> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... **相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本存储:背景与趋势在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推荐广告训练平台和通用的...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 这里推荐两个好用的应用部署。*云端:*可以使用华为云的一站式开发平台ModerArts来开发微信小程序。ModerArts提供数据结构化标注管理,大规模分布式模型训练服务,同时支持模型在智能终端、边缘计算和云端的部署应用...
提高工作效能和产品质量。同时,边缘计算可用于进行灵便制造,快速调整加工过程,以满足市场需求。上述只是常见的一些应用场景,边缘计算的强大之处让它被用于各个行业。# 5.实例项目分析下面给出一个博主做过的... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...
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产品简介识别图片中的商品分类及属性,包含服饰鞋靴、箱包、玩具、3C家电、家居日用等品类。 产品优势标签丰富标签丰富,覆盖数十种行业和图像内容类别,支持数千种实体识别与多层级标签体系精准度高。精准度高基于海量数据和深度学习技术,在业务场景中不断优化,算法精准度持续提升。拓展性强拓展性强具备迁移学习能力的智能算法架构,可快速拓展扩展标签体系,丰富识别能力。灵活定制丰富识别能力灵活定制可针对实际业务需要,快速 应...
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在指定图像内容库中,通过图像文件快速检索视觉上相同或相似的图像信息,应用于视觉素材搜索、图像内容比对、拍照搜同款商品等场景。 核心优势 搜索效果出众基于大规模深度学习的视觉搜索算法,搜索精准度和召回率表现出众。 支持海量图库支持亿级海量图像数据建库索引,同时保障以图搜图毫秒级响应速度。 服务稳定可靠经过实际业务验证的大规模搜索流量承载能力,稳定支持高并发场景。 搜索算法定制根据客户业务场景需求,灵活定制视觉...
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
平台概述火山引擎语音识别和音视频字幕服务基于业界先进的深度学习技术,为客户提供了多种场景下的标准识别模型。为了方便客户提高细分场景下的语音识别效果,自学习平台为客户提供可自主使用的热词能力,从而进一步提高客户场景的识别准确率。
# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...
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