Question 1

이 데이터의 출처는 무엇입니까?

Accepted Answer

우리의 데이터는 수백만 개의 회사에서 수집된 구인 공고에서 출처를 얻습니다. 우리는 회사 웹사이트, 채용 게시판, 기타 채용 플랫폼에서 이러한 게시물을 모니터링합니다. 구인 공고를 분석하는 것은 기업들이 내부 도구를 사용하는 것을 포함하여 적용하고 있는 기술을 이해하는 신뢰성 있는 방법을 제공합니다.

Question 2

데이터는 얼마나 자주 업데이트되나요?

Accepted Answer

우리는 가장 최신의 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 갱신합니다. 이러한 빈번한 업데이트 과정은 우리의 인사이트와 지능이 업계 내 최신 발전과 트렌드를 반영하도록 보장합니다.

Question 3

OpenVINO란 무엇인가요?

Accepted Answer

OpenVINO short for Open Visual Inference and Neural Network Optimization is Intels toolkit designed to fasttrack the development and deployment of highperformance computer vision and deep learning solutions It optimizes neural network inference across a variety of Intel hardware including CPUs integrated GPUs FPGAs and VPUs With its comprehensive set of pretrained models inference engine and optimized libraries OpenVINO enables developers to efficiently deploy deep learning models in realworld applications with reduced latency and power consumption

In the realm of Machine Learning Tools OpenVINO falls under the category of deep learning optimization frameworks It focuses specifically on leveraging Intels hardware capabilities to accelerate computer vision tasks and neural network inference By providing developers with tools to optimize and deploy models efficiently across Intels diverse hardware portfolio OpenVINO streamlines the process of harnessing the power of deep learning in various applications such as surveillance healthcare automotive and retail

OpenVINO was founded by Intel Corporation and released in 2017 with the goal of democratizing and accelerating the adoption of deep learning for edge computing Intel recognized the growing demand for efficient neural network inference solutions at the edge where traditional cloudbased approaches were impractical due to latency and bandwidth constraints By introducing OpenVINO Intel aimed to empower developers and businesses to unlock the potential of computer vision and deep learning in edge devices enabling a new wave of smart and connected applications

Currently OpenVINO holds a significant market share within the realm of deep learning optimization frameworks particularly in the domain of edge computing and computer vision applications As the demand for AIpowered solutions at the edge continues to rise across industries OpenVINO is wellpositioned to see further growth in its market share With ongoing advancements in edge computing technologies and the increasing complexity of computer vision applications OpenVINO is poised to play a crucial role in driving innovation and efficiency in the development of intelligent edge devices

Question 4

OpenVINO을(를) 사용하는 회사들의 최신 목록을 얻는 방법은?

Accepted Answer

TheirStack.com을 방문하면 OpenVINO을 사용하는 회사들의 최신 목록에 접근할 수 있습니다. 우리 플랫폼은 다양한 기술과 내부 도구를 활용하는 회사들의 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다.

Question 5

OpenVINO는 얼마나 많은 고객을 보유하고 있습니까?

Accepted Answer

현재 우리는 OpenVINO을(를) 사용하는 745개의 회사에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.

Question 6

OpenVINO을(를) 사용하는 사람은 누구인가요?

Accepted Answer

OpenVINO은(는) "Semiconductor Manufacturing", "Technology, Information and Internet", "IT Services and IT Consulting", "Software Development", "Software Development", "Semiconductor Manufacturing", "Computers and Electronics Manufacturing", "IT Services and IT Consulting", "IT Services and IT Consulting", "Software Development"을(를) 포함한 다양한 산업 분야의 여러 조직에서 사용됩니다. OpenVINO을(를) 사용하는 모든 산업의 포괄적인 목록을 보시려면 TheirStack.com을 방문하세요.

Question 7

어떤 회사들이 OpenVINO을 사용하나요?

Accepted Answer

OpenVINO을 사용하는 일부 회사로는 Intel Corporation, Zalo, HP, Topaz Labs, Red Hat, Axelera AI, TP-Link, SEREM Consultoría Empresarial, Dell Technologies, Motorola Solutions 등이 있으며, 그 외에도 다수가 있습니다. TheirStack.com에서 OpenVINO을 사용하는 745 회사의 전체 목록을 확인할 수 있습니다.

