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图像识别的原理、过程、应用前景,精华篇!

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人

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计算机科学与技术现状分析_信息科学与计算机科学的区别

摘要:在这个科技突飞猛进发展的时代,计算机网络已经家喻户晓,在日常生活中也起着不可忽视的作用,计算机的发展提高了人们的生活质量,加快了信息的传播,现如今,各个国家都比较重视计算机科学与技术的发展,使计算机科学与技术在全国综合国力竞争的作用逐渐加大。对于这种情况,加快计算机科学与技术的发展,不但有利于人们更快捷地了解如今的发展趋势和历史,且还推动计算机科学与技术的进步,方便人们的生活。本文首先阐述了计算机科学与技术的起源和历史回顾,然后根据它的发展现状,分析在未来社会中可能出现的发展趋势。

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深度学习训练时间从几小时缩减到数分钟,微软与CSCS超算新突破

【新智元导读】微软和瑞士国家计算中心(CSCS)的科学家们取得了重大突破,将超级计算机上深度学习的训练时间缩减到数分钟。训练时间的缩短,再加上超级计算机技术的引入,或能够解决现在在图像、视频和语音识别,自然语言处理等方面问题的瓶颈。考虑到深度学习能够提供的复杂性,这样的研究还可能扩展到其它多个领域。微软AI研究员黄学东认为,这项研究甚至可能推动深度学习的界限,因为它代表了训练及评估深度学习算法的大突破。 深度学习模型通常需要数周的时间来训练。但现在,微软和瑞士国家计算中心(CSCS)的科学家们取得了重大突破

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如何通过云流化像素流技术,开启虚拟仿真系统的网页演示?

虚拟仿真教学系统,对于教育行业来说是个福音,因为这种视听触觉一体化的感知,可以让学生更好地理解课程涉及的知识。甚至是一些危险的实验或者不好在实际场景中参与的项目,都可以通过虚拟仿真技术进行模拟。简单来说这是一种通过计算机技术将具体事务或者场景以视听的立体形式展现出来。而随着计算机技术和网络基础设施的发展,这项技术在民用商业领域也有了应用和发展。虚拟仿真行业高度依赖各种先进软硬件设备,包括:高性能计算机、通用软件及操作系统、数据处理芯片、专用电子模块及电子元器件等,而这些的成本非常高,也导致项目成本和推进都会相对缓慢。尤其是大型的虚拟仿真系统,在给客户演示中为了取得好的效果,要么单纯依赖局域网,要么需要客户具有高性能的机器,而且需要本地安装。因此在演示中可能存在各种障碍,那有没有什么办法可以通过云端网页给客户开启虚拟仿真系统的演示呢?

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