回答:前幾年我做過一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng),用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的,所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫時(shí),也傳遞給一個(gè)python字典,里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁自動(dòng)刷新時(shí),通過CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
回答:最早聽到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中,通過一個(gè)人的面部特征,機(jī)器可以知道你是誰。隨著技術(shù)的進(jìn)步,人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活,iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品,第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出,該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng),該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用,它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù),在各種背景下識(shí)別出人臉,更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤,它基于人的臉部特征,屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過程可以分成人臉檢測(cè),人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到,并從背景中分離出來。找到人臉,有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板,然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比,從匹配程度上判斷是...
...處理到多維數(shù)組數(shù)據(jù)的,比如一個(gè)有3個(gè)包含了像素值2-D圖像組合成的一個(gè)具有3個(gè)顏色通道的彩色圖像。很多數(shù)據(jù)形態(tài)都是這種多維數(shù)組的:1D用來表示信號(hào)和序列包括語言,2D用來表示圖像或者聲音,3D用來表示視頻或者有聲音...
...大利亞埃迪斯科文大學(xué)的研究人員綜述了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域應(yīng)用的概念、最近出現(xiàn)的常用方法、數(shù)據(jù)集、面臨挑戰(zhàn)和可能的未來方向其參考了近幾年三百多篇文獻(xiàn),值得醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域的學(xué)者與工程技術(shù)人員參考。...
...,這些內(nèi)部參數(shù)可以用于計(jì)算表示。深度卷積網(wǎng)絡(luò)在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來了突破,而遞歸網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù),比如文本和演講方面表現(xiàn)出了閃亮的一面。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)的各個(gè)方面表現(xiàn)出了強(qiáng)大的功...
...,這些內(nèi)部參數(shù)可以用于計(jì)算表示。深度卷積網(wǎng)絡(luò)在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來了突破,而遞歸網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù),比如文本和演講方面表現(xiàn)出了閃亮的一面。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)的各個(gè)方面表現(xiàn)出了強(qiáng)大的功...
...當(dāng)?shù)臋?quán)重。[10] 提出增強(qiáng)的 TrAdaBoost 來處理區(qū)域砂巖顯微圖像分類的問題。[26] 提出了一個(gè)量度遷移學(xué)習(xí)框架,用于在并行框架中學(xué)習(xí)實(shí)例權(quán)重和兩個(gè)不同域的距離,以使跨域的知識(shí)遷移更有效。[11] 將集成遷移學(xué)習(xí)引入可以利用...
...2 監(jiān)督學(xué)習(xí) II Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第9章 基于水色圖像的水質(zhì)評(píng)價(jià) 數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)筆記 十五、支持向量機(jī) Sklearn 學(xué)習(xí)指南 第二章:監(jiān)督學(xué)習(xí) K 近鄰 AILearning 第2章_K近鄰算法 Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距離向量...
...的結(jié)構(gòu)信息。對(duì) 于要提取具有潛在復(fù)雜結(jié)構(gòu)規(guī)則的自然圖像、 視頻、 語音和音 樂等結(jié)構(gòu)豐富數(shù)據(jù), 深度學(xué)習(xí)能夠獲取其本質(zhì)特征。? 受大腦結(jié)構(gòu)分層次啟發(fā), 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究人員一直致力于多 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。B P算法是...
...,非常適合用來處理數(shù)字病理學(xué)(digital pathology, DP)中的圖像分析問題。DP中有各種圖像分析任務(wù),包括檢測(cè)和計(jì)數(shù)(例如有絲分裂)、分割(例如細(xì)胞核)、組織分類(例如癌/非癌)等等。但是由于產(chǎn)生數(shù)字病理學(xué)圖像的過程...
...uper-resolution:A Survey》,詳細(xì)回顧了近年來基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率(Super-resolution,SR)的方方面面,對(duì)于想要進(jìn)入該領(lǐng)域、在該領(lǐng)域進(jìn)一步研究、涉足該領(lǐng)域研發(fā)的朋友,堪稱必讀論文。該文作者分別來自華南理工大學(xué)和新...
...或者分離開有重疊區(qū)域的細(xì)胞核還是比較困難。生成訓(xùn)練圖像塊也要注意,一般用標(biāo)識(shí)好的圖像生成二值掩碼,然后從正/負(fù)區(qū)域隨機(jī)剪切產(chǎn)生正/負(fù)樣本,但是負(fù)樣本中可能包含未標(biāo)記的正樣本區(qū)域。Patch selection technique圖像塊選...
...。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)或稱為 ConvNet 廣泛應(yīng)用于許多視覺圖像和語音識(shí)別等任務(wù)。在 2012 ImageNet 挑戰(zhàn)賽 krizhevsky 等人首次應(yīng)用深度卷積網(wǎng)絡(luò)后,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計(jì)已經(jīng)吸引了許多研究者做出貢獻(xiàn)。這也對(duì)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)...
...許多人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ) [1]。由于 DNN 在語音識(shí)別 [2] 和圖像識(shí)別 [3] 上的突破性應(yīng)用,使用 DNN 的應(yīng)用量有了爆炸性的增長。這些 DNN 被部署到了從自動(dòng)駕駛汽車 [4]、癌癥檢測(cè) [5] 到復(fù)雜游戲 [6] 等各種應(yīng)用中。在這許多領(lǐng)域中...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...