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技术构建块在2017年的发展预测

随着新的一年到来,数据中心运营商应该为未来的市场机会感到高兴。云服务和应用程序编程接口(API)使每个人都能够构建服务块,并使用它们以快速和可扩展的方式构建应用程序和业务。未来三到五年应该会看到第一代的语音功能和人工智能后端服务的快速发展。 亚马逊的Alexa,苹果的Siri,Google的Home和微软的Cortana都是使用多个构建块的服务的例子。语音识别是第一个构建块,接下来是自然语言处理,以了解人类在说什么,而不是强迫的语法。人工智能以机器学习的形式用于细化语音识别和自然语言处理过程,可以提高用户请求的准确性和成功率。 Alexa和其他支持API的协助也构成服务的下一个构建块。用户可以要求Alexa从Amazon订购商品(毫不奇怪),但第三方使用助理API来启用免提服务订单。AmazonEcho用户可以订购鲜花,比萨饼和汽车共享游戏。 三星公司2016年收购的Viv是API支持的助理的最新演变,使用开放标准和接口来实现广泛的第三方生态系统,同时为多层查询添加“可堆叠性”,并即时编写自己的代码以处理任务。人们期望Alexa和Viv在2017年以后推出新产品,以抢占市场份额。亚马逊...

(转载)找圆算法((HoughCircles)总结与优化

Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆;反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不足,在输入噪声点不多的情况下,找圆效果远不如拟合找圆;为了提高找圆精度,相比拟合法,需要提供更多的参数加以控制,参数要求比较严格,且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度,它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票,而只是计算轮廓点处的梯度向量,然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点,最后根据投票结果图确定圆心位置,其示意图如图1 图1是比较理想的情况,轮廓点1-6的梯度方向都经过了点7,因此都给点7投了一票,点7得分最高,也正是我们所要找的圆心;同时由此可以看出基于参数空间投票法来确定圆心,8-12点就算有投票,但由于...

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