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VR\AR迎来技术突破:高精度识别人类手势的类架构来了

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 仿生体感-视觉关联学习框架。 可伸缩应变传感器。 techxplore.com网站7月14日报道,新加坡南洋理工大学和悉尼科技大学的研究人员最近在《自然·电子学》杂志发文公布了一种机器学习架构,可通过分析可伸缩应变传感器捕捉到的图像识别人类手势。 项目研究人员Xiaodong Chen在接受TechXplore采访时说:“人脑如何处理信息?我们对此很感兴趣。在人脑中,思维、规划和灵感等高级感知活动,不仅依赖特定的感官信息,还与不同传感器的多感官信息综合整合有关。这为我们结合视觉信息和躯体感觉信息,实现高精度手势识别提供了启示。” 人类在解决实际任务时,通常会整合从周围环境收集到的视觉和体感信息。两种类型的信息是互补的,当它们结合在一起时,能够为解决问题提供更好的方案。因此,在开发人类手势识别技术时,Chen等需要确保该技术能够整合多个传感器收集到的不同类型的感知信息。Chen解释:“为了实现目标,我们对传感器进行了改进。与目前使用的可穿戴传感器相比,新设计的可伸缩、高适应性传感器可以更准确地收集肢体感觉数据。我们还开发了一种仿生体感-视觉(BSV)学习框架,它可以合理地融合视觉信息与体感信息。” Chen等开发的BSV学习框架以多种方式复制了人类大脑的体感-视觉信息融合途径,表现出三大特点:首先,它的多层、层级结构以人工神经网络模仿大脑。其次,系统中的部分分段网络处理模式与大脑中的神经网络处理模态大致相同。最后,BSV架构具备新开发的稀疏神经网络融合特征。 在初步评估实验中,Chen等设计的BSV学习架构的表现优于单式识别方法(只处理视觉或体感数据的方法)。值得注意的是,它能比此前开发的三种多模态识别技术(加权平均融合SV-V,加权强调融合SV-T和加权倍增融合SV-M)更准确地识别人类手势。 Chen说:“与单式识别和常见多模态识别相比,我们开发的仿生学习架构具有更高的识别精度。而在图像有噪声、曝光不足或曝光过度等非理想条件下,它的识别精度也相对更高。” BSV学习架构可用于制造医疗机器人,或者开发更先进的虚拟现实、增强现实和娱乐技术。Chen说:“BSV独特的仿生特性使其优于多数现有技术。这已经被实验结果证实。下一步,我们将尝试构建基于仿生融合的虚拟现实和增强现实系统。” 【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享!课程地址:https://yqh.aliyun.com/live 立即加入社群,与专家面对面,及时了解课程最新动态!【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK 原文发布时间:2020-07-16本文作者:科技工作者本文来自:“51CTO”,了解相关信息可以关注“51CTO”

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移动研发 DevOps 落地实践

作者:姚兰天(十镜),蚂蚁金服技术专家。 概要:传统的研发模式已经无法适应企业在数字化转型中快速迭代以及研发协同的要求,建设符合业务场景特性和有效支撑高并发、持续迭代集成需求的研发效能实践迫在眉睫。本文将围绕支付宝如何随着移动市场的高速发展,逐步沉淀优化出适用业务发展需求的研发效能实践。 现场视频):http://t.cn/Ai9HuCNT 大家好,我是来自支付宝终端工程技术团队的十境。本文将带领大家了解支付宝移动端如何随着移动市场的告诉发展,逐步沉淀优化出适用业务发展需求的研发效能实践。 0. 背景 如何解决百万级代码的极速构建? 如何让上百开发者在同一个 App 上高效研发协同? 如何保障代码频繁变更下的交付质量? 显然,传统的研发模式已经无法适应企业在数字化转型中快速迭代以及研发协同的要求,建设符合业务场景特性和有效支撑高并发、持续迭代集成

