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打造云上深度学习实验室

云栖TechDay36期,来自阿里云技术专家必嘫带来题为“打造云上深度学习实验室”的演讲。本文主要从深度学习流程开始谈起,解释了深度学习应用构建的完整生命周期,进而分享了机遇与容器服务的深度学习解决方案架构,接着讲解了端到端的深度学习体验,最后作了简要总结。以下是精彩内容整理: 深度学习流程 目前,人工智能已经进入了深度学习时代, 利用GPU加上深度学习理论,构建了一个模型,从2010年开始ImageNet所有技术都是基于传统机器视觉技术来做的,当时的识别率最好也差不多是在75%左右, 2012年达到了85%的准确率,基于深度学习的机器视觉能力上已经超越人类,机器识别的错误率是2.7%,而人的识别错误率是5.3%,这些技术基本上都是完全基于深入学习的技术往下做。从2012年开始,紫色的图都是基于深度学习。 深度学习有一些必要的因素,才有

人工智能大脑如何调控智能交通“疏堵”?

随着科技水平和工程建设能力的空前提高,交通对一个城市的影响从未像今天这样占据如此突出的地位,隐隐有成为城市发展第一牵引力的势头。在资金、智力、土地等其他条件都较为接近的情况下,中国三大城市群之间的对比更能显而易见。 随着交通卡口的大规模联网,汇集了海量车辆通行记录信息,利用人工智能技术,可实时分析城市交通流量,调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间等举措,提升城市道路的通行效率。 城市级的人工智能大脑,实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息,停车场的车辆信息以及小区的停车信息,能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化,合理调配资源、疏导交通,实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度,提升整个城市的运行效率,为居民的出行畅通提供保障。 车牌识别是人工智能应用最理想的领域 目前在智能交通领域,人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想,虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%,但这也只是在标准卡口的视频条件下再加上一些预设条件来达到的。在针对很多简易卡口和卡口图片进行车牌定位识别时,较好的车牌识别也很难达到90%。不过随着采用人工智能、深度学习的...

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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。