回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统,用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的,所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时,也传递给一个python字典,里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时,通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用,它利用计算机技术和生物统计技术,在各种背景下识别出人脸,更进一步可以实施跟踪,它基于人的脸部特征,属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测,人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到,并从背景中分离出来。找到人脸,有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板,然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比,从匹配程度上判断是...
...目前看到的大部分汽车。Level 1实际上是ADAS阶段,驾驶员辅助系统能为驾驶员在驾驶时提供必要的信息采集,在关键时候,给予清晰的、精确的警告,相关技术有:车道偏离警告(LDW),正面碰撞警告(FCW)和盲点报警系统。。Level 2...
...是:让机器通过自我对弈提升决策能力。4.1 结合非受控辅助任务的强化训练去年,DeepMind 通过使用 DQN 玩电子游戏取得了超越人类的表现。最近,人们已经开发出了能让机器玩更加复杂的游戏(如 Doom)的算法。大多数研究关注...
...学习算法对其规律进行挖掘,还原客观规律。再应用规律辅助决策。 机器学习可以使得人工智能在人类基础重复决策领域代替人类参与决策。 算法的核心方法论,是取法其上,仅得为中,数据分析核心价值要有技术核心价值这...
...。语音和视觉识别就属于这一范畴,这些技术能够更好的辅助人类高效完成任务。第三个发展阶段是认知智能,在这一阶段,机器将能够主动思考并采取行动,比如无人驾驶汽车、智能机器人,实现全面辅助甚至替代人类工作。...
...生僻字版) 网络图片文字识别 银行卡识别 身份证识别 驾驶证识别 行驶证识别 车牌识别 营业执照识别 通用票据识别 Aliyun OCR 身份证识别 行驶证识别 驾驶证识别 门店识别 英文识别 营业执照识别 银行卡识别 名片识别 火车...
...论是商业上,还是技术整合上最成功的算法是Mobile Eye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computer vision领域最挣钱的公司。从实现新功能方面说,视觉的发展的趋势主要有两方面,A) 集成更多的模块,从问题的各种不同方面,解...
...人工智能成为汽车业界关注的重点,那么深度学习在智能驾驶的应用场景下有什么帮助呢?自动驾驶最先出现在美国,而不是欧洲或者日本,更不是中国,非常关键的一个原因在于,美国的驾驶环境相对于其它地区而言,是最简...
...别划分的标准,大家耳熟能详的特斯拉处于L2级——自动辅助驾驶系统,奥迪A8搭载的是L3级辅助自动驾驶;而百度自动驾驶出租车Robot-Taxi是少数投产的L4级全自动驾驶车辆,但目前只能在特定区域内行驶。要真正实现L4自动驾驶...
...大部分像素都是没有用的。尤其是天空的部分。对于自动驾驶来说差不多等价于干扰信号,基本上可以直接过滤掉 Color Space 色彩空间 在RGB色彩空间(以RGB建立三维空间)中,白色是由红绿蓝三种颜色的最大值组成的。因此想获...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...