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穿戴设备:不要纠结“可穿戴

穿戴还要解决哪些突兀?...在笔者看来,可穿戴产品如今陷入一种狭隘的概念误区,即一切可穿戴必须是要能穿戴的,事实上,如果将定义延展开来的话,可穿戴大部分都在主打“软+硬+云”的黄金三角标配概念,按照这样的概念,显然,可穿戴的范畴不仅仅限于眼镜...挣脱可穿戴“必须穿戴”的枷锁后,接下来还要解决几个最现实的问题: 1、硬的问题。这点重在强调品质。...可穿戴人工智能行业初级阶段的表现形态,虽然说人工智能与人类智能是存在一定差异性,比如,无论人工智能未来发展到何种形态,但决不会出现美国大片中的机器人取代人的意识,成为人类智能。...但有一点,所谓的人工智能应该可以模拟人脑的某些活动,从而让人类逐渐解放双手或部分大脑。从这点看,初级阶段的可穿戴显然还任重道远!

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工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法

工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法利用yolo网络模型图像识别技术,工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法可以准确地识别现场人员是否穿戴了正确的工装,包括工作服、安全帽等。...一旦检测到未穿戴的情况,将立即发出警报并提示相关人员进行整改。...这就意味着 工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法可以以小于 25 毫秒延迟,实时地处理视频。对于欠实时系统,在准确率保证的情况下,速度快于其他方法。...图片工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练,然后使用完整的网络,在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。...工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法在采用NMS(Non-maximal suppression,非极大值抑制)算法选出最有可能是目标的结果。

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    人工智能下的可穿戴设备:如何争夺物联网的入口

    以上两篇文章获得很大反响,同时也有几十家主流媒体转载,今天将完成可穿戴设备三步曲最后一篇文章,本章主要通过人工智能来思考未来可穿戴智能设备出路,人工智能是所有智能硬件最高层级应用,以达到科技与人体验完美融合...可穿戴智能设备与人工智能两者结合,使得人体感知能力进一步补充和延伸,情景感知将会是下一个智能硬件科技新趋势,很快很多可穿戴等智能设备将具备某些“情景感知”功能的应用软件,这一核心定是人工智能的崛起。...人工智能与可穿戴等智能设备融合带来全新的科技体验。...人工智能支撑可穿戴设备拟脑思考 可穿戴设备是物联网最大消费类产品,作为物联网领域一部分,联网、交互是可穿戴设备最基本功能,对于可穿戴智能设备后端支撑的人工智能、云端运算是可穿戴设备实现科技体验最大的核心支撑技术...未来可穿戴智能设备将由人工智能变的更大强大,显然人工智能应用中发挥可穿戴设备巨大价值,模拟人脑的思考方式,帮助我们从后端服务器中获得及时信息并呈现给用户。

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    CSAPP lab

    CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程,具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接,本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考,以下是github的lab...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程,也顺便将踩坑过程分享,帮助后人少走弯路...学习过程(以Lab为单位总结) 简单查阅别的学习经验后,大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多,lab是课程的精髓,我已经粗略的学过编译原理,计算机组成原理和操作系统,所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab,目标3个月完成大多数的lab(也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过) Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成

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    工地反光衣穿戴检测

    工地反光衣穿戴检测系统利用作业现场已有的监控摄像头,通过机器视觉ai分析+边缘计算深度学习技术对现场人员反光衣穿戴检测、高空作业安全带穿戴识别、安全帽佩戴识别、区域入侵、明火烟雾识别、工装着装合规识别等...,当工地反光衣穿戴检测到现场人员未按要求穿戴出现违规行为时,及时抓拍预警提醒,并同步回传到后台保存视频和违规图片。...工地反光衣穿戴检测应用人体姿态识别、违规行为检测预警,对抽烟行为、敏感区域异常停留徘徊,安全帽、反光衣识别、打电话、睡岗离岗、玩手机、安全带穿戴检测识别等违规行为实时分析检测,工地反光衣穿戴检测一定程度上提升了安全作业及现场人员的监督效率...工地反光衣穿戴检测和识别施工现场异常状况,如工装着装合规识别、周界入侵、攀高识别、危险区域闯入、重点区域人员徘徊、工作时间睡岗离岗等,工地反光衣穿戴检测一旦发现异常,立即抓拍并触发警报,还可联动现场语音进行提示

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    为可穿戴设备正名

    处于聚光灯下的可穿戴设备,冰火两重天。全世界都被Google Glass、智能手表和健康手环这几样具有代表性的可穿戴设备所吸引,巨头寄予厚望,创业者寻觅机会,用户翘首以盼。...不过打击可穿戴设备的消极声音越来越多,不乏雷军、周鸿祎这样的业界领袖。...四、可穿戴设备前景明朗 IDC最新报告显示可穿戴设备很快成为主流,在今年底,全世界范围内将运送超过1900万个可穿戴设备,这是去年数量的3倍。...这个列表缺失了一些设备,但足以说明可穿戴设备市场的繁荣,且价格并非都是Google Glass那么昂贵。 中国的可穿戴设备产品并不多。...可穿戴设备的技术短板已经被突破了。摩尔定律依然生效,Intel等芯片巨头面向可穿戴设备推出了Edison等更加小型和低能耗的芯片。

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    工地反光衣穿戴识别

    工地反光衣穿戴识别系统依据现场监控摄像头采集的视频图象,应用最新的神经网络算法,检测到一些人不穿反光衣服时,前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器,然后实时读取视频流并进行语音报警广播。...工地反光衣穿戴识别系统的另一个闪光点是能够应用现有的监控摄像机,实时监控分析,不需要新增加其他硬件终端。烟台蓬莱国际机场二期智慧工地的项目通过引进工地反光衣穿戴识别系统。...当工人经过大门口进到安全通道时,工地反光衣穿戴识别系统开始实时分析监控。一旦有的人不穿反光衣,系统会立即警报。通过一年的使用,烟台蓬莱国际机场项目表明,安全生产事故率与去年同比减少55%。...工地反光衣穿戴识别系统使用智能视频分析和神经网络算法,现对建筑工地施工区域人员是否穿反光衣进行实时分析识别、跟踪和报警。同时向有关管理人员推送报警信息,可根据报警记录和警报截屏、违规视频查看。

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    定义穿戴设备行业规范,软件绿色联盟发布《智能穿戴设备计步评测标准》

    近年来,随着5G和人工智能技术的发展,原本孤立存在的物件通过移动网络被赋予了服务化和社交化的属性,进入了高速发展阶段。数据不再是孤单的数据,设备监测的数据为服务化和社交化提供着支持继而优化服务。...目前市场上可穿戴设备形态多种多样,包括智能手表、智能手环、智能眼镜等等,功能也因设备形态及应用场景不尽相同,其中计步功能是智能穿戴设备最常见、最基础的功能之一。...2019年11月18日,软件绿色联盟标准评测工作组正式发布《智能穿戴设备计步评测标准》初稿,该标准描述腕戴式智能手表和智能手环计步功能的测试环境、测试指标、测试方法,适用于指导智能穿戴厂商、第三方评测机构对智能手表和智能手环计步功能的评测...计步上报时延:从运动开始到步数显示在穿戴设备上的时间。...关于《智能穿戴设备计步评测标准》测试方法等更多内容. ·END·

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    人工智能改变游戏未来?网易伏羲AI Lab展示游戏开发黑科技

    用户画像是 AI 领域里贴近业务转化的前沿研究方向,与传统的数据挖掘不同,人工智能的算法赋予了「用户画像」全新的生命力: 伏羲 AI Lab 通过研究玩家的行为序列、轨迹序列,结合图像视觉技术,实现了对游戏外挂群体的高效打击...在伏羲 AI Lab,我们不会为了研究而研究。但在技术落地过程中解决的难题,如对技术发展有推动意义,则会形成论文发表出来。」...除了面向应用的研究,网易伏羲 AI Lab 最近也活跃于 KDD、NeurIPS 等人工智能顶级会议上,李仁杰博士向我们介绍了最近该机构在一些会议上发表的论文: 这其中包括国内第一次中 ACM IVA...可以看到,网易伏羲 AI Lab 的论文包含玩家行为研究、计算机视觉和强化学习等方面的研究,几乎包含了游戏领域 AI 的发展所有方向。...在游戏中引入 AI 还是一种新的尝试,如何说服产品同事接受并使用新技术是伏羲 AI Lab 在未来会遇到的挑战。 「与其他娱乐项目不同的是,游戏可以带来沉浸式的交互体验。」

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    业界 | 腾讯AI Lab主任张潼:我们如何在人工智能领域布局?

    腾讯是龙头企业,人工智能有很多积累,我们希望开放腾讯的技术或者场景,为大家服务。...AI时代的四大关键要素 我们只要抓住这四点因素就可以进一步推动国内人工智能的发展。 第一点是丰富的业务场景。...两类人才相互配合,才能使得中国人工智能在应用层面、研究层面保持领先地位。 解密 AI Lab 的三大研究方向 AI Lab很看重底层和基础性技术研究。...AI Lab 的四大应用方向 在腾讯的业务场景上,AI Lab提出了四大应用方向: 第一是游戏AI,因为腾讯有游戏场景,它能够积累决策系统、增强学习等一系列基础技术。...本期主题“深度学习:从算法到应用”围绕当下大热的人工智能领域进行,邀请了 8 位来自学术界和工业界的学术大牛,在三天的时间里,向 400 多位学员讲授了人工智能领域的前沿技术和学术研究。

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