Je! Ni Teknolojia Gani za Mfumo wa Sehemu ya Maegesho Nyuma ya Ubongo wa Mjini- TigerWong

Mfumo wa sehemu ya maegesho hutumia mtandao wa uchimbaji wa maudhui na mtandao wa uchimbaji wa mitindo ili kutoa vipengele kutoka kwa picha za maudhui na picha za mtindo mtawalia, zikichochewa na mtandao wa kizazi cha makabiliano na ujifunzaji wa kuhamisha mitindo. Baada ya kuchanganya hizi mbili, picha zilizo na maudhui yanayolingana na mtindo hupatikana kupitia mtandao wa kizazi cha picha. Miundombinu ya mtandao, ubongo wa vijijini. Tumia rasilimali tajiri za data za vijijini kufanya uchambuzi wa jumla na wa wakati halisi wa mashambani. Kutenga rasilimali za umma kwa ufanisi na rasilimali za data za mijini, kuboresha utawala wa kijamii mara kwa mara, na kukuza maendeleo endelevu vijijini. Imekusanyika katika e-kitabu kidogo, leo nitaandika karatasi tatu za vitendo kwenye "ubongo wa vijijini". Karatasi tatu bora zilizoshirikiwa nawe zilijumuishwa katika karatasi za kilele za acmm2017, sehemu muhimu ya teknolojia mbele ya ubongo wa vijijini.

Kila mapinduzi ya kiteknolojia, Wang Jian, mwenyekiti wa kamati ya kiufundi ya kundi la Alibaba, aliwahi kusema. Itasukuma mbele ustaarabu wa vijijini. Katika enzi ya injini ya mvuke, ishara ya mashambani ilikuwa kujenga barabara; Katika zama za nguvu za umeme, maendeleo ya maeneo ya vijijini ni kuweka gridi ya umeme. Katika enzi ya mtandao, data imekuwa rasilimali muhimu. Vijiji vinahitaji kujenga ubongo wa data ili kuboresha ustaarabu tena. Tafuta shida nyingi za kutatuliwa kupitia mradi wa "ubongo wa vijijini".

Mfumo wa sehemu ya maegesho, kama vile jinsi ya kutambua kwa usahihi mtiririko wa watu na nyimbo za magari, jinsi ya kutoa vipengele vya kitu katika nafasi ya tatu-dimensional, nk. Kupitia mazoezi mara kwa mara, tafuta masuluhisho bora zaidi, na uweke mbinu hizi katika eneo halisi ili kuboresha vyema utuaji wa programu. Ugunduzi wa hitilafu wa video hurejelea kugundua sehemu zenye hali isiyo ya kawaida na tabia katika video. Karatasi hii inalenga kujadili jinsi ya kutatua tatizo la ugunduzi wa "utaratibu wa video". Ugunduzi wa hali isiyo ya kawaida katika matukio ya video ya ulimwengu halisi ni tatizo gumu, kwa sababu "machafuko" yenyewe ni vigumu kufafanua, na kuna mandharinyuma, vitu na miondoko katika eneo la tukio. Jinsi ya kutumia algoriti ya utambuzi ili kusaidia mfumo kupata ajali za trafiki kiotomatiki na watembea kwa miguu wanaotiliwa shaka katika hali za trafiki na usalama? Katika maisha halisi, ina matarajio mengi ya matumizi na thamani ya juu ya utafiti.

Kwa kuchochewa na matokeo ya hivi punde ya utafiti katika uwanja wa utambuzi wa mwendo, katika karatasi hii, ninatoa mbinu kwa ubongo wa vijijini kufuatilia hitilafu za trafiki. Uwekaji usimbaji wa kibinafsi wa angavu umeundwa kwa utambuzi wa hitilafu ya video, na mbinu ya kukokotoa makosa ya utabiri yenye uzito unaopungua inapendekezwa. Kupitia tathmini ya matukio halisi ya trafiki, algorithm imezidi njia bora ya awali katika viashiria muhimu. Pata mtu yule yule kwenye picha zinazolingana na kamera zingine. Teknolojia ya kuwatambua waenda kwa miguu ina utafiti muhimu sana wa kisayansi na thamani ya matumizi ya vitendo. Utambuzi upya wa watembea kwa miguu unarejelea picha ya mtembea kwa miguu chini ya kamera fulani. Hivi karibuni, imekuwa ikitumiwa sana katika usafiri, usalama na nyanja nyingine, ambayo ni ya umuhimu mkubwa wa kujenga kijiji salama na cha akili. Wakati huo huo, kufanana kunapanuliwa kwa viwango vingine. Katika karatasi hii, ninatoa usaidizi wa kiufundi kwa ajili ya utambuzi na uamuzi wa njia ya mtiririko wa watembea kwa miguu. Kuchanganya faida za mtandao wa siames na modeli ya mtandao wa uainishaji wa mafunzo ya kina. Kwa sasa, matokeo bora ya usahihi wa kurejesha yamefikia kiwango cha juu zaidi katika tasnia. Mojawapo ya miundo msingi ya kijiji mahiri, kielelezo cha utambuzi wa sahani za leseni. Tunahitaji kutambua namba za leseni za vijiji vyote nchini. Kwa mfano, mimi hukusanya data hasa kulingana na "Zhejiang sahani ya leseni ni sahani kuu ya leseni. Kwa wakati huu, algoriti zinahitajika kutumika kutengeneza data kiotomatiki.

Kupanda kwa mafunzo ya kina katika miaka miwili ya hivi karibuni kumeboresha sana utendaji wa muundo wa AI, lakini pia huleta mahitaji makubwa ya data na gharama ya kuweka lebo. Katika matukio halisi, mara nyingi ni vigumu kupata data ya kina zaidi, kubwa, sare na iliyo na lebo kwa usahihi, kwa hivyo acha AI ijifunze kutoa data kama mwelekeo mkuu wa Flow ni moja ya mifano ya zamani ya Gan, lakini mifano ya kawaida ya Gan mara nyingi huwa na shida fulani. kama vile uundaji wa data usiodhibitiwa, ujanibishaji duni na kadhalika.