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人群距离监测DeepSOCIAL最全汉化论文+源码导读

在疫情期间,公共场所中尽量避免人群聚集,可以有效控制疫情扩散。英国利兹大学的研究团队开源了 DeepSOCIAL 人群距离监测项目,通过 YOLOv4+SORT 的方式快速实现了这一应用。 DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测,再用 SORT 实现目标跟踪,并通过单目视觉IPM 逆透视映射实现距离估计,最终评估人群距离监测和风险评估。

  • 2021-09-26
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互联网时代人工智能未来发展趋势与产业影响

人工智能是引领未来的战略性技术,也成为了国际竞争的焦点。目前,我国人工智能企业数量较多,据中国新一代人工智能发展战略研究院的统计数据显示,截至2020年,我国共有2205家人工智能企业。企业主要创建时间集中在2012-2018年间,其中2015年创建的人工智能企业最多,占到14.36%。2015年之后,人工智能相关企业创建热度逐渐下降。

  • 2021-09-26
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ESG现代应用程序开发安全24页

ESG现代应用程序开发安全24页

  • 2021-09-24
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制造企业如何实现线边物流升级|线边物流专题(一)

线边物流(Logistics for Assembly Line)是指车间内为生产线加工制造提供的物流服务。空间上从车间入口的物料交接区开始,到车间内的物料缓存区,再至生产线的每个工位,以及上游工位到下游工位之间的物料运转,器具和物料的逆向物流,直至成品下线及车间内暂存区。

  • 2021-09-23
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多图详解边缘计算系统的组成及概念

1. 组成部分:边缘计算系统由云、边、端三部分组成,每部分的解决方案不止一种。本文的云组成部分选择Kubernetes,边组成部分选择KubeEdge,端组成部分选择EdgeX Foundry。 2. 概念解析:对组成边缘计算系统的云、边、端三部分涉及的相关概念进行说明。

  • 2021-09-23
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传感器技术及其应用

传感器技术广泛应用于工业生产、家电行业、智能产品、交通领域、航天技术、海洋探测、国防军事、环境监测、资源调查、医学诊断、生物工程甚至文物保护等领域。 传感器技术与通信技术和计算机技术一起分别构成信息技术系统的“感官”、“神经”和“大脑”,是现代信息产业的三大支柱之一。

  • 2021-09-23
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重温机器学习经典算法

强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个非常重要的分支,其核心思想是实验者构建一个完整的实验环境,在该环境中通过给予被实验者一定的观测值和回报等方法来强化或鼓励被实验者的一些行动,从而以更高的可能性产生实验者所期望的结果或目标。从以上对强化学习的描述中,我们可以看出强化学习一定会涉及到被实验者(也称为智能体,Agent)、实验者构建的环境(也就是系统环境,System Environment)、被实验者的观测值(也称为环境状态,State)、被实验者的行动(Action)和回报(也称为奖励或反馈,Reward)这五个关键要素。?

  • 2021-09-23
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九大数据分析方法:结构分析法

一般把构成整体的各个部分叫:结构。比如一家综合企业:小熊公司,有3条业务线(天猫店、实体店、小程序商城)同时在开展。则总业绩就是有天猫店业绩、实体店业绩、小程序业绩三部分构成的。这就是总业绩的结构。 注意:总业绩的结构可能不止一种分类方式。比如,小熊公司有普通、黄金、钻石三档次会员,则总业绩=普通会员业绩+黄金会员业绩+钻石会员业绩;小熊公司有300款商品,总业绩就是这300款商品业绩之和。总之,只要是整体的组成部分,就是一个结构。

  • 2021-09-22
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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