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NEC开发了深度学习自动优化技术、更易于提高识别精度

近日,NEC宣布开发了更易于提高识别精度的深度学习自动优化技术。 以往进行深度学习时,很难基于神经网络构造(注1)进行调整,所以无法在整个网络进行最优化的学习, 因而无法充分发挥其识别性。此次开发的技术, 可以基于其结构自动优化神经网络学习的进度,从而轻松实现比以往更加精准的识别。 此技术的出现,使得应用了图像识别及声音识别等深度学习技术的各个领域,均有望实现识别精度的进一步提高。例如,人脸识别和行为分析等视频监控识别精度的提高、基础设施等点检工作效率的提高,实现自动检测灾害、事故和灾难等。 一、背景 近年来,深度学习的研究取得了飞跃性的进展。在图像识别、声音识别等广泛领域内得到了应用。深度学习使用具备深层构造的神经网络, 学习事先准备好的数据来实现高精度化。但是,如果数据被过度地学习,则会出现“过学习(注2)”的现象,即只能高精度地识别学习过的数据,而未用于学习的数据的识别精度则降低。为了避免这种情况的发生,就需要使用“正则化(注3)”技术进行调整。 由于神经网络的学习过程因其结构而复杂多变,所以过去只能对整个网络使用相同的正则化技术。结果出现了网络各层有的过度学习,有的学习停滞等问...

2017 AWE跑会指南:今年你会在现场看到哪些智能家居厂商?

各种智能家电琳琅满目,镁客君我要先走一步了~ 明天,2017年中国家电及消费电子博览会(Appliance&electronics World Expo,简称AWE)就要在上海国际博览中心正式拉开帷幕了,今年的主题是“智慧生活,全球平台”。 作为全球三大家电及消费电子展之一,AWE一直担任着家电行业的指向标。相较于往年,今年的AWE展馆面积达到12万平方米,与去年相比提升了40%,由 W1、W2、W3、W4、W5、E1、E2、N1 这8个展馆组成,涉及黑白家电、厨卫电器、智能家居等13条产品线。其中,除了各家电厂商在自己展位展出的智能家电外,在E2馆这个专门辟出的智能家居展馆内,我们可以看到更多的智能家居产品和平台。那么,此次AWE又有什么好玩的呢? N1—海尔体验馆 去年AWE上,海尔“霸道的”占据了一个展馆的面积,展出了涵盖整套智能家居解决方案的U+7大智慧生态圈及最新网器、互联工厂等创新成果,实现了智能家电跨品牌、跨产品的一个互联互通。同样在去年,海尔与微软合作,联合发布U+智慧生活大脑,采用了语音识别、图像识别等AI技术,从连接家电到通过人工智能向用户提供服务,实现了质...

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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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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。