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重磅:腾讯云发布融合新功能,免费体验

9月4日,腾讯云正式发布融合新产品,该产品在之前单融合的基础上,新增多融合和选融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。.../document/api/670/37736 SDK 接入参考:https://cloud.tencent.com/document/product/670/31061#SDK 【产品能力】 1-.../选融合 支持、选融合,最多支持指定融合3张人脸,可应用在全家福、与明星合照等多人场景,增加活动的互动趣味性。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换类小程序、APP 为文娱、美妆、换等小程序、APP提供单融合功能,间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包,享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单/融合产品,扫码即可体验。

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如何选购最佳通配符SSL证书?

通配符证书选购攻略.jpg 通配符SSL证书优势 高扩展性 由于一张通配符SSL证书支持保护一个主域名及其所有二级子域名,换句话说,它可以同时确保多个子域名站点的安全,如您后续新增同级子域名,无需再额外付费...以上是通配符SSL证书普遍特点,那么如何选购最佳的通配符证书呢?需要注意哪些方面呢? 选购通配符证书注意事项 1....所以在选购通配符证书时,需要确认SSL证书的兼容性,保证证书被全球99%的浏览器、服务器、移动设备等兼容和信任。如果您的潜在用户不能从他们的设备上访问您的公司网站,毫无疑问,这将有损公司品牌形象。...所以,选购证书时,也要优先选择能随时提供专业客户服务和技术支持的供应商,以便及时解决您的问题。 4....那么,当您选购某一个CA下的通配符证书时,为避免造成不必要的损失,可以了解一下它的退款服务。 根据上面提到的四条注意事项,相信您能找到满意的通配符SSL证书,实现多个子域名的HTTPS安全加密。

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模态融合注记_超融合泛用

包括模态表示学习Multimodal Representation,模态转化Translation,对齐Alignment,模态融合Multimodal Fusion,协同学习Co-learning...模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion),传感器融合(Multi-sensor Fusion)。...模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。...2.模态信息融合,是对单模态决策的结果进行加权求和: 其中, 为每个单模态下多分类器融合的预测概率, 为分配给该模态的权重。...2.3模态融合下长时程肺部病灶良恶性预测 针对同一病人从早期到确诊的 CT 影像,分别提取肺结节图像的传统特征与深度特征(双模态),利用一个两层神经网络进行相关性融合;然后选取不同时期的肺结节模态特征融合向量

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帧数据融合思路

一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据(使用什么设备,查找相应设备的介绍,设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等,采用无标记点融合,或标记点融合;要考虑帧数据之间的旋转角度); B、如何将你的数据对象从环境中分割出来...(识别分割、手动分割CC),深度学习若能做分割,并且针对特定对象的效果还行的话,再结合PCL做帧数据的融合,是一个创新点(前提是提高效率); C、对数据的输入输出要掌握,一般程序都是一样的,复制粘贴即可...二、对数据的预处理(融合肯定至少两帧数据) A、数据是否有噪声:根据噪声的类别,选择合适的算法进行去除(直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等); B、数据是否需要下采样:体素栅格滤波(参数的设置,...根据自己的目的,参考北航出的国内唯一一本PCL的书,同时兼顾PCL官网的更新内容); B、精配准执行前的准备:是否建立空间拓扑关系(一般需要建立,加快计算速度); C、是否需要剔除错误点对(一般需要剔除,提高融合精度...书以及官网都可查阅); D、执行计算,并输出精配准融合点云对象,输出精配R和T,输出精配时间,并可视化(保存或可视化都行)。

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开发 | 除了性价比排名,如何选购深度学习 GPU

是否需要卡? 出于最初的激动,我走上了卡交火的不归路——用 40Gbit/s 的 InfiniBand 桥接器连接,我搭建了一个迷你 GPU “集群”,万分激动地试验卡是否能有更好的表现。...这之后,我继续探索如何卡环境玩深度学习。 我开发了一个全新的 8 bit 压缩技术,其模型并行化比起 32 bit 方法要高效得多,尤其是密集或全连接层。...卡,但不搞并行 卡的另一个优势是,即便你不对算法做并行化,还可以同时跑多个算法、实验——每个算法在在一个 GPU 上单独运行。...但用卡来加速深度学习模型,正在变得越来越重要。如果你的目标是快速入门深度学习,块便宜的显卡也是不错的。就我个人而言,我更倾向选择块弱一点的 GPU,而不是一块核弹,对于研究实验也是如此。...我需要处理的任务、如何进行试验,决定了对我而言的最佳选择,不管是 GTX 1070 还是 GTX 1080。 对于预算紧张的开发者而言,选择余地非常有限。

