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亮亮视野完成亿元B+ 轮融资,“中国版Google glass”搭载首款VPU芯片

今年初,郑州东站铁路警方使用能够进行面部识别的AI警务眼镜,有效筛查出网上在逃人员7名,以及冒用他人身份证件的人员26名。这则新闻先是被《人民日报》报道,随后被国外科技媒体广泛报道。 实际上,这款眼镜背后的功能远不止这些。 眼镜的制造商亮亮视野介绍,这种AI眼镜还提供工业远程指导GLXSS Live,外勤人员戴上GLXSS 智能眼镜,就可以呼叫总部的专家求助;专家登陆SAAS平台,随时随地可以远程指导外勤人员。 亮亮视野是总部位于北京的AR眼镜制造商,成立于2014年。最近,亮亮视野宣布完成亿元人民币B+轮融资,这是继2017年5月千万美元B轮融资后,亮亮视野再次成为国内首家完成B+轮融资的AR公司。 100毫秒内从1万张数据库中识别人脸,帮助警方抓住7名网上在逃人员 郑州铁路警方使用的警务眼镜是GLXSS ME智能眼镜AI版,它与一个数据

人工智能应用于网络安全上的局限与未来

近日,NIST研究测试了184名人类和4种最新人脸识别算法的识别准确率,并将研究结果发布在美国科学院学报。人类识别员由3组人构成:一组是87名经过训练的专业人员,一组是13名所谓的“超级识别者”(天赋出众的人);还有作为对照组的84名没经过专门训练的普通人。 不出意外,经过训练的专业组的表现明显优于未受过任何培训的对照组。但令人惊讶的是,如果单打独斗的话,无论是人类专家还是机器算法,都给不出最准确的结果。只有人类专家搭配上最好的算法,才能得到最好的表现。 NIST电子工程师 P. Jonathon Phillips 评论道:“我们的数据显示,最好的结果出自面部审查员与最好算法的组合。两名人类面部识别专家搭档确实能提升准确率,但不如一名人类专家与最佳算法的组合表现好。” Vectra安全分析主管 Chris Morales 解释说:“NIST的研究采用了名为卷积神经网络的深度学习。因为其分析是基于像素而不是基于整幅图像,该深度学习被证明在图像识别上相当有效。说白了,它看到的不是整个森林,而是一棵一棵的树。” NIST研究人员想要弄清的问题,是多少个人或多少台机器结合起来,才能在对比两张照...

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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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