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人工智能+智慧城市 未来并非遥不可及

在逐步完成基础建设、掌握关键技术、打造生态系统、完善领域安全后,我国智慧城市建设已呈现了新的特点:政府政策支持,行业应用龙头主导,平台数据融合集成,终端设备创新配合,业务流程创新推进,以提质增效为根本目的,以数据应用为抓手在各个领域促进智慧城市的思想落地。 2008年来,从中央到地方,各级政府都在力推智慧城市;"十二五"期间,我国智慧城市建设市场规模超过了7000亿元,"十三五"期间,我国智慧城市建设市场规模可达4万亿元。 什么是智慧城市? 智慧城市是指充分利用新技术及其带来的启发,让系统、运作和服务得到改造和提升,相对传统城市更具智慧的城市。智慧城市主要由"数据收集、存储、分析"等几个环节所组成,目标是从海量的数据中产生洞察。智慧城市的概念涵盖社会和生活几乎所有的范畴,如智慧环境、智慧经济、智慧生活、智慧信息、智慧流通和智慧政府。 关于智慧城市 智慧城市的概念还是很广的,作为城市里从业、居住的主体,相信绝大多数企业和市民,目前可能感觉不到城市"智慧"的存在。关于这一点,智搜(Giiso)联合创始人兼首席科学家郑海涛博士曾说过:"这是因为在构建智慧城市时,城市和市民没有连接,也没有根据...

卷积神经网络(CNN)前向传播算法

1. 回顾CNN的结构 在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构。图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我们上面最后的用Softmax激活函数的输出层。 从上图可以看出,要理顺CNN的前向传播算法,重点是输入层的前向传播,卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 2. CNN输入层前向传播到卷积层 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。一般输入层对应的都是卷积层,因此我们标题是输入层前向传播到卷积层。 我们这里还是以图像识别为例。 先考虑最简单的,样本都是二维的黑白图片。这样输入层XX就是一个矩阵,矩阵的值等于图片的各个像素位置的值。这时和卷积层相连的卷积核WW就也是矩阵。 如果样本都是有RGB的彩色图片,这样输入XX就是3个矩阵,即分别对应R,G和B的矩阵,或者说是一...

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Spring

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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。

Rocky Linux

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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。