基于深度學習的圖像識別進展SEARCH AGGREGATION
回答:首先必須明確一點，安卓吃硬件和 Linux 系統沒有關系，重點是，安卓僅僅是使用了 Linux 系統的底層，而所有的應用都是基于安卓的虛擬機來運行的。正是因為這層虛擬機，導致安卓操作系統相比 iOS 系統來說，比較耗費系統資源。而谷歌公司這么多年來，每年都在精心的打磨這套虛擬層，期待讓他更快，更順滑一些。最終谷歌也實在受不了這層虛擬層了，于是開啟了另外一個獨立的移動端操作系統的開發，也就是 Fuc...
codeKK
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回答:只要能自主可控就有意義。如果糾結于誰發明創造的，那要回滾到機械時代從頭自己再來一次。為什么這么說呢？如果操作系統從底層開始自己開發的，是不是有人問這個系統的開發語言是別人的；自己做一套語言可能又會問匯編架構是人家的，操作系統原理是人家的，網絡通訊協議是人家的，很多底層算法是人家的，二進制是人家發明的，門電路邏輯是人家發明的，晶體管是人家的，電子管也是人家的，連機械計算機也是人家的。怎么辦，落后就是...
Rango
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回答:只要能自主可控就有意義。如果糾結于誰發明創造的，那要回滾到機械時代從頭自己再來一次。為什么這么說呢？如果操作系統從底層開始自己開發的，是不是有人問這個系統的開發語言是別人的；自己做一套語言可能又會問匯編架構是人家的，操作系統原理是人家的，網絡通訊協議是人家的，很多底層算法是人家的，二進制是人家發明的，門電路邏輯是人家發明的，晶體管是人家的，電子管也是人家的，連機械計算機也是人家的。怎么辦，落后就是...
iamyoung001
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回答:謝謝您的問題。操作系統之間，不是為了兼容而兼容，而是為了生態而兼容。鴻蒙兼容其他國產系統不難。開發操作系統在技術上不是難事。如果基于Linux開發優化，鴻蒙與安卓、其他國產操作系統可謂同根同源，軟件、硬件、應用要兼容，對于ucloud都不是難事，但是其他國產操作有值得兼容的價值和必要嗎？目前，操作系統市場基本已被微軟windows、谷歌安卓、蘋果iOS瓜分完畢，國產新操作系統想分一杯羹太難，技術與...
chenatu
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回答:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
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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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....05431.pdf代碼實現：https://github.com/titu1994/Keras-ResNeXt6. RCNN (基于區域的 CNN)基于區域的 CNN 架構據說是所有深度學習架構中對目標檢測問題最有影響力的架構。為了解決檢測問題，RCNN 嘗試在圖像中所有物體上畫出邊界框，然后識別...
...度學習的基礎研究工作，先后在語音識別芯片開發應用、基于大數據的人工智能技術研發及應用、機器視覺（人臉識別）技術研發應用等研究。目前，長虹在人臉識別、目標檢測、目標分類方面已經積累了先進、成熟的計算機視...
...2.1 WaveNet：一種針對原始語音的生成模型DeepMind 的研究者基于先前的圖像生成方法構建了一種自回歸全卷積模型 WaveNet。該模型是完全概率的和自回歸的（fully probabilistic and autoregressive），其每一個音頻樣本的預測分布的前提是所...
...被AlphaGo使用。什么是深度學習？神經網絡模型可以說是基于我們所認識的大腦運作的方式，它并不是對神經元真正工作的詳細模擬，而是一個簡單抽象的神經元版本。一個神經元能夠接收許多輸入信息，真實的神經元會將不同...
...起了作用在大多數情況下，對定位成對的平行語料庫有益基于字符的模型在基于N型圖的模型中幾乎是不可能的；但是，對于處理開放詞匯問題、拼寫錯誤而、音譯、數字等端對端的問題卻是有必要的；對于詞匯并沒有清晰的區...
...使用深度神經網絡來進行語音識別和圖像搜索，從而優化基于上下文內容的廣告。百度此前決定在成品服務器中使用現場可編程門陣列（FPGA，一種可以被編程改變自身結構的硬件——譯者注）而非圖像處理器群（GPUs）。百度高...
...（判別分析、貝葉斯、神經網絡、支持向量機、決策樹、基于規則的分類器、提升、裝袋、堆疊、隨機森林、集成方法、廣義線性模型、最近鄰、部分最小二乘和主成分回歸、邏輯和多項回歸、多元自適應回歸樣條法等）的 179 ...
...譯，語音識別和內容解析。歷史上，最著名的方法之一是基于馬爾可夫模型和n-gram。隨著深度學習的出現，出現了基于長短期記憶網絡（LSTM）更強大的模型。雖然高效，但現有模型通常是單向的，這意味著只有單詞的上下文才...
...率上，他們的深度學習網絡破了紀錄，這項紀錄由標準、基于規則的傳統套路保持了十來年。Dahl，這個在微軟實習期間，將深度學習技術帶到了微軟的人說，他們的成功吸引了主流智能手機廠商的注意。「幾年之后，他們都轉...
... CNN 積極發揮作用：LIDAR 系統（「光探測和測距」，一種基于激光的雷達系統，被汽車用來創建周圍環境的模型，包括障礙物和其他車輛）將會使用一個或一些 CNN 。汽車很可能也將使用攝像頭檢測和解讀交通信號； CNN 也將擁有...
...并進行高效的管理，這個世界將會多么的讓人難以置信。基于DFCNN的聲學建模技術語音識別的聲學建模主要用于建模語音信號與音素之間的關系，科大訊飛繼去年12月21日提出前饋型序列記憶網絡(FSMN, Feed-forward Sequential Memory Network...
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...
