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11月21日，以“智能適配 引領(lǐng)未來”為主題的視頻圖像感知智能應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展大會在經(jīng)開區(qū)信創(chuàng)園舉行，大會上午舉行的視頻圖像感知智能應(yīng)用標準及需求發(fā)布會，重磅發(fā)布了五項視頻圖像感知智能應(yīng)用適配團體標準、首批共性算法適配需求清單以及首批響應(yīng)適配硬件產(chǎn)品名錄等內(nèi)容
隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，智能駕駛系統(tǒng)正在成為汽車的標配。
預(yù)計（國內(nèi)）2020-2025年的5G網(wǎng)絡(luò)總投資額在9000-15000億元，同期電信企業(yè)5G業(yè)務(wù)收入累計將達到1.9萬億元。
在計算能力變得日益廉價的今天，深度學(xué)習(xí)試圖建立大得多也復(fù)雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以把算法理解為深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或是計算思維，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜，捕捉到的信號就越精確，目前比較常見的算法包括深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeural Networks）、受限玻爾茲曼機（Restricted BoltzmannMachine）和堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders），以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法目前來說是最
來自加州大學(xué)圣地亞哥分校的工程師則研發(fā)了一套基于視覺信號進行實時探測的行人檢測系統(tǒng)，這套視頻系統(tǒng)能使智能汽車更精準檢測行人
本文對關(guān)鍵詞識別技術(shù)的研究內(nèi)容、主要模塊、評價指標和應(yīng)用范圍等進行了簡要介紹，提出了一種自然語音關(guān)鍵詞識別系統(tǒng)。首先通過用戶提供的一系列聲學(xué)樣本來對關(guān)鍵詞進行預(yù)定義，然后通過關(guān)鍵詞搜索和關(guān)鍵詞確認來實現(xiàn)關(guān)鍵詞識別。為了解決在關(guān)鍵詞模型和填料模型中都使用相同的音素模型這一問題，我們把填料模型中那些與關(guān)鍵詞模型中的音素模型相同的音素模型去除掉。為了減少在關(guān)鍵詞搜索中的虛警數(shù)，我們提出了兩種方法：基于動態(tài)時間規(guī)整的模板匹配方法和高斯混合模型。關(guān)鍵詞識別實驗結(jié)果表明
安防視頻監(jiān)控數(shù)字化、高清化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展趨勢下，簡單的視頻存儲和播放，已不能滿足用戶對安防產(chǎn)品的需求。如何用智能化的技術(shù)來替
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