视频质量增强模型加速算法_杨文哲

提出了一种应用于视频质量增强算法的动态结构性剪裁算法Maskcut,它可以有效提高基于深度学习的视频质量增强算法的运行速度。Maskcut是一种通用的剪裁思路,支持绝大多数的基于卷积神经网络（CNN）深度学习网络模型的剪裁加速。基于原模型中已经训练好的参数数据,Maskcut使用一种针对剪裁加速的二次训练策略来进一步微调参数,从而在保证模型有效性损失不大的同时,缩短模型运行时间。以一种先进的视频质量增强算法——多帧质量增强2.0（MFQE 2.0）为目标,Maskcut剪裁后可以快速达到峰值信噪比（PSNR）指标损失低于1%、时间缩短10%以上的加速指标。

2021-04-20
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基于回归算法的证件物品识别器参数辨识模型_尚宝麒

证件物品管理识别器参数辨识存在局部最优现象,噪声干扰下辨识精度下降,提出基于回归算法的证件物品管理识别器参数辨识模型。将证件物品管理识别参数输出误差平方和,代入粒子群算法适应度函数,通过粒子群优化算法实时更新粒子个体最优值以及全局最优值,初步辨识证件物品管理识别器参数,并将所获取结果作为支持向量回归算法迭代初始值,利用支持向量回归算法,最终辨识证件物品管理识别器参数。模型测试结果表明,采用该模型可有效辨识证件物品管理识别器参数,参数辨识精度高达99%以上,且噪声干扰情况下仍具有较高的辨识精度。

2021-04-20
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从数据标注到算力平台，如何构建具有工程化能力的AI平台？

经历了半个多世纪的发展，AI已经走出实验室，离开棋盘，掀起了智能化的浪潮，通过智能客服、智能医生、智能家电、智慧城市、智慧安防、机器人、智能投研等服务场景在诸多行业有了深入而广泛的应用。国际咨询公司埃森哲研究了AI在12个发达经济体中所产生的影响，认为AI能够将劳动生产率提高40%；到2035年，AI可以使年度经济增长率提高一倍。

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基于高斯混合模型的火焰检测算法_张怡

火灾作为对社会和环境危害最大的灾难,一直是人们重点防范的对象。但目前现有的火灾预警系统都存在误报率过高的问题。因此,文中提出了一种基于火焰闪烁动力学的火焰检测框架。在该框架中,火焰颜色分布模型采用高斯混合模型。此外,采用概率显著性分析方法和一维小波变换提取运动显著性和滤波后的时间序列作为特征,描述火焰的动态特性和闪烁特性。通过实验证明了提出的方法对比现有方法具有较好的精确度,能够获得95%以上的精度,并且具有较低的误报率,满足实际需求。

2021-04-20
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工业互联网连接与安全模型研究

工业互联网平台中的连接与信息安全有着非常密切的关系，连接越多，关系越复杂，信息安全的潜在问题也就越严重。本文对连接两端的数据和网络环境进行了分析，研究了数据在受到各种非正常改变时可能带来的风险问题。数据即使内容没有被改变，但是只要被非法访问或时序出现偏移，同样也会给工业互联网带来灾难性的影响。为了防止非法数据入侵，必须增强工业互联网信息安全方面的感知能力，使之具有足够强大的免疫功能。这就需要在工业互联网平台中建立一种数据行为的侦测机制，可以通过逻辑计算或机器学习的方法实现这种机制。本文将工业互联网平台的连接构成、信息安全、数据行为和行为侦测构成一个完整的研究对象，建立它们之间的关系模型，为深入研究工业互联网信息安全问题提供良好的基础。

2021-04-20
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物联网：是泡沫还是技术革命？

对于作为互联网延伸的物联网来说，自然遵循网络经济的普遍原则。物联网作为一个新生事物，就它目前的发展环境来说的确不具备一些基础条件；不过，在一些情况下人们需要增加他的能力控制范围，而物联网的一个重要作用就是增加人们的能力控制范围。

2021-04-20
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软件业务的SaaS转型，究竟难在哪？

软件企业的SaaS业务转型，完全是因追求收入增长而起。既然订阅服务有可能提升收入水平，那么把软件按照订阅模式收费不就OK了，为什么还要向SaaS转型

2021-04-19
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大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业

大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业，典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生，以典型的“高频复杂”的形式出现，给各类分析人员提供了大量的可参考数据，从这其中借用建模工具分析提取有效指标，是一种典型的“大数据”应用。

2021-04-19
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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。