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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...一化变换为48×48大小的矩阵，作为4c-2s-6c-2s-30o结构的卷积神经网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频，随机选取训练数据60000帧和测试数据21730帧。结果表明，在训练次数为10次时，代价函数收敛至0.0060，视频段样...
...信息）。 图像识别技术的能力和灵活性来自于， 当人工神经网络收到很多图像和图像类别的信息时，它可以自动计算出来重要的视觉特征。在深度学习中使用的神经网络被布置成不同的层，数据一层一层根据顺序通过。在训练...
... 人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全（罪犯识别等）、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等各...
...。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的人脸。任务是这样的：当老板接近我的工位时，电脑就会自动切换屏幕办公室的情况如下：从老板的座位到我的座位大约6~7米...
本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络 中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax outpu...
...术，这种技术让两种人工智能算法相互对抗。现在，深度神经网络已经被应用于各种各样问题，如自动驾驶车辆、癌症检测等，但是我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、...
...字从识别区域中分割出来。 第二步，数字识别，用卷积神经网络或者模板匹配识别每一位图像中的数字类别。 第三步，数字拼接，根据图像分割的位置，将识别的数字拼接起来。 图3 图像各个区域示意图 3. AI设计 3.1 网络结构 ...
...度。 图3 3、双路CNN的识别方法 这个其实就是两个独立的神经网络了，最后再把两个模型的结果平均一下。上面一个就是普通的单帧的CNN，而且文章当中提到了，这个CNN是在ImageNet的数据上pre-train，然后在视频数据上对最后一层...
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
