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
|
1167人阅读
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
|
4418人阅读
...域的服务经验、强大的技术支持团队，面向党政、金融、医疗、央企、医疗、教育等各行业用户，提供与其业务结合的定制化远程音视频集成解决方案服务。卡尼表示，她的团队正在与Google Cloud旗下的AutoML服务团队合作，为这款...
...有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。 医疗 目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智...
...itChat 阅读原文 前言 医学影像与人工智能的结合，是数字医疗领域较新的分支和产业热点。医学影像的解读需要长时间专业经验的积累，医生的培养周期相对较长，很多程度上，深度学习和医生的学习过程是一样的，通过海量知...
...用户在其应用中找到所需的信息。在微软推出一系列面向医疗行业的云计算新品之后，各种更新接踵而至，其中一个亮点是Microsoft Genomics，这是一个旨在支持大型临床研究项目的托管平台。医疗研究人员使用基因组数据了解不同...
...程。这样，能够用较少量数据训练出机器学习模型。对于医疗领域而言，这点尤为重要，因为在为罕见疾病和一些特殊案例建模时，往往无法取得足够的训练数据。Learning2learn Cloud AutoML 通过 learning2learn 功能自动挑选适合的模型...
...AN 将会帮助他和他的同事在不侵犯病人隐私的前提下开发医疗AI。基本上，GAN 可以制造出假的医疗记录。机器学习系统可以在这些假的而非真实的医疗记录进行训练。与其把病人的医疗记录放到互联网上，让大家都来用，...
...频和实时音视频互动的新浪潮，同时视频技术也在安防、医疗、教育、司法、广电等领域有着全新的应用。 本文介绍各行业在视频应用领域的升级过程中，主要面临的技术痛点和挑战，并提出了构建新一代视频云的5个关键要...
...一个很酷的未来。深度学习将会建议或警示人类，比如从医疗图像中检测疾病，并获得医生的验证，但这是部分的自动化，缺乏细节。我们将向因为人工智能而被拒绝并寻求解释的人们（工作、贷款被拒绝等）诉说什么呢？法律...
...junyanz/CycleGAN3.10 肿瘤分子学的进展机器学习正在帮助改善医疗的手段，它除了在超声波识别、MPI 和诊断等方面的应用，还能寻找对抗癌症的性药物。简单来说，在对抗自编码器（AAE）的帮助下，我们可以学习药物分子的潜在表...
...机器能以和人类相似的方式来理解这个世界并与之互动。医疗传感器和设备将长期追踪个人的生命体征并对治疗做出反馈，学会调整剂量，甚至尽早地捕捉到问题。你的智能手机将学会预期你下一步想干什么，比如，发送给你将...
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
