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1.3 计算机视觉领域利用深度学习可能带来的未来研究方向 第一个,深度图像分析.目前基于深度 学习的图像算法在实验数据库上效果还是 不错的,但是远远不能够满足实际大规模 应用需求,需要进一步的提升算法性能从 而能够转化相应的实际应用.比如这个基 于图片的应用,可以估计性别和年龄,但 是其实经常会犯错,因此需要进一步提升 深度图像分析的性能. 第二个,深度视频分析.视频分析牵扯 到大量的数据和计算量,所以做起来更加 麻烦.当前深度视频分析还处于起步的阶 段,然而视频应用非常广泛,比如人机交互. 智

应用图像和计算中的混合模式Photoshop混合模式深度剖析这两个控件的功能十分强大,它们主要是对通道.选区和蒙版使用混合模式.有点像是把所有使用了混合模式的元素结合在一起,并输出为一个最终效果.计算是通道混合工具,它能够混合当前文件中任意图层的两个RGB通道.灰度或透明通道,甚至能组合使用结果和当前蒙版.可以使用具有相同位图深度.色彩空间和尺寸的打开文件.输出的结果可以是一个新的alpha通道.选区,甚至可以是一个新文件(参见图2.14). http://write.epubit.com.cn

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017年3月5日上午,国务院总理李克强发表2017政府工作报告,指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,"人工智能"也首次被写入了全国政府工作报告.结合上月科技部新闻-"科技创新2030-重大项目"或将新增"人工智能2.0",人工智能在中国的政治.经济.学术领域都成为重中之重.因此,可以预言,这是中国 AI人最好的时代--2017年,中国人工智能迎来真正的新纪元.   2017年,中国人工智能迎来真正的新纪元 协处理计算加速是人工智能最佳架

12月9日云栖计算之旅线下沙龙第2期<Docker在云平台上的最佳实践>,阿里云技术专家必嘫给大家带来了"当容器服务遇到了深度学习"的演讲.本文主要从深度学习的兴起开始谈起,进而介绍了Docker技术.阿里云容器服务,重点介绍了支持云上的高性能计算应用需要哪些,包括GPU的调度.隔离和监控. 视频回顾 深度学习 人工智能已经进入了深度学习时代.传统的让机器自动化的方式已经不再适合解决一些问题,机器学习开始兴起,让机器像小孩子一样自己去认识世界.而深度学习本身是机器学习的一个

编者按:本文内容来自微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网(公众号:雷锋网)硬创公开课的分享,并由彭河森博士亲自整理成文. 正如程序语言一样,深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景,那么 AI 从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习? 本期公开课特邀了先后在谷歌.亚马逊.微软供职的机器学习科学家彭河森博士为大家讲述<MXNet火了,AI从业者该如何选择深度学习开源框架>.彭河森博士亲眼见证并深入参与了这三家巨头布局深度学习的过程. 嘉宾介绍 彭河森,埃默里大学统计学博士.现担

本文主人公 英特 是一名传统的软件工程师,让我们与英特一起来研究如何实现自己的Lookalike算法,并尝试着在新浪微博上应用这一算法. 当2012 年Facebook 在广告领域开始应用定制化受众(Facebook CustomAudiences)功能后,受众发现这个概念真正得到大规模应用.什么是受众发现?如果你的企业已经积累了一定的客户,无论这些客户是否关注你或者是否和你在Facebook 上有互动,你都能通过Facebook 的广告系统触达到.受众发现实现了什么功能?在没有这个系统之前,广

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