将模型转换成C++代码，大大提高了逆向工程的可玩性。此外，据理解，MACE 反对 TensorFlow 和 Caffe 模型，获取切换工具，可以将训练好的模型转换成专有的模型数据文件，同时还可以自由选择将模型转换成C++代码，反对分解动态库或者静态库，提升模型保密性。
目前MACE早已在小米手机上的多个应用于场景获得了应用于，其中还包括照相机的人像模式，场景辨识，图像超强分辨率，离线翻译成(将要构建)等。此外，随着MACE一起开源的还有 MACE Model Zoo 项目，目前包括物体辨识，场景语义拆分，图像风格化等多个公开发表模型。
先前不会减少更加多模型。上方是用MACE Model Zoo中的fast style transfer（较慢风格迁入）模型在手机末端分解的风格化图片。据理解，此前小米曾参予多个国际根本性的开源项目，比如Hadoop，HBase，Spark，TensorFlow等，同时，小米也积极参与自研、具备通用性的软件系统。过去几年，小米陆续发售了Linden（分布式动态搜寻系统），Open-Falcon（互联网企业级监控系统）、Pegasus（分布式KV存储系统）等一系列开源项目。
在AI方面，小米开源了自研的针对移动末端设备优化的深度自学框架 MACE，目前早已反对内部的多个业务。另外，6月29日至7月2日(公众号：)将在深圳举行 CCF-GAIR 大会，小米首席架构师、小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋将作为嘉宾参加并公开发表演说。全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR） 由中国计算机学会（CCF）主办，、香港中文大学（深圳）主办，获得了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，目的打造出国内人工智能领域最不具实力的跨界交流合作平台。
CCF-GAIR 2018 沿袭前两届的“顶尖”阵容，获取1个主会场和11个专场（仿生机器人专场，机器人行业应用于专场，计算机视觉专场，智能安全性专场，金融科技专场，智能驾驶专场，NLP专场，AI+专场，AI芯片专场，IoT专场，投资人专场）的非常丰富平台，意欲给三界参会者从产学研多个维度，呈现更加丰前瞻性与落地性结合的会议内容与现场体验。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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