来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟计算体系架构的演进成为了未来计算系统发展的重要技术途径。...随着摩尔定律 (Moore’s law) 与迪纳德 (Dennard) 缩放定律逐步走向终结, 依靠集成电路制程 工艺的进步提升计算系统性能与效能越来越困难, 计算体系架构的演进成为了未来计算系统发展的重要技术途径...本文首先从应用适应性、计算驱动方式、系统重心变化、计算核心构成, 以及计算逻辑使 用等不同的角度回顾了体系架构的发展历程, 总结了不同体系架构的优缺点; 然后着重分析了在人工 智能、大数据等应用飞速发展的条件下未来计算系统的能力需求特征...; 最后提出了软件定义计算体系 架构, 并梳理了其重点研究内容与关键技术, 为未来计算体系架构的发展提供了一条可行的技术途径。
基于对任务卸载方案研究必要性与挑战的分析，本文对现有的相关研究工作进行了全面的综述和总结，并对未来的研究方向进行了展望。...第2节给出了边缘计算的概念定义，并分类整理了边缘计算的典型系统架构，分析了不同系统架构的特点；第3节阐述了边缘计算中的计算任务卸载问题，论述了该问题在边缘计算中的重要地位，以及存在的研究难点；第4节综述了边缘计算中计算任务卸载问题的相关研究工作...按不同的研究侧重点，边缘计算的系统架构可归类为以下三种： (1)云-边-端三层架构模型：考虑云边端三者之间的协同工作。...(2)云-边双层架构模型：云-边双层架构只考虑云端与边缘端的协调，对此架构下任务调度的研究，有助于处理一些在设备终端难以执行的计算任务。...计算卸载是边缘计算中的核心技术，其不单指表面上的“卸载”二字，还囊括了计算任务调度、计算和网络资源分配、服务缓存与管理、云边端协同等多方面的技术研究。
导语 随便说说，其一，项目的原名是“CV移动交互应用的前后台框架”，为了高大上，起了个“云计算”；其二，这是动手写的第一篇，不过在规划里面第二篇，第一篇项目概述没想好；这篇文章主要来之IEEE的一篇文章...，是CV算法实现方案的指导性综述。...国际上开展头部姿态跟踪研究的有麻省理工学院人工智能实验室、卡内基梅隆大学机器人研究所、瑞士洛桑联邦理工学院((EPFL) 计算机视觉实验室、微软 Redmond 研究院等著名的研究单位。...、南京大学计算机科学与技术系、东南大学学习科学研究中心情感信息处理实验、西安交通大学人工智能与机器人研究所等单位、浙江大学计算机学院等。...相关推荐： 《基于云计算的 CV 移动交互应用研究（1）：CV交互+云计算》 附件： 1-Murphy-Chutorian-Head+Pose+Estimation+in+Computer+Vision
具体介绍了NP问题的定义与研究成果，并研究与讨论了基于传统经典与最新前沿的进化算法解决带约束组合优化的NP难题的方法策略。...另外，还有许多研究工作者采用合作协同进化算法（Cooperative Coevolution）与基于代理模型的进化算法来提高进化计算的性能。...最后，并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行，极大地减少了搜索的时间。...相对于传统算法，禁忌搜索能够取得较优的效果，当然，也有很多研究这对其他算法采取了相应的策略，取得了很好的效果。...特征选择算法研究综述[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(2):211-218. [16] Xue B, Zhang M, Browne W N.
