TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Экспорт Республики Татарстан

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @tatarstanexport · Post #708 · Feb 11

Республика Татарстан нарастила экспорт на 14% Согласно предварительным оценкам экспертов, за 12 месяцев 2025 года компании Республики Татарстан экспортировали за рубеж продукцию АПК на сумму около 513 млн долл. США. В сравнении с аналогичным периодом прошлого года объем экспорта вырос на 14% в стоимостном выражении. В топ-5 видов продукции АПК, экспортированных в 2025 году, в стоимостном выражении входят: ✅Подсолнечное масло; ✅Майонез и другие соусы; ✅Жмых; ✅Рапсовое масло; ✅Шоколад. Основной рост объема экспорта обеспечили рапсовое масло, майонез и другиесоусы, а также семенарапса. Так, например, за 12 месяцев 2024 года регион поставил на зарубежные рынки рапсовогомасла на сумму около 20 млн долл. США, а за этот же период 2025 года — около 62 млн долл. США. Экспорт майонеза и других соусов и семян рапса увеличился в 2025 году более чем на 20 млн долл. США относительно аналогичного периода 2024 года. 🗺 Основными направлениями для поставок сельскохозяйственной продукции из Республики Татарстан в 2025 году были Иран, Казахстан, Индия, Беларусь и Китай. Подробнее познакомиться с экспортными каталогами регионов можно по ссылке на сайте «Агроэкспорта». Читайте «Агроэкспорт» в MAX #агроэкспорт#новостиАПК

Results

1 similar post found

Search: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15271 · 11/05/2025, 12:30 PM

#cplusplus#arm#baidu#deep_learning#embedded#fpga#mali#mdl#mobile#mobile_deep_learning#neural_network Paddle Lite is a lightweight, high-performance deep learning inference framework designed to run AI models efficiently on mobile, embedded, and edge devices. It supports multiple platforms like Android, iOS, Linux, Windows, and macOS, and languages including C++, Java, and Python. You can easily convert models from other frameworks to PaddlePaddle format, optimize them for faster and smaller deployment, and run them with ready-made examples. This helps you deploy AI applications quickly on various devices with low memory use and fast speed, making it ideal for real-time, resource-limited environments. It also supports many hardware accelerators for better performance. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite