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调研深度解析IaaS行业的现状与趋势

一、IaaS层具体产品/服务的选择情况 移动信息化研究中心2016年调研数据: ? 二、企业用户针对IaaS应用的部署模式 移动信息化研究中心2016年调研数据: ? 移动信息化研究中心的另一项调研数据就证明了这一点: ? 数据显示,只有13%的企业用户将云计算部署在企业自行运维的私有云上。 三、企业用户选择当前部署模式的主要考量 移动信息化研究中心2016年调研数据: ? 四、IaaS用户获取咨询服务的方式和内容 移动信息化研究中心2016年调研数据: ?

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深度学习人体姿态估计:2014-2020全面调研

基于输入数据和推理程序的系统分析和比较,作者对基于深度学习的 2D 和 3D 姿态估计解决方案进行全面回顾,其中涵盖了自2014 年以来 240 余篇相关研究论文。 尽管最近基于深度学习的人体姿势估计研究已经取得了很好的效果,但是训练数据不足,深度模糊和遮挡等挑战依旧存在。 本调查论文的目的是通过基于输入数据和推理程序的系统分析和比较,对基于深度学习的2D和3D姿态估计解决方案进行全面回顾。 该调查涵盖了自2014年以来240余篇研究论文。 本调研主要贡献有以下几点: 根据单眼图像/视频或其他来源的 2D 或 3D 场景,对单视图或多视图HPE方法进行分类并提供了最新的基于深度学习的 2D 和 3D HPE 方法的全面回顾(直至 2020 (b)自下而上法,先估计出所有的人体关键点和深度图,再对属于同一人的关键点进行分组连接。

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    Redash调研

    俗话说“工欲善其事必先利其器”,今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。

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    调研现场

    上两篇文章中写到为什么要做用户调研以及用户调研的流程,今天来说下调研现场应该怎么做。 调研工具 俗话说:“工欲善其事,必先利其器。” 那么调研现场的工具肯定是必不可少的,这里也顺便说下,用户调研的现场和可用性测试(关于可用性测试如果以后有机会单独写一篇文)的现场处理的方式都是大同小异的。 ,否则用户习惯不同的设备就崩溃了,更不用说调研了。 调研前的暖场 这个还是有必要说一下的,用户来到调研现场不要上来就直接进入调研,这其实和我们到一个陌生环境里一样心理都会有一些防范,所以理想的做法就是先从家常聊起,比如今天天气好热啊,您怎么过来的? 调研开始 经过前面的暖场后可以慢慢的切入话题了,现场调研大致分为四个步骤来完成。 第一步:让用户完成明确的任务 这里还是以上文中提到的“有钱花”为案例进行拆分 ?

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    ONNX调研

    13  目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有: Caffe2, PyTorch, MXNet,ML.NET,TensorRT 和 Microsoft CNTK,并且 TensorFlow 调研目的: 提高当前在线推断模型的性能, 最大限度地降低工程的机器成本。二. ONNX Runtime(ORT) 使用1. ONNX本身没有直接提供免费的服务化的方案, 故没有再进行ORT性能测试.如果想使用ONNX模型到线上, 建议使用Triton服务化, 个人本地测试并没有获得非常明显的性能提升(和个人模型有关), 所以没再深度研究和使用

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    有奖调研

    随着疫情的反复,我们也深刻认识到,只有随时随地接入的线上产品才能全天候的服务用户,因此本调研应运而生。接下来的3分钟,您将回答一系列问题,从而帮助LiveVideoStack更好的筹备新产品。

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    有奖调研 | 公众号内容偏好问卷调研

    有奖调研,先填先得! 有效填写问卷且关注公众号超过24小时的前120名用户 每人都送30QB~ 赶紧扫描下方二维码 抽出几分钟,将您的真实感受和建议告诉我们吧! ? ? ? ? ?

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    腾讯研究院“互联网+”案例研究组赴河北大城调研

    ◢ 腾讯研究院研究员及大城县相关政府部门人员与企业座谈   7月12日,腾讯研究院“互联网+”案例研究小组一行到河北大城县进行调研,就“互联网+产业”、“互联网+政务”等方面应用及“互联网+”为大城县县域经济发挥的作用等同各方进行座谈 作为全国最早实施“互联网+”的县级城市,大城县将互联网技术与产业、政务、民生有机连接,深入推进“互联网+大城”建设,推动大城县产业优化升级、提升政府政务和民生服务水平,计划3至4年的时间布局“无线智慧县城 在综合考虑产业的自身特性及与互联网相关性后,大城县选择红木产业作为“互联网+产业”的突破口。   上午十点,调研组一行首先到大城红木城、红木大集等进行考察。 也为其他县域城市的互联网+提供了经验,未来希望大城能有更多成果和外界分享。   参与调研的有腾讯研究院高级研究员周政华、刘金松,助理研究员李鑫,腾讯大燕网政务经理杨雪、编辑夏文华。 ■ 互联网+案例调研   在国家推出互联网+行动计划一周年之际,腾讯研究院联合腾讯网企鹅智酷、政务民生中心共同发起2016中国”互联网+案例调研”活动,寻找最佳实践榜样,分享成功经验。

