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安兔兔ai评测

  • 应用类型:系统工具
  • 应用大小:240.18 MB
  • 标签: 安兔兔 AI 评测
  • 应用版本:3.0.8
  • 更新时间:2024-10-16
  • 开发商:北京安兔兔科技有限公司
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    近几年AI智能领域热度飙升,为此,国内最具权威性的手机跑分和评分平台——安兔兔,推出了针对设备AI运算能力的专项测试应用——《安兔兔AI评测app》。该应用采用了全新的GPU测试场景,重点评估CPU单线程性能,能够对手机的AI运算能力进行全面评估,并以直观的分值形式展示各大主流品牌智能手机的AI数值,助力用户深入了解自手机性能。

    《安兔兔AI评测》还引入了当前主流的Inception v3、MobileNet-SSD和VDSR三种神经网络模型技术,分别进行图像分类、对象识别和超分辨率测试。基于准确率和速度等关键指标,对设备的AI运算能力进行综合评估,实现不同品牌、型号间的多维度对比,测试结果清晰易懂。

    值得一提的是,软件评测成绩与速度和准确率密切相关,速度越快,准确率越高,最终成绩越好。为避免因降低准确率提高速度而影响总成绩的作弊行为,安兔兔AI评测软件还设有针对性的罚分措施,确保测评结果的准确性、真实性和系统性。欢迎广大用户下载体验。

    软件功能

    【全新场景】新增基于《笑傲江湖》真实游戏制作的《Swordsman》全新3D测试场景;

    【视频解码】新增视频解码测试功能,检测手机制作抖音等短视频的能力;

    【专业榜单】哪款手机好评最多?哪款手机性价比最高?榜单为您揭晓答案;

    【信息全面】CPU、GPU、摄像头、存储、各种传感器等机型信息一目了然;

    【惩罚作弊】新增跑分作弊的扣分和警示机制,更大力度地保护消费者利益;

    【功能全面】网络测速、压力测试、电池损耗测试、屏幕检测等功能满足您的需求。

    安兔兔AI评测app如何使用?如何查看?

    1、打开安兔兔AI评测app,进入应用主界面,您可以看到【机型】选项,选择【开始测试】即可。

    2、评测分为三类,分别是【图像分类】、【对象识别】和【超分】,当前处于图像分类环节,系统将自动对图像进行分类。

    3、进入【对象识别】环节,等待上方进度条达到100%后即可完成当前环节。

    4、进入【超分】环节,等待红色进度条走完后即可完成检测。

    5、评测完成后,您可以看到评测分数以及图像分类、对象识别和超分的详细参数。以上便是安兔兔AI评测的使用方法。

    安兔兔AI评测跑分多少才算好?多少分算高?

    1、跑分排名按旗舰手机、次旗舰手机、中档手机三个水平展开测评,即旗舰手机的跑分在80万分至100万分之间,次旗舰手机的跑分在60万分至80万分之间,中档手机则在35万分至60万分之间。

    2、购买手机并不完全取决于跑分,选择适合自己的才是关键。不同的手机厂家也有自己的定位:华为走高端路线,小米在追求发烧性价比后也在向高端发展,OV则主要注重颜值和创新,年轻人喜好,荣耀从华为独立后也从中档手机走向高端定位。

    安兔兔AI评测app软件特色

    1、一键验机

    极简的操作方式,无需专业知识,一键验机,轻松搞定。妈妈再也不用担心我买到山寨机了。

    2、深度检测

    独家具备深度检测功能,通过数十项专业检测,快速对产品的每一个硬件进行针对性检测,让山寨无处藏身。

    3、检测报告

    验机完成后可获得由安兔兔出具的权威检测报告,是打假判定的依据。

    4、未识别

    目前的识别条件暂时不能判断其真假。

    5、真机

    经安兔兔验机检测后各项参数符合标准。

    6、假机

    硬件参数被修改或本身就是假冒机型。

    软件说明

    1、因安兔兔AI评测是对AI运算能力的评估,所以AI处理器相同,分数差异表现不明显(例如:高通845和710的DSP型号相同,所以分数差距不大)。

    2、目前三星尚未发布自家AI SDK,所以三星自家芯片均是通过CPU进行测试,导致成绩偏低,这一情况会在三星发布SDK后得到改善。

    3、海思HiAI引擎对象识别目前使用TFLite在CPU上进行运算,导致成绩偏低,这一情况同样会在海思升级HiAI后得到改善。

    4、NVIDIA的移动芯片通过TensorRT引擎可以把AI算法交给GPU通过浮点算法完成。

    5、Android的版本同样会对测试成绩产生影响,理论上同一款芯片在Android 9.0下的成绩会高于Android 8.0,因为谷歌一直在系统层面优化对AI的支持。

    更新日志

    v3.0.8版本

    1、新增:基于Style Transfer神经网络的测试项《风格迁移》;

    2、优化:基于ESRGAN神经网络的测试场景《超分》更换为全新场景;

    3、优化:基于MobileNet V1 SSD神经网络的测试场景《对象识别》更换为全新场景;

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