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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...微信公众号：GitChat技术杂谈 进入 GitChat 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...
...自澳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...
...自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能应用七大领域 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理...
...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、人机交互系统等各个方面。 人脸识别技术 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中提取出有效的识别信息, 用来...
...机器人和自动驾驶汽车更有可行性，它甚至可以彻底改变医学（更多信息）。 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...
...人都能够学会将这一前沿技术应用到他们选择的问题上。医学诊断、异常检测、图像识别的工业应用，等等。是的，你仍然需要一些数据，你也需要对监督学习是什么以及它的工作原理有一些高层次的理解。但所需要的也就这么...
...变色和变脆的常见真菌感染——为深度学习模型带来超越医学专家的强大优势。「这项研究首次展示了 AI 可以超越人类专家，」韩国首尔第一皮肤病医院的皮肤病医生和临床医生 Seung Seog Han 说。「目前为止，在很多研究中，AI ...
...的诊断水平。Deep Learning in Bioinformatics：深度学习在生物医学领域，比如医学图像处理、医学信号处理等有很好的应用基础对DNA的解析，有很多遗传病是基因突变引起的，可能不是某一两个节点，可能是同时有几千个节点发生了...
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
