- 随着大数据时代的到来，“人脸”也将成为数据的一部分，人脸识别如何实现?本文将为大家从人脸检测、人脸定位、人脸校准以及人脸对比等方面详细阐述人脸识别的原理与实现方式。 随着计算机技术以及光学成像技术的发展，集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术也逐渐成熟。未来五年，我国人脸识别市场规模平均复合增长率将达到25%，到2021年人脸识别市场规模将达到51亿元左右，具有巨大的市场需求与前景。 安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，移动智能硬件终端成为人脸识别新的快速增长点。因
- 关键字：ZLG人脸识别机器学习
- 中国日报网与网易传媒共同举办的2019影响力峰会在北京召开，首届影响力峰会的主题为“预见未来”。会上，中国工程院院士邬贺铨担任“预见科技未来”发布人，发表了主题为“迎接人工智能的未来”的演讲。
- 关键字：人工智能机器学习
- 过去十几年，人类可以说是在机器智能面前节节退败，但是机器的每一点进步都依赖于不断模拟和接近人脑的水平，提升AI在场景应用上的工程能力，会为生活带来更多的便利。
- 关键字：机器学习
- 人工智能(AI)和机器学习(ML)(人们曾认为这两者是公司不切实际的项目)正在成为主流。 有越来越多的企业正在利用这种模仿人类思维的技术来吸引客户并加强业务运营。而这种趋势只会越来越受欢迎。Forrester的研究称，全球数据和分析技术决策者中有53%的人正在实施实施人工智能或大规模使用人工智能，另有20%的人计划在未来12个月内实施人工智能。 无论是好是坏，通过人工智能、机器学习和机器人所实现的自动化正在兴起。正在试验、创建、甚至是申请新人工智能和机器学习技术专利的首席信息官们与记者分享了机器学
- 关键字：机器学习人工智能
- 人工智能是过去两到三年时间内科技行业最热的话题。而人工智能技术进步的背后，实质上是机器学习快速发展后所带来的巨大提升。 机器学习被广泛定义为“利用经验来改善计算机系统的自身性能”。事实上，“经验”在计算机中主要是以数据的形式存在的，因此数据是机器学习的前提和基础。 在第一期格物汇的文章中，我们介绍了工业数据预处理的方法，主要针对数据格式异常，数据内容异常等问题进行了简要探讨。做数据预处理的主要目的是将杂乱无章的数据规整成我们想要的矩阵、表格、张量等结构，方便在之后的机器学习中进行模型训练。然而数据
- 关键字：机器学习，特征工程
- 2018年12月4日，基于现场可编程门阵列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半导体知识产权（eFPGA IP）领导性企业Achronix半导体公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA产品Speedcore™Gen4 eFPGA IP，以支持客户将FPGA功能集成到他们的SoC之中。
- 关键字：Speedcore Gen4人工智能机器学习FPGA
- Achronix的FPGA产品和技术专注于边缘应用上的多种人工智能(AI)需求,例如汽车传感器融合、目标检测和识别、AI和机器学习,以及360度环绕视图系统等需要在边缘上本地处理数据的应用。
- 关键字：AI机器学习
- IoT推动了这几年MCU的更新换代,而下一波MCU的助推器是终端的机器学习,包括家庭环境、声音处理、手势控制、智能感测&控制、多摄像头观察、个人资产、主动目标识别、AR(增强现实)等。
- 关键字：IOT机器学习
- 如果您在网页上搜索“如何确定面料的制作成分”，您可能会找到“燃烧测试”的网页内容。在燃烧测试中，需要取一小块织物样品，放在明火上，观察它是否收缩、熔化或燃烧，并注意产生的气味。 现在，使用TI DLP® NIRscan™ Nano评估模块(EVM)和Sagitto系统，可以更简单、准确地确定织物和纺织品成分。Sagitto系统结合了微型近红外传感器和机器学习模型，可帮助企业简化测量过程。每种类型的织物都因不同的成分而具有独特的近红外指纹。服装通常包含不同类型的纤维，精确的合成物组分在服装的整个使用过
- 关键字：传感器机器学习
- 机器学习算法可以通过概括示例来确定如何执行重要任务。手动编程很难完成这样的目标，所以机器学习通常是可行且成本有效的。随着更多数据的出现，可以解决更加雄心勃勃的问题。因此，机器学习被广泛应用于计算机真诚等领域。然而，开发成功的机器学习应用程序需要大量的“黑色艺术”，这在教科书中很难找到。 1. 学习=表示+评价+优化 所有的机器学习的算法通常包括三个组成部分： 表示：一个分类器必须用计算机能够处理的一些正式语言来表示。相反，为学习者选择一种表示方式就等同于选择一组可以学习的分类器。这个集合被称为学
- 关键字：机器学习算法
- 美国相关部门已经开始尝试各种新政策加强封锁技术对外合作，尤其在高科技领域，管制正在不断收紧。
- 关键字：AI机器学习
- 随着时间的推移，世界各地的电影制片厂和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但这些资源深处其实还隐藏着未被充分利用的宝藏。这些宝藏中蕴含着巨大的价值，或者可以作为大数据应用程序的一部分加以分析，从而为我们提供精确的预测、关联分析，或为我们带来期望的结果。为了得到最终结果，我们应该把这些内容用可靠且经济的方式存储起来，确保万无一失。这样才能通过数据分析、人工智能(AI)和机器学习(ML)开启货币化的道路。而媒体库和分析平台的构建，既可以在企业本地，也可以在云端完成，或着由二者结合来完成。 选择一个供应商购买
- 关键字：人工智能机器学习
- 无论是在医疗、旅游、还是商业活动，以人工智能为代表的新技术正在彻底改变人与人之间的交流方式，并将打破身体、地域、国别、语种的各种限制。未来，我们的交流对象也将不再局限在人类，可以是机器、可以是动物。
- 关键字：语音技术机器学习
- 过去十几年，人类可以说是在机器智能面前节节退败，屡败屡战，而多任务处理(multi-tasking)几乎是为数不多可以让人类骄傲的事情了。人们可以同时打开8个网站、数份文档和一个交友软件，即使正在专心处理其中一件事，只要突然收到一条回复或更新提醒，也能够快速安排。对机器而言，要在同一时间完成这样的任务显然有点困难，因此，多任务处理一直被视为人类独有的技能点。 然而，这个优势也将失去了。 近几年，Alphago、视频识别、指纹解锁、图片识别、语音转文字、机器人看病等一系列事件，使我们深刻的感受到人工
- 关键字：机器学习AI
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