人工智能測評業(yè)務(wù)
1. 專業(yè)服務(wù)圍繞人工智能平臺、技術(shù)、應(yīng)用等多方面開展測評與認證業(yè)務(wù)，為技術(shù)提供商和技術(shù)需求方提供技術(shù)支持與服務(wù)，對政府提供相關(guān)支撐。覆蓋人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、開放人工智能平臺、垂直領(lǐng)域人工智能技術(shù)、人工智能相關(guān)課題成果等。測試服務(wù)類型如下：
Ø 人工智能芯片基準(zhǔn)測試服務(wù)
Ø 人工智能技術(shù)鑒定服務(wù)
Ø 人工智能場景式鑒定服務(wù)
Ø 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)鑒定服務(wù)
Ø 人工智能課題成果鑒定測試服務(wù)
2. 服務(wù)內(nèi)容
（1）人工智能芯片基準(zhǔn)測試服務(wù)
針對市場主流人工智能芯片，結(jié)合國內(nèi)外主流的深度學(xué)習(xí)框架和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其運行在人工智能芯片上，檢測其數(shù)據(jù)的訓(xùn)練收斂時間、識別數(shù)據(jù)的執(zhí)行時間、功耗等。深度學(xué)習(xí)框架覆蓋TensorFlow、Caffe、MXNet、CNTK等，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋LeNet、GoogleNet、ResNet、AlexNet等。
（2）人工智能技術(shù)鑒定測試服務(wù)
針對市場主流的人工智能的技術(shù)，如計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域，通過主流的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和行業(yè)數(shù)據(jù)集對其技術(shù)進行驗證，判定其技術(shù)轉(zhuǎn)化為應(yīng)用的能力。測試數(shù)據(jù)集類型覆蓋行業(yè)數(shù)據(jù)、醫(yī)療健康數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、場景數(shù)據(jù)、人形輪廓圖像數(shù)據(jù)、視覺文字識別圖像數(shù)據(jù)、特定類別圖像數(shù)據(jù)、物體分類數(shù)據(jù)、人臉圖像、姿勢動作圖像、指紋識別數(shù)據(jù)等。
（3）人工智能場景式鑒定測試服務(wù)
針對人工智能技術(shù)企業(yè)，結(jié)合市場人工智能的應(yīng)用落地需求，定制化驗證場景，通過場景去檢驗該企業(yè)的人工智能技術(shù)是否可以落地行業(yè)應(yīng)用，并提供完整的落地解決方案和客觀的測試結(jié)果，為需求方建設(shè)人工智能系統(tǒng)提供參考依據(jù)。
（4）人工智能應(yīng)用系統(tǒng)鑒定測試服務(wù)
針對目前已建設(shè)的人工智能系統(tǒng)，提供鑒定測評服務(wù)。結(jié)合軟件質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)實際應(yīng)用特征進行綜合評測，質(zhì)量特性覆蓋功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、維護性和可移植性等。測試結(jié)果可作為系統(tǒng)建設(shè)完成后驗收或鑒定的參考依據(jù)。
（5）人工智能課題成果鑒定測試服務(wù)
對企業(yè)、高校和科研院所承擔(dān)的人工智能關(guān)鍵技術(shù)、共性技術(shù)等研究或產(chǎn)業(yè)化類課題提供驗收測試服務(wù)。在驗收過程中，可作為評審的重要依據(jù)。覆蓋第二代人工智能和第三代脈沖式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向。
3. 測試流程
人工智能測評業(yè)務(wù)
1. 專業(yè)服務(wù)圍繞人工智能平臺、技術(shù)、應(yīng)用等多方面開展測評與認證業(yè)務(wù)，為技術(shù)提供商和技術(shù)需求方提供技術(shù)支持與服務(wù)，對政府提供相關(guān)支撐。覆蓋人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、開放人工智能平臺、垂直領(lǐng)域人工智能技術(shù)、人工智能相關(guān)課題成果等。測試服務(wù)類型如下：
Ø 人工智能芯片基準(zhǔn)測試服務(wù)
Ø 人工智能技術(shù)鑒定服務(wù)
Ø 人工智能場景式鑒定服務(wù)
Ø 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)鑒定服務(wù)
Ø 人工智能課題成果鑒定測試服務(wù)
2. 服務(wù)內(nèi)容
（1）人工智能芯片基準(zhǔn)測試服務(wù)
針對市場主流人工智能芯片，結(jié)合國內(nèi)外主流的深度學(xué)習(xí)框架和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其運行在人工智能芯片上，檢測其數(shù)據(jù)的訓(xùn)練收斂時間、識別數(shù)據(jù)的執(zhí)行時間、功耗等。深度學(xué)習(xí)框架覆蓋TensorFlow、Caffe、MXNet、CNTK等，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋LeNet、GoogleNet、ResNet、AlexNet等。
（2）人工智能技術(shù)鑒定測試服務(wù)
針對市場主流的人工智能的技術(shù)，如計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域，通過主流的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和行業(yè)數(shù)據(jù)集對其技術(shù)進行驗證，判定其技術(shù)轉(zhuǎn)化為應(yīng)用的能力。測試數(shù)據(jù)集類型覆蓋行業(yè)數(shù)據(jù)、醫(yī)療健康數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、場景數(shù)據(jù)、人形輪廓圖像數(shù)據(jù)、視覺文字識別圖像數(shù)據(jù)、特定類別圖像數(shù)據(jù)、物體分類數(shù)據(jù)、人臉圖像、姿勢動作圖像、指紋識別數(shù)據(jù)等。
（3）人工智能場景式鑒定測試服務(wù)
針對人工智能技術(shù)企業(yè)，結(jié)合市場人工智能的應(yīng)用落地需求，定制化驗證場景，通過場景去檢驗該企業(yè)的人工智能技術(shù)是否可以落地行業(yè)應(yīng)用，并提供完整的落地解決方案和客觀的測試結(jié)果，為需求方建設(shè)人工智能系統(tǒng)提供參考依據(jù)。
（4）人工智能應(yīng)用系統(tǒng)鑒定測試服務(wù)
針對目前已建設(shè)的人工智能系統(tǒng)，提供鑒定測評服務(wù)。結(jié)合軟件質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)實際應(yīng)用特征進行綜合評測，質(zhì)量特性覆蓋功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、維護性和可移植性等。測試結(jié)果可作為系統(tǒng)建設(shè)完成后驗收或鑒定的參考依據(jù)。
（5）人工智能課題成果鑒定測試服務(wù)
對企業(yè)、高校和科研院所承擔(dān)的人工智能關(guān)鍵技術(shù)、共性技術(shù)等研究或產(chǎn)業(yè)化類課題提供驗收測試服務(wù)。在驗收過程中，可作為評審的重要依據(jù)。覆蓋第二代人工智能和第三代脈沖式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向。
3. 測試流程
4. 測試環(huán)境
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