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...
jonh_felix
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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...
BicycleWarrior
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...研究成果可以被直接应用于动作分类和识别，动作捕捉，图像和视频内容理解，人机交互，自动驾驶（行人动作和意图识别），安防（异常行为检测），无人零售（消费者行为理解）等领域。 （2）图像中文描述数据集：此数据...
...的函数的复杂度的限制，例如，当使用线性分类器来识别图像时，将需要从图像中提取出足够多的参数特征来提供给它，但手动设计一个特征提取器非常困难，而且很耗时。或者使用一个更加灵活的分类器，比如说支持向量机或...
美团作为全球最大的本地生活服务平台，拥有由遍布全国的市场人员所拍摄的众多门脸招牌图片数据。每张图片都是由全国的不同个人，采用不同设备，在不同地点，不同时间和不同环境下所拍摄的不同目标，是难得的可以...
...处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学。按照技术类别来分，可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别...
...度学习。随后深度学习的研究大放异彩，广泛应用在了图像处理和语音识别领域。比如Geoffrey Hilton的学生就用深度学习算法赢得2012年的ImageNet。互联网的巨头开始注意到他们，这个领域才开始火热起来，深度学习领域也涌现出...
...了在线服务（比如微软的必应）的核心部件，推动着它们图像搜索和语音识别系统的发展。这些公司仰赖于这项技术来驱动未来更先进的服务，所以他们扩大了神经网络的规模，用来处理更加复杂的问题。算起来，神经网络已经...
...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...
...一方面，在各国AI技术蓬勃发展的今天，中国语音识别和图像识别的应用已达到国际领先水平。在图像/语音识别的基础之上，深度学习即模拟神经网络的输入和输出，通过大规模数据进行训练，从而对样本进行精准分类和预测，...
...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...
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...
Binguner
付永刚
ernest
Eric
