无引力ICO创始人在海外被投资人生擒，百度开源移动端深度学习框架MDL

Posted 2021-04-29 Bottos铂链

【区块链】

摘要：2017年9月26日傍晚，一个无引力基金创始人吴比被投资人在香港街头围堵的视频突然传至网络上面。视频中的吴比被投资人紧紧拉住，投资人情绪激动。吴比在视频中表示，当前资金链断裂，需要时间。

2017年9月26日傍晚，一个无引力基金创始人吴比被投资人在香港街头围堵的视频突然传至网络上面。视频中的吴比被投资人紧紧拉住，投资人情绪激动地讲到：“群里人都说好了，死可以，一起死！大家现在信用卡还不起，房贷还不起。我家里两个小孩子，怎么给孩子买奶粉钱呢……”这则视频被众多网友纷纷转载，并以“无引力基金创始人境外被生擒”的名称传至微博、微信及Telegram各大群。
  

无引力基金：这锅我不背

吴比在视频中表示，当前资金链断裂，需要时间。但是他向投资人保证会让大家回本，更保证会回国给大家一个交代，而投资人则表示会对吴比实时监控。该视频流出之后，网络上关于质疑无引力基金的各种说法纷纷出现。
 

矿机生意资金断裂

据记者多方调查，视频中被堵的主人公吴比不仅是无引力基金的合伙人，其旗下拥有沈阳创客纪元大数据资产管理中心、辽宁南天门股权投资基金管理有限公司、沈阳区块链科技有限公司等。
 
有不愿具名的投资人告诉共享财经记者，投资人追至香港是因为大家一致投的吴比比特币矿机生意突然不返租金了。“我们都是跟他公司——沈阳创客纪元签了合同进行投资，承诺是每台每天返租金。最早一期的时候最高可达270，后期的都是240了，再后来又调整到230，后来的都是返15个月。”
 
但是从本月18日开始，公司突然停止了返租金。投资人对记者讲到，“大概是ICO吴比赔了500多个币，估计是国家政策出台以后，他用来寻求高回报的杠杆没有了，所以承诺达不到了，才导致资金链出现问题。”
 
“本来问题刚出现的时候，没有这么严重。就是他选择不出面才导致了这个结果。投资人都认同返币即可，大家都知道现在这个市场环境，所以也没什么怨言。可是，他选择逃避，这就让很多人怀疑了。”
 
截止发稿时，吴比本人尚未就该视频对记者做出回复。

来源：区块链新金融

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【人工智能】

百度开源移动端深度学习框架MDL，手机部署CNN支持ios GPU

在开源PaddlePaddle深度学习框架的一年后，百度再次将另一AI技术投入公共领域——一个旨在将AI放到智能手机上的项目。

25日，百度在GitHub开源了其移动端深度学习框架Mobile Deep Learning (MDL)的全部代码和脚本，并放出“先睹为快”的demo安装文件。

MDL是一个基于卷积的神经网络，设计来适用于移动设备。百度表示，它适用于使用智能手机的相机功能识别图片中的对象等应用程序。

MDL神经网络的计算部署在手机GPU，具有高速和低复杂性的特征。它可以运行在iOS或android上，但项目的文档相比Google更倾向于Apple，支持iOS GPU计算，但Android GPU实现和TensorFlow模型转MDL尚未释放。

开源代码约4 MB，没有第三方库依赖（神经网络模型之外）。开发人员推荐使用该公司的PaddlePaddle模型转MDL，但也可以使用Caffe模型。

下面的截图显示，MDL可以在不到半秒内识别出图中的手机。

另一个MDL demo是识别图中的瓷杯，并将其用于寻找同款商品。

百度Mobile Deep Learning (MDL)

以下内容来自GitHub：https://github.com/baidu/mobile-deep-learning

百度研发的移动端深度学习框架，致力于让卷积神经网络极度简单的部署在手机端。目前正在手机百度内运行。支持iOS gpu计算。体积小，速度快。

• 体积 armv7 340k+

• 速度 iOS GPU mobilenet 可以达到 40ms、squeezenet 可以达到 30ms

先睹为快

如果你想先运行demo试试效果。或者你仅仅是想快速用起来，而不关心CNN细节实现。开源库提供编译好的安装文件, 直接下载安装即可。

特征

• 一键部署，脚本参数就可以切换ios或者android

• 支持iOS gpu运行MobileNet、squeezenet模型

• 已经测试过可以稳定运行MobileNet、GoogLeNet v1、squeezenet模型

• 体积极小，无任何第三方依赖。纯手工打造。

• 提供量化脚本，对32位float转8位uint直接支持，模型体积量化后4M上下

• 与ARM相关算法团队线上线下多次沟通，针对ARM平台会持续优化

• NEON使用涵盖了卷积、归一化、池化所有方面的操作

• 汇编优化，针对寄存器汇编操作具体优化

• loop unrolling 循环展开，为提升性能减少不必要的CPU消耗，全部展开判断操作

• 将大量繁重的计算任务前置到overhead过程

MDL使用的是宽松的MIT开源协议。

demo源码实现请阅读GitHub页面。

来源：新智元

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