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2016年人工智能产业梳理:一朝引爆,稳步前进(下篇)

一场人机大战引起了人工智能热,在其普及的背后,是整个产业的稳健布局。 在人工智能产业中,应用层是一个极大的部分,是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外,人工智能的软件应用在单独商业化的同时,也在为这些硬件产品提供服务,像智能家居的语音控制中心等等。 在人工智能应用的软件部分,其主要包括5个应用,分别是计算机视觉、语音识别、虚拟助手、搜索引擎和包括人工智能解决方案、算法推荐在内的其他。 计算机视觉 Moodstocks 在被谷歌收购之前,Moodstocks主要为智能手机开发以机器学习为基础的图像识别技术,现已加入谷歌位于巴黎的研发队伍,继续开发着自己的机器视觉工具。该公司曾推出一个智能手机图像识别APP Moodstocks Notes,通过扫描识别书籍、CD、海报、传单和酒标等对象,用户即可浏览其他人对该商品的说明及评论。 虽然也做图像识别解决方案,但Moodstocks更喜欢做一个图像识别服务商,所以它选择向开发者开放了平台,其API被开发者们形容为“影像界的Shazam(一款知名音乐识别软件)”。与传统图像识别技术相比,Moodstocks利用算法...

2016年人工智能产业梳理:一朝引爆,稳步前进(上篇)

一场人机大战引起了人工智能热,在其普及的背后,是整个产业的稳健布局。 在已经过去的2016年,谷歌旗下DeepMind团队打造的AlphaGo引爆了新一轮的人工智能热,开启了2016年的人工智能时代。由此,在蝴蝶效应下,更多的人工智能产品融入了人们的生活,也让人们意识到了智能化时代的到来。 人工智能之所以能够大面积普及并获得如今的成功,其背后的产业布局功不可没。在下面的这篇文章中,各位看官不如跟着镁客网的脚步,一起探索下人工智能的背后,其中主要分为四大模块,分别为:基础层、应用层、软件和媒体,在这四大模块中,有的则进一步分化成多个部分。本篇将先从基础层开始讲起。 顾名思义,基础层包括了人工智能技术研发所需的一切准备,主要为芯片&传感器、算法框架和云服务&大数据。具备了这些条件,科研人员们才可以更好地研发、训练自己的人工智能技术,提高准确度。 芯片&传感器 在人工智能领域,算法的实现依赖于计算机强大的运行速度,因此芯片就显得尤为重要。而在运行之上,人工智能产品需要大量的数据来提供服务,这方面就得依靠那些相当于人类“眼耳鼻”的传感器来搜集。 英伟达 凭借具备识别、标...

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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。

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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。