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...
...们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域,在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络,使其将图像错误地分类。这种被干扰的图像被称为对抗样本( adversarial examples)...
...要包括以下 4 点:发表 2017 年 ILSVRC 的结果评估 ILSVRC 2017 图像、视频物体识别、分类的当前较佳结果探讨这与当前在计算机视觉产业中应用的最优技术的关系受邀讲者(目前确定的有加州大学伯克利分校的 Jitendra Malik,以及斯坦...
...目前就职于Google,他利用深度学习技术来提高语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验,LeCun在Facebook做类似的工作。当下人工智能在微软、IBM以及百度和许多其它公司受到极大的关注。我非常兴奋,我们发现一种...
...了双路径 GAN(TP-GAN),通过单一侧面照片合成正面人脸图像,取得了当前较好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的 GAN 结构,合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征,并且可以处理大量不同...
...目前就职于Google,他利用深度学习技术来提高语音识别、图像标签以及无数其他的在线工具,LeCun在Facebook做类似的工作。当下人工智能在微软、IBM以及百度和许多其它公司受到极大的关注。我非常兴奋,我们发现一种可以使神...
...记一个基本的问题:一个学习过的神经网络的权值是输入图像的衍生品吗?换句话说,当一个深度学习系统使用过你的数据之后,谁应该拥有什么?背景:深度学习计算机视觉秘诀现今最成功的机器学习技术之一是深度学习...
...利用生成数据来辅助训练的方法。通过生成高质量的行人图像,将其与行人重识别模型融合,同时提升行人生成的质量和行人重识别的精度。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.07223 B 站视频: https://www.bilibili.com/vide...腾讯视频: ht...
...)从而更好地把来自输入数据的信号——比如,一张狗的图像像素点——发送到与高级概念(比如狗)相关联的神经元。当深度神经网络学习数以千计的狗的样本图像之后,它可像人一样较精确地从新图像中辨识出狗。这一魔术...
...父,为卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Networks)和图像识别领域做出了重要贡献,以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过 190 多份论文,研发了很多关于深度学习的项目,并且拥有14项相关的美国专利。他...
...。多年以来,开发人员在Github上发布了一系列的可以支持图像、手写字、视频、语音识别、自然语言处理、物体检测的机器学习框架,但并没有一种框架可以完美地解决你所有的需求。那么该如何选择最适合你的开源框架呢?希...
...学广受欢迎的深度学习课程之一。博士毕业论文为《连接图像与自然语言》(CONNECTING IMAGES AND NATURAL LANGUAGE)。读博期间,Andrej Karpathy 在 Google Research 实习了两个暑假,还曾在 DeepMind 实习。实习内容主要和深度学习有关,之前他...
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...