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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...在图像中，局部边缘的组合形成基本图案，这些图案形成物体的局部，然后再形成物体。这种层级结构也存在于语音数据以及文本数据中，如电话中的声音，因素，音节，文档中的单词和句子。当输入数据在前一层中的位置有变...
...大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深度学习在医学图像分析领域应用的概念、最近出现的常用方法、数据集、面临挑战和可能的未来方向其参考了近几年三百多篇文献，值得医学影像处理领域的学者与工程技术人员参考。...
...了架构搜索，并将较好的架构迁移到ImageNet图像分类和COCO物体检测上。下图为采用AutoML设计的Block结构：VGG-Residual-Like网络改进系列WRN（wide residual network）作者认为，随着模型深度的加深，梯度反向传播时，并不能保证能够流经...
最近，物体识别已经成为计算机视觉和 AI 最令人激动的领域之一。即时地识别出场景中所有的物体的能力似乎已经不再是秘密。随着卷积神经网络架构的发展，以及大型训练数据集和高级计算技术的支持，计算机现在可以在某...
...所以工作良好，是因为现在的影像都是自然景象加上其他物体，也就是混合型的图像，而每个物体又由不同的特征所组成，会有不同的轮廓和纹路，图片的像素也是一个问题，因此，可以将影像分级成像素、边缘、轮廓、元件和...
...能力，比如可以忽略掉不同的背景、姿势、光照和周围的物体等。反向传播来训练多层神经网络在最早期的模式识别任务中，研究者的目标一直是使用可以训练的多层网络来替代经过人工选择的特征，虽然使用多层神经网络很简...
...到目标任务。[6] 应用深度迁移学习将知识从现实世界的物体识别任务迁移到 glitch 分类器，用于多重力波信号的探测。它证明了 DNN 可以作为优秀的无监督聚类方法特征提取器，根据实例的形态识别新类，而无需任何标记示例。...
...作为实体和语义类的名字、描述、解释等，可以由文本、图像、音视频等来表达。属性(值): 从一个实体指向它的属性值。不同的属性类型对应于不同类型属性的边。属性值主要指对象指定属性的值。如图1所示的面积、人...
...本[2]和图像[3]等任务中展现出来的显著成果。深度学习和物体识别（object recognition）技术率先在学术界萌芽（多伦多大学、纽约大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、麻省理工学院和CMU等），然后被工业界采用（谷歌、Facebo...
...uper-resolution:A Survey》，详细回顾了近年来基于深度学习的图像超分辨率（Super-resolution，SR）的方方面面，对于想要进入该领域、在该领域进一步研究、涉足该领域研发的朋友，堪称必读论文。该文作者分别来自华南理工大学和新...
...场景中，新的光照条件下，从一个新颖的视角来识别三维物体。我们不知道要写什么程序，因为我们不知道它是如何在我们的大脑中完成的。即使我们知道如何去做，这个程序可能会非常复杂。很难编写一个程序来计算信用卡交...
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
