute Stick, and FPGA—using a common API Speeds up time to market via a library of functions and preoptimized kernels Includes optimized calls for OpenCV and OpenVX*

相關新聞報導:英特爾推出OpenVINO開發工具包,布局電腦視覺深度學習應用


這次CES 2019,QNAP 也推出基於OpenVINO的軟體工具 - OWCT。

先來看看 CES 2019 新聞稿上的介紹

QNAP 以運算、網通及儲存方案創新者現身 CES 2019,一站式 AI 解決方案與邊緣運算 PoE 網路交換器新品競出

QNAP 更首次亮相OpenVINO Workflow Consolidation Tool應用程式,其採用了Intel OpenVINO開發工具包技術,可將訓練好的AI模型部署到目標平台上進行推論操作。現場將以一台安裝PCIe FPGA加速卡的TVS-872XT NAS實機展示QNAP NAS作為推論伺服器的影像辨識應用,展現QNAP協助企業組織快速建立專屬AI推論系統的實力。 

QNAP 的 OpenVINO™ Workflow Consolidation Tool (簡稱OWCT) 為融合 OpenVINO™ 執行流程的協同工具。此應用程式採用 Intel® OpenVINO™ 開發工具包技術,專為深度學習應用打造,可將訓練好的 AI 模型部署到目標平台上進行推論操作,協助企業組織以經濟、效率的方式快速部署電腦視覺 (Computer Vision) 和深度學習解決方案。



目前這個qpkg 已經可以下載,TVS-872XT的下載中心可以看到是TVS-872XT是使用QTS 4.4.0

TVS-872XT的下載中心
https://www.qnap.com/zh-tw/download?model=tvs-872xt&category=firmware

而這個qpkg的下載可以從TVS-872XT對應的app center
https://www.qnap.com/zh-tw/app_center/?II=357

可以看到OWCT 還在Beta 實驗室:




裡面已經有打包OpenVINO,包含sample model。

以下來一一介紹:

首先是首頁Home,可以看到正中間可以顯示目前使用硬體例如CPU / IGD (integrated graphics) / FPGA 等 OpenVINO 支援的硬體狀態。


操作上主要由左上角的 + OpenVINO 來作為啟動


如圖所示可以選擇pre-trained好的 model 


從圖中可以看到目前選擇的model,在Intel OpenVINO網站上也有做介紹:

Pre-trained models


選完就可以會到前一頁選擇 Inference event 


點擊進去會看到 這個project頁面,目前為空,需要從右邊按upload 會打開 /share/OpenVINO 這個目錄,所以可以先把影片放在這裡。




在右下角會產生 inference 結果,主要呈現是 .db 檔案 會先存在NAS,要用File Station 來做下載


可以用SQLite DB browser打開,結果如下:


這樣就可以呈現結果。

前面也有提到也可以上傳自己的model 如TensorFlow / Caffe

可以看Intel OpenVINO教學文:


其中在TensorFlow 章節有一個特別的地方:--reverse_input_channels


Inference Engine samples load input images in BGR channels order. But the model may be trained on images loaded with the RGB channels order. In this case, inference results using the Inference Engine samples will be incorrect. The solution is to provide --reverse_input_channels command-line parameter. Then the Model Optimizer performs first convolution or other channel dependent operation weights modification so these operations output will be like the image is passed with RGB channels order.

針對OWCT的使用上,主要是可以在Settings -> Arguments 加上參數 
--reverse_input_channels




QNAP 官方詳細介紹教學文:


相關介紹影片:加速影像 AI 推論流程 - OpenVINO™ 工作流整合工具解析



投影片請至:


其他OpenVINO資源
有任何問題歡迎留言一起討論

Intel x QNAP OpenVINO case study https://www.intel.com.tw/content/dam/www/public/apac/tw/zh/documents/solution-briefs/openvino-qnap-solution-brief.pdf




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