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毫秒级大数据算法让生物识别取代密码

十一出行哪里车最多?哪里好停车?出门没带钱包和手机,怎么消费?在生物识别大数据应用方面,这些都可以依据海量视频摘要检索技术、虹膜识别技术、行人多特征检索技术、步态轨迹识别技术等当下最火的人工智能技术一一解决。可以说,以后人们外出可以不用带手机、银行卡。只要眨眨眼,刷个虹膜,世界就会向你敞开大门。 海量视频分分钟检索出“目标” 9月19日,齐鲁软件园F1座,刚驻进半年的中科唯实(济南)科技有限公司内,几十台电脑一字排开,电脑屏幕上是高新区各个路口自动存储的视频。“性别、年龄段、外套上装、头发长度有没有拎包、戴没戴帽子都是我们要收集的行人多特征数据。”中科唯实项目经理韩伟告诉记者,通过收集数据进行分析,让大数据技术模拟人脑进行解释数据,进行识别,从而应用在安防等多个行业。“数据本身没价值,挖掘数据中的模式才有价值。”中科院院士谭铁牛曾这样表示。据了解,中科唯实的核心技术智能视频分析技术,就来源于谭铁牛团队的中科院自动化研究所。 在海量视频数据条件下,依靠人力对庞大的视频数据进行筛查,找出犯罪嫌疑人如同大海捞针。韩伟介绍,当年震动全国的“周克华”持枪抢劫杀人案,整个城市的警力用了1个月的时间...

数据至上的人工智能时代,哪些公开数据集最适合?

现如今构建人工智能或机器学习系统比以往的时候更加容易。普遍存在的尖端开源工具如 TensorFlow、Torch 和 Spark,再加上通过 AWS 的大规模计算力、Google Cloud 或其他供应商的云计算,这些都意味着你可以在下午休闲时间使用笔记本电脑去训练出最前沿的机器学习模型。 虽然不算是人工智能训练的最前沿,但人工智能的无名英雄确实就是数据,许多许多标注或未标注的数据。研究部门和公司也都认识到数据民主化是加快人工智能的必要步骤。 然而,涉及到机器学习或人工智能的大多数产品强烈依赖于那些通常没有开放的私有数据集,而本文将指出解决这种困境的办法。 事实上,我们很难用一篇文章来说明哪些开放数据集是有用的,因为那些有用的开放数据集必须是可概念证明的,而什么数据集对产品或确认特征是有用的,在你收集你自己所有数据之前是不知道的。 重要的是,如果数据集有良好的表现并不能保证其训练的机器学习系统在实际产品场景中表现良好。许多人在构建人工智能系统时常常忘了构建一个新人工智能解决方案或产品最困难的部分不是人工智能本身或算法,通常最困难的地方是数据收集和标注。标准数据集可以作为验证或构建更优良...

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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