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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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金融市场超融合,哪家的最多?

日前,IDC 发布《2020 年第四季度中国软件定义存储及超融合市场报告》,报告显示,超融合软件全年实现 51.8% 的增长,市场规模达到 3.45 亿美元(约 22.3 亿人民币)。...在金融行业,唯一专注在超融合赛道的中国厂商 SmartX 以17.2% 的市场占有率排名第一,超越华为、深信服、戴尔等国内外综合类 IT 厂商。...作为用户从传统基础架构向企业云架构转型的主流技术方向之一,超融合最大的价值来自于架构核心组件——存储实现了从集中控制到分布式转型,以及从专用硬件到基于标准商用服务器的软件定义模式转型。...分布式存储稳定性和产品特性、对虚拟化平台和硬件的开放性也因此成为衡量超融合产品专业度的重要标准。 作为中国专业的超融合厂商,SmartX 从成立之初便从对 IT 要求最为严苛的金融行业拓展。...▌证券行业首家生产级超融合信创云 中信建投证券已经部署上百节点 SmartX 超融合产品支撑多种交易系统、核心关键应用及数据库系统;在近三年合作的基础上,双方于 2020 年末联合发布了证券行业首家金融生产级信创云案例

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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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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...1,模态融合架构(神经网络模型的基本结构形式) 模态融合的主要目标是缩小模态间的异质性差异,同时保持各模态特定语义的完整性,并在深度学习模型中取得最优的性能。...2,模态融合方法 将模态融合方法分为两大类:模型无关的方法和基于模型的方法,前者不直接依赖于特定的深度学习方法,后者利用深度学习模型显式地解决模态融合问题,例如基于核的方法、图像模型方法和神经网络方法等...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

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deepfakes怎么用_如何使用 Deepfakes 换

如何使用 Deepfakes换 1.获取deepfakes工具包 git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git 2.补齐依赖包: pip install...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。...5.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...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

58同城 架构师 编辑整理:陈佳琪、李元 内容来源:DataFunTalk 导读:58同城作为分类信息网站,服务覆盖多个领域,如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等,不同的业务有不同的特点,这使得多业务融合推荐成为一大挑战...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。...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。 常见的推荐系统,如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系,然后通过适当的算法进行匹配。...业务流量分配策略 这个优化主要针对第二个挑战:业务之间的流量均衡 实际业务需求: 由于58首页信息流是品类混合推荐的场景,推荐的结果既要满足用户个性化需求,又要满足在整体上各业务的占比与58实际业务流量比例相符合...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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机房活架构,究竟怎么玩?

前情提要: 《当年,我们是怎么平滑上云的?》一文中提到了上云的背景,将所有的系统,从一个机房,迁移到另一个机房。 ? 如上图: 迁移之前,系统部署在机房A(M6)内,是单机房架构。...《当年,我们是怎么平滑上云的?》...机房活架构,什么是理想状态下的“同机房连接”? ?...该机房活架构,并没有做到100%的“同机房连接”,通常称作伪机房活架构。 伪机房活架构,有“主机房”和“从机房”的差别。...(2)跨机房写,会10毫秒延时; 小结: (1)理想机房活架构,是纯粹的“同机房连接”,仅有异步数据同步会跨机房; (2)理想机房活架构,会有较严重数据一致性问题,仅适用于具备数据聚集效应的业务场景

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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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模型融合推荐算法——从原理到实践

但是其中一类方法非常特殊,我们称为模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...常见的模型融合算法 达观数据的众多实践发现,模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合,充分发挥各个算法的长处?...这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果:...通过模型进行融合往往效果最好,但实现代价和计算开销也比较大。 达观的多级融合技术 在达观数据(http://datagrand.com)的实践中,采用的多级融合架构如下: ?...往往容易犯的错误是基础算法用的一些词典使用了全部的数据,这会使得融合算法效果大打折扣,因为相当于基础算法已经提前获知了融合算法的测试数据 3)基础算法的区分度越好,融合算法的效果越好,比较不容易出现过拟合

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