必读的计算机视觉开创性论文-低调大师

必读的计算机视觉开创性论文

2018-04-12 653

从ILSVRC中可以看出，近几年图像分类神经网络架构的错误率以惊人的幅度下降

深度学习已经存在了几十年，Yann Lecun在1998年就发表了一篇关于卷积神经网络（CNN）的论文。但是直到十年前，深度学习才开始真正的发展并慢慢成为人工智能研究的主要焦点领域。这些转变主要是因为处理能力（即 GPU）的增强、大量可用性的数据（即Imagenet数据集）以及新的算法和技术。2012年，AlexNet（一种大型深度卷积神经网络），赢得了年度ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。

从此以后，CNN的变体开始在ILSVRC中称霸，并超过人类精确度的水平。

作为人类，我们很容易理解图像的内容。例如，在观看电影时，我们认知一个东西是矮人后，可以轻松的去识别其他的矮人。然而，对于一台机器来说，这项任务极具挑战性，因为它在这幅图中看到的是

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新塑造的数据中心，需要混合的方法

现如今，企业组织的CIO们必须将传统数据中心基础设施与公有云和私有云环境的灵活敏捷性充分结合起来。十年前，数据中心的愿景还仅仅聚焦于在一处单一数据中心实现基础设施的整合——具备一处热备份站点——由少量高度可扩展的服务器组成，服务于一个大型的应用程序池。而到了今天，IT企业组织所面临的任务是：优化传统基础设施，并使其更加适应快速变化的业务战略。故而企业的IT部门必须提供可靠的变更控制，以及对于传统IT的所有可预测性;同时还需要为当下这样一个由移动化、大数据和云原生应用程序(cloud-nativeapp)技术构成的新世界提供类似云的服务速度。为了最大限度地提高灵活敏捷性并最小化复杂性，企业的CIO们必须整合不同的公共和私有云环境，以创建集中的管理和优化的混合云。企业必须通过简化和综合管理实现有效地资源分配。借助DevOps，许多新的应用程序正在被创建，所以当前的IT基础设施还必须尽可能的减少易于出错的人工手动流程，并增加自动化的IT操作。企业IT的成功是通过利用企业内部和第三方云服务所提供的软件定义的基础设施的优势的能力来衡量的。数据中心的重构包括了软件和硬件组件。为什么要...

2018-04-13

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区块链（Blockchain, BC）是分布式数据库系统 [1]，也可理解为由多个节点共同维护的分布式账簿技术（Distributed Ledger Technology, DLT），其特点是不易篡改、很难伪造、可追溯。区块链记录发生交易的所有信息，一旦数据进入了区块链，即使是内部工作人员在区块链中也无法做任何更改。这种不可更改的特点不是来自使用某种操作，而是由于区块链系统和机制本身。这使得运用区块链技术较之其他安全技术而言更为简便和有效。凡是需要公正、公平、诚实的地方，都可以使用区块链技术。区块链模式区块链把数据分成不同的区块，每个区块通过特定的信息链接到上一区块的后面，前后顺连，呈现一套完整的数据。每个区块的块头(block header) 包含一个前块哈希(previous block hash)值，即将前一个区块的块头进行

2018-04-13

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