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盘点深度学习领域的明星创业公司

阿法狗击败李世石后,没有人再怀疑人工智能的发展速度已经大大超出了我们的预期,而主导人工智能跃进式发展的,是一种叫做深度学习的技术。 深度学习技术颠覆了传统人工智能系统的开发规则,使得计算机能够模拟大脑的运行模式,通过多层卷积神经网络学习识别抽象模式,从而解决一些通用的模式识别问题,这意味着任何涉及大量数据的任务都有可能从机器学习中受益。 作为科技界最大的投资热点,深度学习近年来的发展也受益于其他技术的进步,例如存储、图形处理器、物联网传感器等等,通过与最新的信息技术整合,深度学习几乎能够用来解决任何行业面临的挑战。 过去几年深度学习主导力量主要还是行业巨头,例如开源了TensorFlow的Google、开源了深度学习服务器设计的Facebook、开源了SystemML的IBM,以及特斯拉创始人Elon Musk创办的OpenAI非盈利AI研究工作组。 但是新兴的创业公司正如雨后春笋般涌出,他们中的一些明星企业将来很可能是深度学习在各行各业开花结果的真正决定性力量。在这些深度学习创业公司中,位于顶层的是通用AI平台,能够处理大量数据并自动发现有价值模式,这个领域的创业公司主要有规格的Ay...

跨平台物联网通讯框架 ServerSuperIO v1.1(SSIO)

SSIO的更新 在SSIO上增加了UDP通讯方式,可以到Git上 下载源代码。在原来的项目中,远端的设备与中心站的数据交互并没有使用过UDP方式。这种短连接的通讯链路,不容易维护,主要体现在:(1)持续的数据交 互能力。(2)对现场设备进行长时间的维护和校准。(3)SSIO要协调设备、IO和控制方式之间的运作关系,无法即时反应设备的IO状态。等等。 但是,对于一个平台来讲,UDP的通讯方式是应该具有的,根据现场情况选择是否应用。例如:远端的设备定时发送设备状态信息等,可以使用UDP的通讯方式,在SSIO里单独建立一个状态服务实例。 SIO和SSIO应用方案 SIO和SSIO的设计思想是相似的,但是还是有一定的区别,请参见《C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)》。 根据应用场景,SIO和SSIO可以相互配合部署到不同的地方。SIO可以部署在工业现场或工作站点,采集区域范围的硬件设备或传感器的数据,然后打包上传数据;SSIO可以部署在服务器端,接收上传的数据,并与现场进行数据或命令交互。结合图如下: SIO本身就是一个WinForm应用程序,只需要继承MainFo...

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