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深度学习小区域

边缘计算盒子

...平台,采用嵌入式设计原理,搭载AI处理芯片,内嵌基于深度学习的算法,提供识别、抓拍、比对、报警等服务。可广泛部署在边缘区域,以及时、快速、精准的做智能化分析。

深度学习小区域问答精选

有什么好用的深度学习gpu云服务器平台?

回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...

enda | 937人阅读

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?

回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903

XboxYan | 1736人阅读

群接龙小程序开发难度多大,自己学习小程序云开发能不能做出来?

回答:我开发微信小程序也有一段时间了,也用过微信的云开发平台。群接龙小程序之前没有用过,刚刚试用了一下,我依据当前微信云开发的经验,我觉得是可以实现的。目前微信小程序主要提供了三种云能力:云函数云函数是一段运行在云端的代码,无需管理服务器,在开发工具内编写、一键上传部署即可运行后端代码。小程序中一些复杂的逻辑都可以在云函数中实现,然后利用小程序提供的API来调用。云函数的收费是根据调用次数来的。请求并发...

jayce | 1060人阅读

先商时期主要是在什么区域

问题描述:关于先商时期主要是在什么区域这个问题,大家能帮我解决一下吗?

张汉庆 | 386人阅读

国产深度系统和安卓都是基于Linux编写的,那深度会和安卓一样“吃”硬件吗?

回答:首先必须明确一点,安卓吃硬件和 Linux 系统没有关系,重点是,安卓仅仅是使用了 Linux 系统的底层,而所有的应用都是基于安卓的虚拟机来运行的。正是因为这层虚拟机,导致安卓操作系统相比 iOS 系统来说,比较耗费系统资源。而谷歌公司这么多年来,每年都在精心的打磨这套虚拟层,期待让他更快,更顺滑一些。最终谷歌也实在受不了这层虚拟层了,于是开启了另外一个独立的移动端操作系统的开发,也就是 Fuc...

codeKK | 811人阅读

linux深度系统能正常办公吗?

回答:这个必须能啊,depin我以前在自己的破电脑上安装过,界面还是很友好的我觉得正常办公完全是可以的,他的界面类似苹果,但是操作又和windows差不多,而且有许多日常用的软件,比如wps,我觉得如果公司没有硬性要求使用office,WPS还是不错的,另外常用的还有搜狗输入法,QQ这些在最新的版本都有的,当然还有深度家族的影音,文档,之类的软件,办公完全够用,如果你是一个程序员,深度也是完全满足的,基...

MiracleWong | 1472人阅读

深度学习小区域精品文章

  • GitChat · 人工智能 | 肿瘤医疗影像 AI 识别技术实践

    ...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,通过海量知识的学习理解和应用,而人工智能在对图像的检测效率和精度两个方面,可以做得比专业医生更快。 大数据与人工智能...

    songjz 评论0 收藏0
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    DrizzleX 评论0 收藏0
  • 守护城市安全:时空数据+深度学习

    ... Networks for Citywide Crowd Flows Prediction首创性的将时空数据与深度学习结合起来,利用时空深度残差网络用于预测城市人流问题。提及这项研究,郑宇博士介绍到:这个系统背后的模型研究,其目标是预测整个城市里每个区域在未...

    CarlBenjamin 评论0 收藏0
  • 一个白对卷积神经网络的理解

    ... 深度学习小白,有任何问题请不吝赐教。 卷积神经网络(CNN) CNN的构成 卷积层 卷积层负责提取图像中的局部特征 卷积层主要有很多个卷积核组成,这些卷积核也叫过滤...

    Nosee 评论0 收藏0
  • 【腾讯Bugly干货分享】深度学习在OCR中的应用

    ...们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师文亚飞,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍...

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    anRui 评论0 收藏0
  • 深度学习时代的目标检测算法

    目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类:two stage的目标检测算法;one stage的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框,再通过卷积神经网络进行样本分类;后者则不用产生候选框,直接将目标边框...

    wfc_666 评论0 收藏0
  • 学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮,数据量、模型规模,精度、复杂度,对现实世界冲击

    神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务。视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会看(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模...

    hss01248 评论0 收藏0
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    姘存按 评论0 收藏0
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    yanbingyun1990 评论0 收藏0
  • 深度学习不再是炼丹术!谷歌给出首个神经网络训练理论证明

    谷歌 AI 发布的一篇论文给出了较早的关于深度神经网络训练相关的理论证明,实验观察结果也为初步解释梯度下降强于贝叶斯优化奠定了基础。神经网络的理论面纱,正逐步被揭开。原来,神经网络实际上跟线性模型并没那么...

    zorro 评论0 收藏0
  • 详解卷积神经网络

    本系列文章面向深度学习研发者,希望通过Image Caption Generation,一个有意思的具体任务,深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型,如CNN,RNN/LSTM,Attention等。本文为第6篇。文中所有标蓝部...

    ad6623 评论0 收藏0
  • 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN:详解目标检测的实现过程

    ...去寻找到预设好数量的可能包含目标的区域 (边框)。使用深度学习进行目标检测较大的困难可能是生成一个长度可变的边框列表。使用深度神经网络建模时,模型最后一部分通常是一个固定尺寸的张量输出(除了循环神经网络)...

    taoszu 评论0 收藏0
  • 警察必备工具!用空间融合卷积神经网络鉴别伪装的「坏蛋」

    ...伪装便可以引入大量的不同变体。在本论文中将介绍一种深度学习框架,它首先检测14个面部关键点,然后利用它们进行伪装人脸识别。由于深度学习架构的训练依赖于大型的带注释数据集,因此在这里我们引入了两个带注释的...

    anyway 评论0 收藏0
  • 深度学习(Deep Learning)算法简介

    ...tectures for AI, Foundations and Trends in Machine Learning, 2(1), 2009   深度(Depth) 从 一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示:流向图是一种能够表示计算的图,在这种图中每一个节点表示一个基本的计算...

    hyuan 评论0 收藏0

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