- 隨著大數據時代的到來，“人臉”也將成為數據的一部分，人臉識別如何實現?本文將為大家從人臉檢測、人臉定位、人臉校準以及人臉對比等方面詳細闡述人臉識別的原理與實現方式。 隨著計算機技術以及光學成像技術的發展，集成了人工智能、機器學習、視頻圖像處理等技術的人臉識別技術也逐漸成熟。未來五年，我國人臉識別市場規模平均復合增長率將達到25%，到2021年人臉識別市場規模將達到51億元左右，具有巨大的市場需求與前景。 安防、金融是人臉識別切入細分行業較深的兩個領域，移動智能硬件終端成為人臉識別新的快速增長點。因
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ZLG 人臉識別 機器學習
- 中國日報網與網易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會在北京召開，首屆影響力峰會的主題為“預見未來”。會上，中國工程院院士鄔賀銓擔任“預見科技未來”發布人，發表了主題為“迎接人工智能的未來”的演講。
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人工智能 機器學習
- 過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節節退敗，但是機器的每一點進步都依賴于不斷模擬和接近人腦的水平，提升AI在場景應用上的工程能力，會為生活帶來更多的便利。
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機器學習
- 人工智能(AI)和機器學習(ML)(人們曾認為這兩者是公司不切實際的項目)正在成為主流。 有越來越多的企業正在利用這種模仿人類思維的技術來吸引客戶并加強業務運營。而這種趨勢只會越來越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數據和分析技術決策者中有53%的人正在實施實施人工智能或大規模使用人工智能，另有20%的人計劃在未來12個月內實施人工智能。 無論是好是壞，通過人工智能、機器學習和機器人所實現的自動化正在興起。正在試驗、創建、甚至是申請新人工智能和機器學習技術專利的首席信息官們與記者分享了機器學
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機器學習 人工智能
- 人工智能是過去兩到三年時間內科技行業最熱的話題。而人工智能技術進步的背后，實質上是機器學習快速發展后所帶來的巨大提升。 機器學習被廣泛定義為“利用經驗來改善計算機系統的自身性能”。事實上，“經驗”在計算機中主要是以數據的形式存在的，因此數據是機器學習的前提和基礎。 在第一期格物匯的文章中，我們介紹了工業數據預處理的方法，主要針對數據格式異常，數據內容異常等問題進行了簡要探討。做數據預處理的主要目的是將雜亂無章的數據規整成我們想要的矩陣、表格、張量等結構，方便在之后的機器學習中進行模型訓練。然而數據
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機器學習，特征工程
- 2018年12月4日，基于現場可編程門陣列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導體知識產權（eFPGA IP）領導性企業Achronix半導體公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA產品Speedcore?Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。
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- Achronix的FPGA產品和技術專注于邊緣應用上的多種人工智能(AI)需求,例如汽車傳感器融合、目標檢測和識別、AI和機器學習,以及360度環繞視圖系統等需要在邊緣上本地處理數據的應用。
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AI 機器學習
- IoT推動了這幾年MCU的更新換代,而下一波MCU的助推器是終端的機器學習,包括家庭環境、聲音處理、手勢控制、智能感測&控制、多攝像頭觀察、個人資產、主動目標識別、AR(增強現實)等。
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- Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲器支持機器學習應用
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- 如果您在網頁上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會找到“燃燒測試”的網頁內容。在燃燒測試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產生的氣味。 現在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評估模塊(EVM)和Sagitto系統，可以更簡單、準確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統結合了微型近紅外傳感器和機器學習模型，可幫助企業簡化測量過程。每種類型的織物都因不同的成分而具有獨特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個使用過
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傳感器 機器學習
- 機器學習算法可以通過概括示例來確定如何執行重要任務。手動編程很難完成這樣的目標，所以機器學習通常是可行且成本有效的。隨著更多數據的出現，可以解決更加雄心勃勃的問題。因此，機器學習被廣泛應用于計算機真誠等領域。然而，開發成功的機器學習應用程序需要大量的“黑色藝術”，這在教科書中很難找到。 1. 學習=表示+評價+優化 所有的機器學習的算法通常包括三個組成部分： 表示：一個分類器必須用計算機能夠處理的一些正式語言來表示。相反，為學習者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學習的分類器。這個集合被稱為學
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機器學習 算法
- 美國相關部門已經開始嘗試各種新政策加強封鎖技術對外合作，尤其在高科技領域，管制正在不斷收緊。
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AI 機器學習
- 隨著時間的推移，世界各地的電影制片廠和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著巨大的價值，或者可以作為大數據應用程序的一部分加以分析，從而為我們提供精確的預測、關聯分析，或為我們帶來期望的結果。為了得到最終結果，我們應該把這些內容用可靠且經濟的方式存儲起來，確保萬無一失。這樣才能通過數據分析、人工智能(AI)和機器學習(ML)開啟貨幣化的道路。而媒體庫和分析平臺的構建，既可以在企業本地，也可以在云端完成，或著由二者結合來完成。 選擇一個供應商購買
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人工智能 機器學習
- 無論是在醫療、旅游、還是商業活動，以人工智能為代表的新技術正在徹底改變人與人之間的交流方式，并將打破身體、地域、國別、語種的各種限制。未來，我們的交流對象也將不再局限在人類，可以是機器、可以是動物。
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語音技術 機器學習
- 過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節節退敗，屢敗屢戰，而多任務處理(multi-tasking)幾乎是為數不多可以讓人類驕傲的事情了。人們可以同時打開8個網站、數份文檔和一個交友軟件，即使正在專心處理其中一件事，只要突然收到一條回復或更新提醒，也能夠快速安排。對機器而言，要在同一時間完成這樣的任務顯然有點困難，因此，多任務處理一直被視為人類獨有的技能點。 然而，這個優勢也將失去了。 近幾年，Alphago、視頻識別、指紋解鎖、圖片識別、語音轉文字、機器人看病等一系列事件，使我們深刻的感受到人工
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機器學習 AI
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