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深度学习入门,以及它在物联网和智慧城市中的角色

本文作者Ajit Jaokar是futuretext的创始人。 这篇文章主要讲述一个正在演化的论题。现在,我将主要解释深度学习的基础,以及深度学习算法如何应用于物联网及智慧城市等。尤其是,像我接下来论述的一样,我对于使用物联网数据来完善深度学习算法很感兴趣。我在物联网数据科学课程项目中阐述过这些想法,这个课程的目的是培养物联网数据科学家(与我在牛津大学和马德里理工大学的课程类似)。我还会在上海同济大学城市科学国际会议、旧金山物联网大会(IoTworld event)上针对这些理论进行论述。如果你希望获得最新信息,请在我的 linkedin上联系我。 深度学习 深度学习经常会被认为是模仿大脑的一系列算法。但更加精确的定义应该是「利用神经层进行学习」的算法。深度学习涉及通过让计算机从简单概念之上建立起复杂概念的神经层进行学习。 深度学习逐渐从黑暗中摸索出了光明的道路,谷歌的研究员为他们的试验性深度学习系统输入了数千万张来自于YouTube的随机图像,继而指导系统去识别图像的基本元素,以及如何将这些元素相互整合。这个有着16000个CPU的系统能够识别出有着共同特点的图像(例如猫咪的图像)。...

智能分析:安防智能化的未来之路

智能分析可以看作是一个将数据转化为信息的模块。近两年,围绕深度学习技术,人脸视频结构化描述、车辆视频结构化描述等复合型智能分析算法开始在安防中应用,而且越来越成熟、广泛。 智能分析在安防领域的应用 在安防领域中,数据的主要来源是监控视频,也有部分音频、雷达、激光等数据;需要提取的信息主要包括感兴趣目标、事件、统计特征等;智能分析技术负责建立从数据到信息的映射关系。由于数据主要由视频构成,所以智能分析技术中常用的算法也以计算机视觉领域的算法为主,如前背景建模、目标检测、分类、识别、跟踪、特征点提取、匹配、运动估计等等。 智能分析技术可以代替人力,从视频等数据中提取出客户感兴趣的信息。安防监控中,智能分析技术通过电子警察、人脸识别、人数统计、自动跟踪球机、主从跟踪球机、视频质量诊断服务器、智能视频浓缩、车辆二次分析等产品,应用在智能交通、安防、公安刑侦、电力、金融等十一个大行业。 随着软硬件技术的发展,智能分析技术早已不局限在安防领域,而是成为人工智能领域的关键技术。在智慧城市、智能家居、平安城市、物联网、虚拟现实、机器人等代表最新科学技术发展水平的领域中,智能分析技术都发挥着非常重要的作...

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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。

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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。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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