圖像識別研究熱門方向SEARCH AGGREGATION
回答:分布式處理，分布式系統(其實也包含分布式存儲系統)一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標，但是專業指標是CAP指標，可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統的設計中，沒有一種設計可以同時滿足一致性，可用性和分區容錯性。所以一個好的分布式系統，必須在架構上充分考慮上述指標。分布式系統設計中，BASE理論作為CAP理論的折中或延伸，在分布式系統中被大量使用。分布式系統的可...
lolomaco
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回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監測設備的數據釆集系統，用戶界面是瀏覽器。數據庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因為釆集數據是海量的，所以所有數據通過多線程或multiprocessing,數據在存入數據庫時，也傳遞給一個python字典，里面存放最新的數據。遠程網頁自動刷新時，通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺內存里的這個字典獲...
jonh_felix
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回答:嵌入式并不一定需要會linux，其實很多嵌入式產品都用不到linux，跑linux系統對芯片內存要求較高，像現在很多工控產品，都是裸機開發，基本上都是單片機的形式開發產品；而且現在很多物聯網產品也都是基于實時操作系統開發的～嵌入式方向很大，主要看你從事什么行業以及所開發的產品！當然，你要懂linux，并且有相關項目開發經驗，對于你以后跳槽就有漲工資的資本了
Kaede
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...學廣受歡迎的深度學習課程之一。博士畢業論文為《連接圖像與自然語言》（CONNECTING IMAGES AND NATURAL LANGUAGE）。讀博期間，Andrej Karpathy 在 Google Research 實習了兩個暑假，還曾在 DeepMind 實習。實習內容主要和深度學習有關，之前他...
...，特別是在計算機視覺等領域。通過測試已被廣泛使用的圖像訓練數據庫ImageNet的基準性能，AI指數報告發現，在僅僅18個月中，訓練高精度的圖片分類模型所需時間從1小時下降到約4分鐘，這相當于訓練速度的16倍數。對象分割...
...物流機器人進行協同與配合，通過人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。圖普科技則將人工智能...
...確性的提升。 計算機視覺 計算機視覺=圖像處理+機器學習。圖像處理技術用于將圖像處理為適合進入機器學習模型中的輸入，機器學習則負責從圖像中識別出相關的模式。計算機視覺相關的應用非常的多，例如...
...的是估測數據樣本 的潛在分布并生成新的數據樣本。在圖像和視覺計算、語音和語言處理、信息安全、棋類比賽等領域, GAN 正在被廣泛研究,具有巨大的應用前景。本文概括了 GAN 的研究進展, 并進行展望。在總結了 GAN 的背景、...
現在，卷積神經網絡（CNN）識別圖像的能力已經到了出神入化的地步，你可能知道在 ImageNet 競賽中，神經網絡對圖像識別的準確率已經超過了人。但同時，另一種奇怪的情況也在發生。拿一張計算機已經識別得比較準確的...
...空間數據，從中提取未做標記的特征。適用的數據可以是圖像，或是手寫體字符。CNN 接受固定規模的輸入，并生成固定規模的輸出。RNN 適用于時態數據及其它類型的序列數據。數據可以是文本正文、股票市場數據，或是語音識...
...圖片，學習識別貓的圖片。但除非人類非常仔細地在每幅圖像上標注所拍攝的內容，否則這些圖片無法用于訓練網絡。這是一項極其耗時且成本高昂的任務。警察與偽造者：生成式對抗網絡減少深度學習所需要的數據生成式對抗...
...擁有記憶能力CNN（LeNet）最早是Yann Lecun提出用來解決圖像識別的問題的一種深度神經網絡。通過卷積來發現位置無關（Translational Invariance）的Feature，而且這些Feature的參數是相同的，從而與全連接的神經網絡相比大大減少了...
...學習是一個近幾年來火遍各個領域的詞匯，在語音識別、圖像分類、視頻理解等領域，深度學習的相關算法在特定任務上已經能夠達到甚至超過人類水平。本文從視頻分類的角度，對深度學習在該方向上的算法進行總結。 視頻...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
Binguner
付永剛
ernest