01概述 近年来随着人脸识别技术的发展，颜值打分也受到了广泛的关注与研究。可即使人来打分，大家也口味各异，御姐萝莉各有所爱。计算机又岂能判断人的美丑呢？...实际上科学家研究过人脸的"颜值"，并一直在开发相对应的”颜值算法”。...适用于基于apperance/shape等的模型研究。同时，每一个图都提供了86个关键点的标注。 各类人群的颜值分布如下： ?...它通过计算两个数据集合之间的距离用来衡量两个数据集合的线性相关度。...03 传统方法研究思路 传统方法研究思路，自然就是手动提取特征，我们基于参考文献【3】来做说明。
作者：Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang编译：董亚微@一点人工一点智能原文：弱监督三维点云语义分割研究综述随着3D点云数据采集技术和传感器的普及和进步...，基于深度学习的3D点云研究取得了相当可观的进展。...01 简介在计算机视觉领域，我们会对图像进行广泛研究来帮助机器理解现实世界。然而，2D数据存在一些限制，比如物体遮挡和缺乏深度信息[1]。相比之下，3D数据可以提供更丰富的空间和深度信息。...文献研究[8-11]表明，弱监督方法在2D图像语义分割领域取得了成功应用。在这些先前工作的启发下，越来越多的研究人员开始关注3D点云的弱监督语义分割。...假设K是类别总数，TP是真正例数，FP是假正例数，FN是假负例数，TN是真负例数，可以用以下公式计算这三个评估指标[66]：04 实验结果与分析为了比较和分析现有的弱监督3D语义分割研究，本文在表3中编制了每种方法在公共数据集上的主要结果
01 简介 在计算机视觉领域，我们会对图像进行广泛研究来帮助机器理解现实世界。然而，2D数据存在一些限制，比如物体遮挡和缺乏深度信息[1]。相比之下，3D数据可以提供更丰富的空间和深度信息。...文献研究[8-11]表明，弱监督方法在2D图像语义分割领域取得了成功应用。在这些先前工作的启发下，越来越多的研究人员开始关注3D点云的弱监督语义分割。...当输入数据是不连续帧点云时，研究人员需要根据不同情况选择合适的嵌入网络以更好地提取特征关系。...假设K是类别总数，TP是真正例数，FP是假正例数，FN是假负例数，TN是真负例数，可以用以下公式计算这三个评估指标[66]： 04 实验结果与分析 为了比较和分析现有的弱监督3D语义分割研究，本文在表...· 当前的弱监督方法仍主要集中在室内分割任务上，但在实际应用中，研究人员主要面对大规模数据集的室外场景。因此，进一步研究大规模点云的弱监督语义分割是必要的。
近年来，深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著，新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新。...本文着眼于2016年-2022年以来的一些典型网络和模型，对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。...首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型，包括标准模型及轻量化模型等；然后总结了针对不同计算机视觉领域的主流方法和模型，包括目标检测、图像分割和图像超分辨率等；最后总结了深度神经网络搜索方法。...以下是公众号部分原创文章，大家可感受一下~ 对比学习（Contrastive Learning）在CV与NLP领域中的研究进展 谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法 8家大厂SSP
将检测问题转化成分类问题 (2).SPPNet Motivation：CNN要求输入图片尺寸固定 Contribution：引入SPP层解除固定尺寸约束 (3).Fast R-CNN Motivation：候选框的重复计算问题...矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为： IOU=(A∩B)/(A∪B) (3)....侧面反映了目标检测研究的不断进步*。...bbox回归的方法 3.两种概率模型 黄色框是检测系统给出的，红色框是由黄色框扩大常数倍得到的search region，LOCNet会在这个搜索区域建立概率模型得到最终的定位区域蓝色框 边界概率： 计算该行或该列是目标边界的概率...（所以，行列两个概率图各选两个极大值，即可得到目标边界） in-out概率： 计算目标在该行或该列的概率（所以，行列两个概率图分别选择最高并且最平滑的区域，即可得到目标的区域） 4. detection