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新技术,落地有因

也许基因检测、嫦娥三号并没有和我们的生活息息相关;也许人脸识别、石油勘探听起来还是高大上不接地气,但是阿法狗、雾霾预报,却是我们生活中真切存在。而高性能计算是解决云计算、大数据、深度学习等重要问题的有效方式或有益补充,基于高性能计算的IT服务,孕育了更广阔的应用前景。 大数据应用 Gartner新兴技术周期分为五个阶段,创新诞生、膨胀、低谷、第二三代产品迭代和生产力平稳期。而大数据应用,从2013年的所谓“大数据元年”,逐渐走到了第五个阶段——即广泛应用阶段。 大数据应用,广泛存在于IT服务中,尤其对于高算领域的IT服务来说。例如传统的IT服务诊断问题时,收集的信息非常片面,导致解决问题需要一个反复猜测、尝试的漫长过程,而且一些故障会因错误、延迟而变成疑难杂症。 但是基于大数据的应用,故障发生的同时与之相关的所有数据都可以立刻得到,并且通过分析使数据间的关联变得清晰,问题解决非常顺畅。可能传统方式需要用一周时间现在几小时就可以解决,效率显著提高,给IT技术发展带来的益处可见一斑。 Gartnet公司数据中心研究部首席分析师张瑾曾表示:“随着数据量的增长,传统IT架构逐渐无法满足需求,所以说大数据一半是新的业务,一半是解决传统业务的性能问题和管理数据的成本问题。”现任TEEC清华企业家协会会员,CCF中国计算机学会理事,CCF YOCSEF 学术委员,现在作为北京并行科技股份有限公司总经理的陈健博士对大数据也有独到的观点,如果使用传统的模式会继续受到资源制约,而采用优化的方法,借助一个数据采集、传输和分析平台,通过互联网将信息汇集到远端集中的运维中心,就可以保证故障发生时,与之相关的所有信息都已齐备,就可以实现成倍的IT服务。 深度学习 在年度Gartner Symposium/ITxpo会议上,我们看到机器学习、深度学习荣膺Gartner的十大战略性技术趋势预测,并且预计将到2020年之前,这些技术都会给企业和机构带来深刻的影响。 深度学习的应用范围广泛,应用形式之一就是IT运维。传统的通过数据的采集、传输、分析平台,只能提高问题诊断效率和准确性,但是对于IT运维的自动化服务来说,还远远不够。 IT运维服务的自动化,依靠一定程度上的深度学习。每一次服务案例提供的数据、诊断采用的方式、问题的结果以及解决效果,又可以汇集成一个新的‘大数据’。只有通过不断积累案例,才可以使深度学习的方法转变成未来的自动化运维系统。或许将来解决IT问题已经不需要人工,而是机器。 互联网化 从IT技术的国际趋势来看,越来越多的服务通过云计算和互联网化的方式实现。2014、2015年,欧美国家最明显的IT趋势就是云计算得到普遍接受。虽然对云计算的接受还没有到普及的程度,但是这个趋势已经非常明确。有个明显的数字是“AWS”连续两个季度与去年同期相比,达到了78%和69%的增长,而且是在亚马逊已经做到了几十亿美元的情况下,很久没有在IT行业某个领域的市场出现如此庞大的增量。 “互联网化”,是实现“基于云计算IT服务”的路径之一。 IT服务互联网化,只有依托于对计算机模型、用户业务、不同系统的精准理解;依托于服务平台汇集顶级专家的智慧、经验,才能将企业IT服务需求互联网化,并付之实现。埃森哲报告中曾指出,成功互联网化的企业,才能称之为智慧企业,乐观数据显示至2030年,全球GDP总量中高达15万亿美元的产值都将来源于产业物联网范畴,这也正是所谓的工业4.0时代。 百度首席科学家吴恩达认为“数据是人工智能的燃料”,IT服务模式的互联网化,提高了基于大数据的IT服务效率;深度学习,或者是多年前所谓的‘专家系统’,将专家解决问题的经验标准化;“经过长时间网格计算技术革新的洗礼,高性能计算领域拥抱新的技术也更加积极”,陈健认为,“这样的自服务系统,也是另一种形式的人工智能,而且看起来很美。”基于高性能计算的IT服务,搭建起了新技术的走秀台。 原文发布时间为:2016-04-15 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

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Seedance 2.0 那个会补的AI导演来了,它不仅会拍,还认识你

凌晨三点,某个编剧没有睡觉。他上传了一张自己的照片。没有提示词,没有声音文件,什么都没给。几秒钟后,屏幕里出现了他自己,用他的声音,做着他从未做过的动作。那一刻他不是在看生成的视频,而是在看一个幽灵版的自己。这就是字节跳动在2月7日悄悄上线的Seedance 2.0,一个被称为Kill the game的东西。

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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

Rocky Linux

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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