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AI如何为安防赋能?具体场景案例解析

随着经济环境、政治环境、社会环境的变化和日趋复杂,各行业对安防的需求不断增加,同时对于安防技术的应用性、灵活性、人性化也提出了更高的要求,传统安防技术的局限性日益凸显。在这样的大背景下,人工智能脱颖而出。 AI作为一项降本增效工具赋能传统行业,其中安防市场在政策和技术的双轮驱动下成为AI的首要着陆场。为什么安防会成为AI的首要着陆场?产业存在需要解决的问题有哪些?为什么AI适合解决这个问题?具体场景案例有哪些? 1、产业存在的、需要解决的问题; 社会经济进入转型阶段,原本稳定的社会关系变得复杂。资源的市场化配置造成人口流动和就业分布以及城市、农村格局等一系列变化,导致社会管理的难度加大和各种矛盾冲突的表面化,客观上为犯罪活动提供了更多的机遇。 面对城市这样一个庞大的复杂系统,如果想要做到信息的实时发布、监控、分析和智能化管理,以确保整个系统的决策、命令能够稳妥迅速地传达执行并反馈,高度集成的可视化终端必不可少。装载在城市各个角落的视频监控系统是城市管理系统的重要组成部分。 随着监控点位的骤增,遍布大街小巷的监控摄像头每时每刻产生的视频数据也在爆炸式增长,过去简单利用人海战术进行检索和分...

不可思议的Word2Vec系列一数学原理

对于了解深度学习、自然语言处理NLP的读者来说,Word2Vec可以说是家喻户晓的工具,尽管不是每一个人都用到了它,但应该大家都会听说过它——Google出品的高效率的获取词向量的工具。 I. Word2Vec不可思议? 大多数人都是将Word2Vec作为词向量的等价名词,也就是说,纯粹作为一个用来获取词向量的工具,关心模型本身的读者并不多。可能是因为模型过于简化了,所以大家觉得这样简化的模型肯定很不准确,所以没法用,但它的副产品词向量的质量反而还不错。没错,如果是作为语言模型来说,Word2Vec实在是太粗糙了。 但是,为什么要将它作为语言模型来看呢?抛开语言模型的思维约束,只看模型本身,我们就会发现,Word2Vec的两个模型 —— CBOW和Skip-Gram —— 实际上大有用途,它们从不同角度来描述了周围词与当前词的关系,而很多基本的NLP任务,都是建立在这个关系之上,如关键词抽取、逻辑推理等。这几篇文章就是希望能够抛砖引玉,通过介绍Word2Vec模型本身,以及几个看上去“不可思议”的用法,来提供一些研究此类问题的新思路。 说到Word2Vec的“不可思议”,在Word2V...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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