近年来，深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著，新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新。 本文着眼于当下一些典型网络和模型，对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。...深度学习在计算机视觉领域取得成功，因此大量研究基于深度学习的图像分割方法。...1984年Tsai首次利用单幅低分辨率图像的频域信息重建高分辨率图像，超分辨率重建技术得到广泛认可和应用，成为图像增强和计算机视觉领域的重要研究方向。...另一难点是密集计算限制了视频超分辨率重建的计算效率，难以达到实时性要求。鲁棒性和可迁移性是未来的研究热点，现有的评价标准还不够客观，有时与人眼视觉相违背。...科技巨头投入巨型模型建设，如GPT的训练需要大量时间和计算资源。且深度学习依赖大规模带标签数据集，无监督学习和自监督技术是重要研究方向。
多访问边缘计算（MEC）（也称为移动边缘计算）是一种边缘计算，通过将其带到网络边缘来扩展云计算的功能。...本地边缘计算可在本地保留敏感数据，同时仍可利用边缘云提供的弹性。 边缘云：边缘计算之上的虚拟化基础架构和业务模型。...在无线侧标准方面，3GPP在Rel-14中成立了CASD(无线智能感知与分发)研究项目，对本地转发/本地缓存以及跨层优化等MEC应用场景.从无线侧角度进行了研究并制定了标准化方案，该研究项目于2017年...系统构成及工作原理 与传统云计算需将计算任务卸载到云服务器不同的是，移动边缘计算卸载和存储资源都在靠近用户的边缘侧进行，不仅减少了传统云计算回传链路的资源浪费，而且大大降低了时延，满足了终端设备计算能力的扩展需求...当前已有很多研究致力于将SDN技术与移动网络相结合。
SIGAI特约作者 YTimo(PKU EECS) 研究方向：深度学习，计算机视觉 摘要 人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，...人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域...一、传统人脸识别 自从20世纪90年代早期Eigenface【5】被提出后，人脸识别开始得到研究者们的密切关注，大量的研究方法陆续被提出。...随着研究的逐渐深入，研究者们也提出了很多不同的方法和数据集去解决这些问题。 2.异质人脸识别方法和数据集 异质人脸识别研究可分为三个组成部分：人脸特征表示、跨模态、人脸匹配和识别。...特别由于GAN【31】的提出掀起了图片生成与转换的研究热潮，图片合成法成为异质人脸识别研究中的主要方向。
通过结合对话形式与推荐任务成为解决传统推荐问题的有效手段.对话推荐将对话系统实时交互的数据获取方式应用到推荐系统中，采用了与传统推荐系统不同的推荐思路，通过利用在线交互信息，引导和捕捉用户当前的偏好兴趣，并及时进行反馈和更新.在过去的几年里，越来越多的研究者开始关注对话推荐系统...，这一方面归功于自然语言处理领域中语音助手以及聊天机器人技术的广泛使用，另一方面受益于强化学习、知识图谱等技术在推荐策略中的成熟应用.本文将对话推荐系统的整体框架进行梳理，将对话推荐算法研究所使用的数据集进行分类...，同时对评价对话推荐效果的相关指标进行讨论，重点关注于对话推荐系统中的后台对话策略与推荐逻辑，对近年来的对话推荐算法进行综述，最后对对话推荐领域的未来发展方向进行展望. http://www.jos.org.cn
导语：Google Translate App 以word Lens即时相机翻译黑科技与 基于云计算架构的“统计机器翻译”的强大服务后台，引爆大众关注。...“CV交互+移动终端+云计算” 这一跨界结合展示了极大的潜力。 视频演示 二话不说先来demo应用场景展示。...上述3图是CV结合云计算在移动终端上的应用案例，以Google Translate App为例进行介绍。...CV交互 + 移动终端+ 云计算是一种极富有潜能的跨界产物。 Why？...相关推荐： 《基于云计算的 CV 移动交互应用研究：头部姿态估计综述（2）》
清华大学最新《面向实时视频流分析的边缘计算技术》综述 实时视频流分析在智能监控、智慧城市、自动驾驶等场景中具有重要价值....此后, 许多针对实时视 频分析的边缘计算系统和研究开始涌现, 并且逐渐被部署到真实世界的各种应用中. 目前已经存在许 多针对实时视频流分析的边缘计算研究工作, 但仍然缺乏系统性的综述工作....2.2 边缘计算架构 边缘计算是近年的研究热点, 有许多与其相关的概念, 例如雾计算、移动边缘计算、微型云计算 (cloudlet computing) 等 [41] ....卸载到边缘和云端的任务则需要通 过边缘/云服务层技术提高资源利用效率. 本文希望对每个层次中的不同技术的内容和发展进行总结, 为读者梳理边缘实时视频流分析领域的研究脉络....结论 实时视频流分析是边缘计算最成功的应用场景; 边缘计算范式也是实时视频分析能成功部署的重 要支撑. 本文对近年来针对实时视频流分析的边缘计算系统进行了归纳和综述.
