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为何GPU成为安防领域人工智能必然选择

从2016年“阿尔法狗”大热,到今年“两会”人工智能首次进入政府工作报告,人工智能成为贯穿2016年乃至2017年的科技热点、与此同时,在IT技术支撑起来的安防行业当下,人工智能依然保持其热度,从2016年安博会至今,海康威视、大华股份、宇视科技都发布了基于GPU研发的视频监控相关产品,NVIDIAJetsonTX1GPU模块已经广泛应用于安防智能摄像机、人脸识别摄像机等。为何GPU成为此轮安防人工智能的必然选择? 实现海量视频图像数据结构化处理是智能化关键 随着网络化、高清化日益普及,唯有智能化在安防行业内迟迟达不到理想的状态,从当前的主流厂商提出的概念分析,如DT1.0、超感IPC、感知型摄像机等都在证实,智能化是视频监控网络化与高清化之后新的竞争热点。这也是安防行业一直在追求的目标将被动防御变为主动预防,因此安防亟需寻找新技术突破智能化的最后壁垒。 在实际的困境中,各级政府推进“平安城市”建设的过程,监控点位越来越多,从最初的几千路到几万路,甚至于到现在几十万路的规模,视频和卡口产生了海量的数据。尤其是高清监控的普及,整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长,依靠人工来分析和处理这...

人工智能助力网络安全 行业将步入高速增长阶段

如今人工智能是火得一塌糊涂,不管是物流还是制造业,都要跟人工智能扯上点关系,否则就好像落后于时代了似的。但是我们也要认识到:人工智能只是表象,大数据与网络技术才是根本。人工智能想要发展,保障底层的数据与网络安全才是关键。 可以说,网络安全才是人工智能产业平稳发展的“保镖”。 在网络上,人工智能与网络安全都属于高频词汇。对于网络安全行业来说,最开始的办法是对网络划分边界,但是随着人工智能的发展,对网络泛化的数据提供安全保障,已经成了网络安全行业的另一个发展重点。 2017年年初到现在,已经有三家对标人工智能的网路安全企业被重金收购。显然,在网络安全行业,人工智能技术被寄予厚望。 这三家企业基本上都是用机器学习技术来进行网络安全工作,用一组用来训练机器从数据中学习并预测趋势与结果的算法,来将人工智能技术应用在网络安全领域。 目前机器学习算法已经可以进行图像书别、预测分析以及自然语言处理等工作。 国际上,IT技术供应商埃森哲就在不久前收购了人工智能网络安全公司Endgame的联邦服务部门。同时另一家美国企业,BluVector也是使用机器学习算法,来对网络中的安全威胁进行实时监测。 总体来看...

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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。