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微软的神经网络:深度学习能走得「更深」

计算机视觉现已走进了我们的日常生活。Facebook可以识别你上传到的照片中的人脸。Google Photos应用可以识别狗、生日派对、墓地等多种事物和场景,这种能力能帮你检索相册中的照片。Twitter则可以在没有人类监管者的情况下识别鉴定色情图片。 以上的「视觉」能力都源于人工智能一个高效率的被称为「深度学习」的分支。尽管这项技术在近几年得到了人们的大肆吹捧,但微软研究院的一项新实验却显示这一切才刚刚开始;深度学习可以走得「更深」。 计算机视觉的革命已经进行了相当长的时间。2012年时我们终于迎来了一个关键转折点,来自多伦多大学的人工智能研究者赢得了一个名为ImageNet的比赛。ImageNet是一个机器图像识别比赛——看谁的技术能更好更准确地识别猫、汽车或云朵。2012年,多伦多大学的团队(包含研究者Alex Krizhevsky和Geoff Hinton教授)凭借深度神经网络登顶大赛冠军。这项技术可以通过检查大量图片的内容而学习识别图像,而不再像之前那样通过人类费力地手工编码来实现。 多伦多大学的胜利昭示了深度学习的未来。自那时起,互联网巨头(包括Facebook、谷歌、Tw...

SVAC标准2.0版6月1日正式实施

3月9日,中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会联合发布了《公共安全视频监控数字视音频编解码技术要求》(标准号:GB/T25724-2017)(以下简称SVAC标准),该标准于6月1日起正式实施。 SVAC标准,是具有我国自主知识产权的、专门应用于安全防范视频监控技术领域的数字视音频编解码技术标准。SVAC标准由国家标准为、公安部、工信部等部门主导推广应用,并支持成立了北京安防视音频编解码技术产业联盟,业内科研院所和广告企业围绕着SVAC产业链积极开展技术研发和产品应用。 该标准具有以下主要技术特点: 1、支持高精度视频数据编码,适应宽动态范围,保留更多的图像细节,满足忠实于场景的要求,视频支持8比特~12比特数据; 2、支持多样化帧内及帧间预测、变换量化、二进制算术编码等技术,获得更好的图像质量和更好的编码效率; 3、支持感兴趣区域(ROI)变质量编码,在传输网络带宽或数据存储空间有限的情况下,优先保证ROI图像质量,节省非ROI的开销,提供更加缝合监控需要的高质量视频编码,提高监控系统整体性能; 4、支持可伸缩性视频编码(SVC),对视频数据分层次编码,满...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。