、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。...目前异构并行计算向着以下几个方向发展：（1）集群计算。这是传统高性能计算的领域。但是今天高性能计算已经演变成了异构并行计算的一部分，越来越多的高性能计算集群使用GPU、MIC、FPGA等。...（2）单机计算。推动单机计算向异构并行计算发展的主要动力是游戏、计算机辅助设计等，而主要表现是GPU+CPU的异构计算。（3）移动计算。近几年发展表明，人们对手机的需求比对PC的需求更大。...toolkit 和SDK 2.0，NVIDIA Driver for Microsoft Windows XP(177.98) 图6.运行时间比较 2.3基于OpenCL的异构系统并行编程 使用GPU进行通用计算是近些年的热点研究领域...表1.CUDA与OpenCL术语对比 表2.CUDA与OpenCL特点对比 3、异构计算的典型应用 异构计算并不神秘，目前已渗透各个领域，不仅是PC领域，也包括了手持移动设备领域、行业领域，甚至是云计算
AI综述专栏 在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。...作者简介 许倩倩，中科院计算所智能信息处理重点实验室副研究员，主要研究方向是多媒体内容分析、数据挖掘、机器学习。...黄庆明，中国科学院大学教授，博士生导师，主要研究领域为多媒体分析、计算机视觉和模式识别。...中科院计算所蒋树强研究员提出一种利用物体和场景信息的图像标注方法，该方法同时关注了图片中的物体信息和场景信息，从而获得更好的标注结果。...本文综述了近年来在表示学习、映射、对齐、融合和协同学习这五个子研究方向上取得的主要进展。此外，我们还针对每个子问题讨论了未来需要解决的难点及其发展方向。
时态知识图谱的推理研究工作是知识图谱领域 当前的学术研究与工业应用热点，然而截至目前，未有针对该专题的综述性工作．已有综述文献［７１１］ 总结了面向传统知识图谱的推理方法，但仅将其作 为未来有潜力的发展方向简单展望...本文致力于为对时态知识图谱推理方向感兴趣 的研究人员提供参考，全面介绍该领域发展现状，以 推动该领域的进一步发展．本文贡献包括：首先，系 统地整理了时态知识图谱推理方向相关的研究工 作，理清了其他综述中未提及的相关定义与任务描...“综述专栏”历史文章 大模型LLM领域，有哪些可以作为学术研究方向？...心脑血管数据集的现状分析及其启示 利用LLM做多模态任务 因果推断与因果性学习研究进展 国防科大等最新《时空图神经网络》综述，24页pdf详述其在城市计算预测学习应用进展 单目3D目标检测文献综述...计算病理及其对精准医学的贡献和价值 扩散模型(Diffusion Model)首篇综述 多模态融合fusion的各种操作
近日一些国外的研究人员提出要使用云计算和雾计算或边缘计算结构互补的方式，而不再是将边缘计算视为云计算的替代品。...该研究团队创建了一个支持软件定义网络（SDN）的架构，以满足这些挑战，并创建了一个可同时使用云计算和边缘计算能力的可用网络。 ? 首先，SDN提供灵活和可靠的可用资源的实时信息。...使用SDN机构在单个网络内组合云计算和边缘计算，旨在为最终用户提供更好的用户体验，以及更好的资源池和敏捷网络管理。 该团队研究了两个案例，以测试云计算和边缘计算的组合是否比单独的云计算系统更好。...在这两个研究案例中，研究人员的结论是，使用SDN架构将使得网络可以互换使用云计算和边缘计算的资源，利用敏捷和动态系统需求，为用户提供最佳的服务。...但是，研究人员同时表示，应该进一步研究云计算和边缘计算组合网络中数据的安全性。
先来一首《好久不见》，给大家说一声抱歉，最近因为种种的原因，没有通过“计算机视觉战队”给打开带来好的文章和知识的分享，在此，代表“计算机视觉战队”向所有关注我们的您敬个礼，也非常感谢大家的支持，...刚刚开始的阶段，在语音识别和 计算机视觉等多类应用中取得了突破性的进展，尤其在语音领域。...三、深度学习的问题及趋势 深度学习算法在计算机视觉(图像识别、视频识别等)和语音识别中的应用， 尤其是大规模数据集下的应用取得突破性的进展，但仍有以下问题值得进一步研究： 无标记数据的特征学习...故而，如何在保证一定的训练精度的前提下，提高训练速度，依然是深度学习方向研究的课题之一。...因此， 深度学习方法与其他方法的融合，具有一定的研究意义。
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