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11月21日,以“智能適配 引領(lǐng)未來(lái)”為主題的視頻圖像感知智能應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)在經(jīng)開(kāi)區(qū)信創(chuàng)園舉行,大會(huì)上午舉行的視頻圖像感知智能應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)及需求發(fā)布會(huì),重磅發(fā)布了五項(xiàng)視頻圖像感知智能應(yīng)用適配團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)、首批共性算法適配需求清單以及首批響應(yīng)適配硬件產(chǎn)品名錄等內(nèi)容
隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用,智能駕駛系統(tǒng)正在成為汽車(chē)的標(biāo)配。
預(yù)計(jì)(國(guó)內(nèi))2020-2025年的5G網(wǎng)絡(luò)總投資額在9000-15000億元,同期電信企業(yè)5G業(yè)務(wù)收入累計(jì)將達(dá)到1.9萬(wàn)億元。
在計(jì)算能力變得日益廉價(jià)的今天,深度學(xué)習(xí)試圖建立大得多也復(fù)雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),我們可以把算法理解為深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或是計(jì)算思維,這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜,捕捉到的信號(hào)就越精確,目前比較常見(jiàn)的算法包括深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Networks)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeural Networks)、受限玻爾茲曼機(jī)(Restricted BoltzmannMachine)和堆棧式自動(dòng)編碼器(Stacked Auto-encoders),以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法目前來(lái)說(shuō)是最
來(lái)自加州大學(xué)圣地亞哥分校的工程師則研發(fā)了一套基于視覺(jué)信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)探測(cè)的行人檢測(cè)系統(tǒng),這套視頻系統(tǒng)能使智能汽車(chē)更精準(zhǔn)檢測(cè)行人
本文對(duì)關(guān)鍵詞識(shí)別技術(shù)的研究?jī)?nèi)容、主要模塊、評(píng)價(jià)指標(biāo)和應(yīng)用范圍等進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹,提出了一種自然語(yǔ)音關(guān)鍵詞識(shí)別系統(tǒng)。首先通過(guò)用戶(hù)提供的一系列聲學(xué)樣本來(lái)對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行預(yù)定義,然后通過(guò)關(guān)鍵詞搜索和關(guān)鍵詞確認(rèn)來(lái)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別。為了解決在關(guān)鍵詞模型和填料模型中都使用相同的音素模型這一問(wèn)題,我們把填料模型中那些與關(guān)鍵詞模型中的音素模型相同的音素模型去除掉。為了減少在關(guān)鍵詞搜索中的虛警數(shù),我們提出了兩種方法:基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的模板匹配方法和高斯混合模型。關(guān)鍵詞識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明
安防視頻監(jiān)控?cái)?shù)字化、高清化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展趨勢(shì)下,簡(jiǎn)單的視頻存儲(chǔ)和播放,已不能滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)安防產(chǎn)品的需求。如何用智能化的技術(shù)來(lái)替
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