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模态融合技术综述和应用

文章目录 模态技术基础 1,模态融合架构(神经网络模型的基本结构形式) 1.1联合架构 1.2协同架构 1.3编解码架构(自监督) 2,模态融合方法 2.1早期融合 2.2 晚期融合 2.3混合融合...3,模态对齐方法 3.1显式对齐方法 3.2隐式对齐方法 4,开放数据与资源 模态深度学习综述:网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1:模态摘要...因此,研究者们开始关注如何将来自多领域的数据进行融合,以实现多种异质信息的互补。例如,对语音识别的研究表明,视觉模态提供了嘴的唇部运动和发音的信息,包括张开和关闭,从而有助于提高语音识别性能。...4,开放数据与资源 模态深度学习综述:网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1:模态摘要(综合模态信息生成内容摘要) 模态摘要(Multi-modal...作者提出模型的重点也主要关注如何过滤图片噪音信息。模型核心包括了三个部分,如上图,句子编码器,图片编码器和解码器。句子编码器是一个双向 GRU,图片编码器是 VGG,分别会得到一个序列的隐层表示。

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如何使用 Deepfakes 换

做这个的原因是因为我们主要关注的是换,所以只需要获取脸部的特征,其他环境因素对换的影响并不大。 在面部抓取的过程完成后,我们可以得到所有脸部图片。...转换人脸 在训练完模型后(损失值较低),可以使用以下命令对目标图进行换: ....最后将转换后的人脸图片集合,合成一个视频: ffmpeg –i video-frame-%0d.png -c:v libx264 -vf “fps=25, format=yuv420p” out.mp4 下面是两个换图...encoder学习如何将一个图片转化为面部特征值。 decoder A用于学习如何通过面部特征值重构图片A,decoder B用于学习如何通过面部特征值重构图片B。...这样最后我们用图片B获取到的,使用encoder抽取特征,再使用A的decoder还原,便会得到A的,B的表情。

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业务融合推荐策略实践与思考

如何准确挖掘用户的需求?如何平衡各业务之间的流量分配?如何增加多样性提升用户体验?这些问题将在本次分享中解答。...业务:首页的访问量较大(千万级别pv),如何把流量分配给不同的业务就很关键。 推荐感知:虽然用户的目标单一,但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。...58app首页推荐业务 ( 品类推荐 ) 主要面临的挑战在于: 如何满足用户对于不同品类的兴趣?( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配?...( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性?( 动态刷新机制 ) 03 重排优化 1. 兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战:强兴趣下的业务融合。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐,致力于通过融合业务、策略推荐系统的迭代升级,支持流量分发,优化连接效率,提升用户体验。 今天的分享就到这里,谢谢大家。

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数据融合模态图像融合技术在安全监控中的应用

本文将探讨模态图像融合技术在安全监控中的应用,包括其原理、应用场景以及部署过程。I....模态图像融合技术概述模态图像融合技术旨在将来自多个传感器或数据源的图像信息整合在一起,以获得比单一模态图像更全面、更准确的监控结果。...常见的模态图像融合技术包括但不限于:特征级融合特征级融合技术是模态图像融合中的一种重要方法,它旨在将不同图像源提取的特征进行有效融合,以增强监控系统对目标的检测和识别能力。...应用场景模态图像融合技术在安全监控领域有着广泛的应用,其中一些典型的应用场景包括:边界监控: 在边界线或围栏周围部署可见光摄像头和红外摄像头,利用模态图像融合技术监测和识别潜在的入侵者或异常行为。...模型训练和优化利用深度学习或传统机器学习算法,对采集到的模态图像数据进行训练和优化,构建模态图像融合模型。4.

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模态情感识别_模态融合的情感识别研究「建议收藏」

情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个模态融合的问题。...提出一种模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。...实验结果表明,融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。...提出的模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。

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