Question 8

어느 나라에서 OpenVINO이 가장 많이 사용되나요?

Accepted Answer

우리의 데이터에 따르면, OpenVINO은(는) 뉴질랜드 (1 companies), 노르웨이 (1 companies), 포르투갈 (1 companies), 키프로스 (2 companies), 아랍에미리트 (9 companies), 싱가포르 (6 companies), 미국 (157 companies), 핀란드 (1 companies), 중국 (3 companies), 네팔 (1 companies)에서 가장 인기가 많습니다. 그러나, 그것은 전 세계의 기업들에 의해 사용되고 있습니다.

Question 9

어떻게 OpenVINO을(를) 사용하는 회사를 찾나요?

Accepted Answer

TheirStack.com에서 OpenVINO을(를) 검색하여 해당 기술을 사용하는 회사를 찾을 수 있습니다. 우리는 수백만 개의 회사의 채용 공고를 추적하여 그들이 어떤 기술과 내부 도구를 사용하고 있는지 발견합니다.

Company	Country	Industry	Employees	Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue

회사	국가	산업	직원	수익	기술
Intel Corporation	미국	Semiconductor Manufacturing	150k	$79B	OpenVINO
Zalo	베트남	Technology, Information and Internet	997
HP	미국	IT Services and IT Consulting	182k	$65B	OpenVINO
Topaz Labs	미국	Software Development	82	$7M
Red Hat	미국	Software Development	20k	$3.4B
Axelera AI	네덜란드	Semiconductor Manufacturing	242	$2M
TP-Link	미국	Computers and Electronics Manufacturing	8.5k	$2.2B
SEREM Consultoría Empresarial	스페인	IT Services and IT Consulting	450	$4.8M
Dell Technologies	독일	IT Services and IT Consulting	10k
Motorola Solutions	영국	Software Development	27k	$8.2B

OpenVINO를 사용하는 기업들

OpenVINO 사용자를 타겟팅하는 방법

OpenVINO 고객 국가별

미국

인도

영국

스페인

프랑스

독일

캐나다

아랍에미리트

싱가포르

브라질

OpenVINO를 사용하는 회사 목록

이 데이터의 출처는 무엇입니까?

이 데이터의 출처는 무엇입니까?

데이터는 얼마나 자주 업데이트되나요?

데이터는 얼마나 자주 업데이트되나요?

OpenVINO란 무엇인가요?

OpenVINO란 무엇인가요?

OpenVINO을(를) 사용하는 회사들의 최신 목록을 얻는 방법은?

OpenVINO을(를) 사용하는 회사들의 최신 목록을 얻는 방법은?

OpenVINO는 얼마나 많은 고객을 보유하고 있습니까?

OpenVINO는 얼마나 많은 고객을 보유하고 있습니까?

OpenVINO을(를) 사용하는 사람은 누구인가요?

OpenVINO을(를) 사용하는 사람은 누구인가요?

어떤 회사들이 OpenVINO을 사용하나요?

어떤 회사들이 OpenVINO을 사용하나요?

어느 나라에서 OpenVINO이 가장 많이 사용되나요?

어느 나라에서 OpenVINO이 가장 많이 사용되나요?

어떻게 OpenVINO을(를) 사용하는 회사를 찾나요?

어떻게 OpenVINO을(를) 사용하는 회사를 찾나요?

OpenVINO 대안 및 경쟁업체

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

ML Flow

MLflow

Microsoft LUIS

Amazon SageMaker

ENorm

CUDA

Stan

Kubeflow

Neuro

Azure Machine Learning

Lateral

Streamlit

Amazon Machine Learning

NLTK

Perplexity

Triton

Amazon Text to Speech

Kur

Caffe

Appen

Propel

Ludwig

IBM Watson

Document AI

Aquarium

Fritz

Lamina

Apache MXNet

MXNet

Amazon Textract

Tensorflow Lite

Google AI Platform

Renate

Clipper

Igel

DeepSpeed

Amazon Comprehend

Bard AI

Microsoft Cognitive Services

RAPIDS

Weka

Gradio

Manifold

Apache Spark MLlib