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图像识别怎样改变AV产业?日本人表示:你们都弱爆了

先进的图像识别怎样改变AV产业? 说到这方面,日本人表示,你们都弱爆了! 我来举几个例子: | 一、chainerによるディープラーニングでAV女優の類似画像検索サービスをつくったノウハウを公開する - Qiita 翻译:使用chainer和深度学习搭建女优图像检索服务 这位仁兄做了个实验,使用爬虫在网上搜集了大量的女优面部图片,使用dlib做面部识别的处理。使用chainer搭建神经网络并测试。最后实现的功能就是,根据一副图像,自动识别最相似的女优。 更厉害的是,最后作者表示:“最後に宣伝になりますが、CNNを使ってAV女優の類似画像検索をしたサイトを作っているので、よかったら見てみてください。”。也就是说,他把这个服务搭建成了一个网站,欢迎大家来访问。网站的地址我就不发车了,大家自己到原文去找吧。 | 二、ディープラーニングで「顔が似ている

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黄鑫,宗仁联合编辑。 NVIDIA今天在GTC China2016上发布了新的产品:专为深度学习设计的推理加速器Tesla P4和Tesla P40,以及专为自动驾驶和汽车人工智能开发的低功耗计算机Drive PX2 for autocruise。 NVIDIA的传统强项是桌面和移动PC GPU,不过坚定的向着AI大踏步迈进的它显然已经不满足于一味的在单一领域做提高GPU性能的事了。我们曾经提到过,AI的研发和应用分为好几个阶段,NVIDIA传统的计算密集型GPU产品只会对训练算法这一项起到显著的改善作用,但NVIDIA显然是不会甘心只拿下这一领域的,而是希望将整个开发流程都包括进去。P4和P40同之前放置于超级计算机DGX-1内的P100定位类似,但功能侧重点有所不同。P100专注于加速神经网络的训练速度。而P4和P40专注于提高C

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