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    CT图像肺结节识别算法调研 — CNN篇深度学习方法

    深度学习方法 ---- 单图识别 方法简介 类同于MINST图像的识别,将CT图像分解为64x64大小的图像,根据医生标注,若图像块中包含结节的中心点(centroid),则认为有结节,否则就没有

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    互联网+”,河北大城做对了什么?┃腾讯研究院案例调研

    随着互联网的快速发展,“互联网+”融入到各个领域。 河北省廊坊市大城县抓住发展机遇,依托良好的地理位置与产业优势,通过与腾讯、阿里等互联网公司的合作,将“互联网+”作为转型发展的重要突破点,着力打造“互联网+县域经济”。    2016年7月12日,腾讯研究院大城案例调研组赴当地调研,一方面就红木产业与互联网的结合等问题与当地红木生产企业、商户等代表进行座谈,同时调研组一行还与大城县网信办、政务服务中心、卫生局、国税局、地税局等相关工作人员召开座谈会 办公助手、微社区、微网站、会议助手、个人中心以及后台分权限管理等部分,主要服务于大城县委、政府、人大、政协等系统内部办公,实现文件通知,举报事项实时推送,会议精神学习传达,人大代表、政协委员参政议政,视察调研活动互动反馈等功能 ,导致“互联网+县域经济”在当前中国各地的发展并不均衡,因此,“互联网+”与县域经济的深度融合,无论是在大城县还是中国更多的县级行政区仍然还需要付出更多努力。

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    Metabase 产品调研

    Metabase是一款面向全体公司用户,可以提出问题并从数据中学习的简单,开源的数据查询和可视化分析工具。任何人都可以使用它来构建图表,仪表板和电子邮件。

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    ONOS调研报告

    1 SDN简介和组成部分 SDN即软件定义网络(Software Defined Network, SDN ),是emulex网络一种新型网络创新架构,是网络虚...

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    需求调研报告

    1调研流程 ? ? 需求分析是需求工程的核心, 分为4个阶段 识别需求 解决目标系统做什么,做到什么程度 功能,性能,环境,可靠性,安全性,保密性,用户界面,资源使用,成本,进度。 2 调研和分析方法 ? ? ?

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    动作识别调研

    iDT 当前的深度学习的方法? RGB + 光流 3D卷积 lstm + 单帧 skeleton(数据集缺乏) 概述 单帧的潜力有多大? 单帧的潜力结束后, 运动(多帧的信息)怎么获取? (c) 蓝绿色框中的光流信息, (d) 位移向量的水平信息, (e) 位移向量的垂直信息; iDT iDT(13年)(improved dense trajectories(轨迹)) iDT 方法(是深度学习进入该领域前效果最好 研究目标: 我们表明,3D ResNets显著优于为相同的深度2D ResNets, 从而说明时域信息对于动作识别来说很重要.

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    NAS 系统调研

    本文调研相关内容。 简介 NAS(Network Attached Storage:网络附属存储)按字面简单说就是连接在网络上,具备资料存储功能的装置,因此也称为“网络存储器”。 全时段待机 全天候待机,家庭局域网接入互联网,在任何有网络的地方都可以访问NAS数据库。 电源防护 小型UPS电源保护,断电后可以让NAS延迟正常关机,保护硬盘不受损坏,并且支持远程开、关机。 Nas 系统定制化太深,你如果想在上面深度折腾虚拟机,会有很多限制。

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    NAS 硬件调研

    链接:http://www.asrock.com/mb/Intel/J3455-ITX/index.cn.asp

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    深度互联网化:互联网家装距离真正互联网还有多远?

    互联网的发展也不是浅尝辄止,它的深度互联网化同样需要一个漫长的过程。 什么是深度互联网化? 深度互联网化是指一个行业的流程与环节建构于互联网之上,这些流程与环节和互联网发生深度融合与反应,该行业核心部分被互联网部分或全部感化,衍生出一种以传统行业为外部媒介,带给用户一种完全不同于传统行业体验的行为 深度互联网化是一种行为。 家装行业这种欠缺的原发性内生动力让互联网家装依然游离在深度互联网化的边缘,纵使已经有些网站尝试将家装行业与互联网进行深度融合,但庞大的藩篱让他们望而却步,最终选择继续在深度互联网化的爆点最边缘,并觊觎着这个行业发生的变化 四、互联网家装行业并未建立起与物联网深度融合的物料流通体系。某个行业,特别是与物流密切联系的行业,只有通过互联网建立起与物联网深度融合的物料流通体系才能算得上是真正的互联网化。

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    CitusDB调研分享

    CitusDB 是基于 PostgreSQL 扩展(类似 PHP 扩展)实现的 PostgreSQL 集群。

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