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:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一，但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的，只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料：2014年，Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图，算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大，容量为来...
chengtao1633
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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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微软今天开源微软认知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit）的升级版本，CNTK 升级版。本次升级较大的亮点在于增加了 Python 绑定。另外，新版本工具包跨服务器处理能力也得到了提升，能有效加快处理速度，并支持增强学习的实践...
...数据、语音、文本。IBM公司拥有全球服务咨询业务，只有微软公司才能远程匹配。IBM Cloud 人工智能服务从Watson Studio开始，用于构建和培训人工智能模型，准备数据和对数据执行分析。这在一个集成环境中可用。对于现有数据，...
...在2001年获得了北大应用数学系的博士学位。之后，他在微软一呆就是14年。他先在微软亚洲研究院工作九年写论文、做技术转化的日子，写了200篇以上的论文。 后来觉得有点迷茫，因为你一旦把论文写到100篇的时候，你...
...在2001年获得了北大应用数学系的博士学位。之后，他在微软一呆就是14年。他先在微软亚洲研究院工作九年写论文、做技术转化的日子，写了200篇以上的论文。 后来觉得有点迷茫，因为你一旦把论文写到100篇的时候，你...
图像识别技术近来进步飞速。去年，微软和谷歌展示了能比人类更准确地识别图像的系统。 这些进步得益于一个叫做深度学习的技术，它涉及将数据通过模拟神经元的网络，以培养该网络在未来过滤数据（更多信息见Teachin...
...堂山分校，密歇根大学安娜堡分校，Magic Leap公司2015年—微软ResNetResNet 结构图（图片来自于论文：《图像识别的深度残差学习》）ResNet是2015年ILSVRC的获胜者（又是ILSVRC！），它的误差率达到了惊人的3.6%，首次在图像识别的准确...
...标准、基于规则的传统套路保持了十来年。Dahl，这个在微软实习期间，将深度学习技术带到了微软的人说，他们的成功吸引了主流智能手机厂商的注意。「几年之后，他们都转向了深度学习」。比如，苹果手机语音助手Siri，正...
...as的后端。如果只识别脸部的话，可以调用一些Web API比如微软的Computer Vision API，但这次我决定自己来实现，因为这个项目需要确保实时性。网络体系结构大体如下，Keras非常方便，它可以很轻松的输出这样的结构:至此，只要老...
...一家从未有人想到过的公司——亚马逊。那还是在谷歌和微软为了办公软件彼此掐架的那一年，亚马逊推出了 Amazon Web Services（AWS），AWS 体现出了亚马逊这家公司的本身：它具有很强的可扩展性和清晰定义的强化接口。用户——...
...和硬件的飞速发展，神经网络已经成为了在线服务（比如微软的必应）的核心部件，推动着它们图像搜索和语音识别系统的发展。这些公司仰赖于这项技术来驱动未来更先进的服务，所以他们扩大了神经网络的规模，用来处理更...
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
