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2018-10-17 02:24 来源:新快报

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  第一轮比赛,马龙也是4比0完胜日本的吉村真晴,今天又击败了日本名将水谷隼,堪称日本克星。CBA季后赛1/4决赛继续进行,广东男篮坐镇主场迎来了新疆男篮的挑战。

最重要的就是他在场上的专注力,无论进攻还是防守要是集中,他就能有好的发挥。在此之前,中国队连续淘汰3名日本选手,一个石川佳纯不仅止住了中日交锋的颓势,连续先后击败陈幸同与武杨,展示了自己不俗的竞技力。

  FernandoCzyz在推特上写道:伊卡尔迪已经收到了第一份离开国米的正式邀请:切尔西奉上了6300万欧元的首次报价,且暂未定转会费上限。北京时间3月24日凌晨,葡萄牙主场对阵埃及的比赛中,皇马巨星C罗迎来了个人职业生涯的第900场比赛。

  王骁辉说,大家打得都很团结和努力。原标题:官方:曼联宣布与伊布终止合同北京时间3月23日凌晨,曼联官方宣布同伊布终止合同。

伊布是在2016年夏天以自由身的身份从巴黎圣日耳曼转投曼联的,目前共为曼联出场52次,攻入29球。

  暂停回来,睢冉投进三分,丁彦雨航和吴轲接连进攻得手,山东以22-13领先。

  目前,托比-阿尔德韦雷尔德的周薪是55000欧元,不包含奖金在内。显然就从这个得分上我们就能够看的出来如今广东在进攻端的改变有多强大,同时在防守端在斯隆加盟之后广东的外线防守真可谓是固若金汤尤其在限制外援这一点斯隆更是无可挑剔,要知道在过去的两场比赛上亚当斯分别只有19投4中和26投8中的尴尬数据,毫无疑问,斯隆就是最适合广东男篮的小外援,同时斯隆也是最适合易建联的小外援,在这种情况下广东何愁不能报上年被新疆横扫之愁,又何愁不能夺取队史上第就座总冠军奖杯?相信大家一定还记得在常规赛结束的时候广东男篮首轮的对手是新疆男篮,在当时几乎有80%的球迷一直认为新疆会横扫广东晋级下一轮,即便不能横扫也一定可以轻松打进下一轮。

  接受采访是她们表示:克里斯-冈特是我最喜欢的球员。

  当然,对于很多球员来说,世界杯年没有欧战可踢已经是个足够好的离队理由了。当然,在第四局,水谷隼为了不被剃光头,表现出了一定状态,但仍还是告负。

  周鹏队长三分球打铁现象不再,变成了神射手。

  卫冕冠军新疆队,本赛季打得如此艰难并不出人意料,从赛季开始就面临重重困难,算上布拉切,本赛季新疆队一共用了3个不同的大个外援,事实证明,利马,肖恩朗都都与这支新疆队不合适。

  亨德森是一名伟大的队长,他为利物浦做出了很多贡献,我希望能够从他所做的一些事情中,让自己变得更好。赛后他说我们失误太多,防守太差,进攻没有做好。

  

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图像识别技术落地 探索多样化应用场景

2018-10-17    来源:21世纪经济报道(广州)     
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[导读]Alpha Go的胜利让人工智能的“深度学习”概念迅速普及,而率先打破“机器学习”、过渡到“深度学习”的节点便发生在图像识别领域。
被问及拉伊奥拉希望雷纳还是小唐纳鲁马是下赛季米兰的首发门将时,拉伊奥拉说:我希望是雷纳……拉伊奥拉还对布冯重返国家队参加英格兰和阿根廷的友谊赛发表了一番看法:我对布冯的选择感到惊讶,我告诉你吧这就是意大利式的选择。

  Alpha Go的胜利让人工智能的“深度学习”概念迅速普及,而率先打破“机器学习”、过渡到“深度学习”的节点便发生在图像识别领域。

  根据平安证券的《通信行业人工智能图像识别专题报告》,图像识别分为生物识别、物体与场景识别和视频识别。据估算,到2020年,生物识别技术市场规模将达到250亿美元,5年内年均增速约14%。其中,人脸识别增速最快,将从2015年的9亿美元增长到2020年的24亿美元。

  在各式的场景应用中,当下以人脸识别最为普遍,并且机器已经高于人类的识别能力。在两周前的《最强大脑》中,百度首席科学家吴恩达带着小度机器人和人类选手比拼,在人脸识别项目以3:2取胜。但是,在联想和常识理解的能力上,图像识别远未能和人类比肩,相关公司正在积极切入垂直行业应用中。

  图像识别落地

  图像识别背后的技术就是新的机器学习方式,即深度学习。具体来说,在数据的基础上,计算机自动生成特征量,而非人为设置特征量,然后计算机根据这些特征量来进行分类。

  “相比2012年时的技术,这些年图像识别再次突飞猛进,”数相科技CEO邓立邦告诉21世纪经济报道记者,“从技术角度来说,入门容易,从0做到40、60分相对门槛较低,要提升到90分就需要深厚的模型。”

  图像识别技术的迅速落地有多方面原因,一方面,很多大企业已经开源了基本工具,邓立邦谈道:“就人脸识别来说,有很多学术机构已经做了相当长时间的研究,发了很多论文,论文也已经接入到实际的应用中。但是人脸之外,例如情绪仍旧是比较难的话题。”

  另一方面,产业链的更新迭代也为图像技术打下基础。平安证券的报告中提到,高性能的AI 计算芯片、深度学习算法都是推动图像识别发展的因素。其中,AI
底层架构从CPU+GPU 到FPGA,再到人工智能专用芯片,运行表现不断刷新,目前英伟达的DGX-1芯片在程序运行速度上比旧版GPU 加速解决方案快12倍。

  图普科技方面也告诉记者,近年来,得益于计算机速度的提升、大规模集群技术的兴起、GPU的应用以及众多优化算法的出现,耗时数月的训练过程可缩短为数天甚至数小时,深度学习才逐渐可用于工业化。

  应用场景多样化

  尽管还未达到真正的人工智能,但日渐成熟的图像识别技术已开始探索各类行业的应用。此前图普科技CEO李明强就告诉记者,现在重要的是将人工智能切入到具体行业中,在垂直行业中获取和管理大数据。

  据悉,在农林行业,图像识别技术已经得到应用。中国林产业协会非洲分会秘书长丁磊向21世纪经济报道记者介绍道:“木材的生产包含多个环节,过去这些环节往往牵涉到大量的人力投入。如今,图像识别已在多个环节中得到应用,例如森林调查,通过无人机对图像进行采集,再通过图像分析系统对森林树种的覆盖比例、林木的健康状况进行分析,从而可以做出更科学的开采方案。而原木检验方面,图像识别可以快速对木材的树种、优劣、规格进行判断,省去了大量人工参与的环节。”

  平安证券在研究报告中举例道,在金融领域,身份识别和智能支付将提高身份安全性与支付的效率和质量;在安防领域,未来在仍硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节;在医疗领域,医疗影像基于人工智能的快速匹配可帮助医生更快更准确的读取病人的影像数据;在无人驾驶领域,低成本的摄像头加视频处理软件方案将为无人驾驶商业化打下基础。

  此外,智能家居、电商等行业中,图像识别也有不同程度的应用。从目前的应用案例来看,以To B行业居多,当然不乏Face++等To C类产品。在深度学习之下,各公司面向不同行业,培育掌握不同知识的图像识别机器。未来,如何在图像的基础上收集、处理大数据将成为行业内各玩家的另一个比拼点。

[责任编辑:yxl]
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关键词: 图像识别  多样化

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