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中国人工智能系统和绳索尺

发布时间:2019-04-26 18:13:16 文章来源:未来智讯    
中国人工智能系统和绳索统治者:我们公司的名称是未知的荒野技术,Face ++是第一个产品线匡,作为技术。 因为在开发人员的生态环境中,每个人都理解Level ++具有更高的理解水平,并逐渐成为公司的代名词。 今天,由于我们的主题是关于数据,让我们来看一些大数据和AI的案例。 中国是一个大国,看起来像很多人。 它经常承认错误。 我们做了一个测试。 在观看了超过100人的图像后,专业代理人将比较和比较准确性。 原因在于对决定性人物的认知将切断城市中大脑的情节。 但机械可以解决这个问题。 如果我们决定制作一些化妆品或一些PS手腕,我们可能会展示不同类型的自己,然后我们将识别面部识别并识别它。 怎么识别它? 如果是这样,是否是一个统一的人是否清楚? 它仍然非常具有挑衅性。 经过机械训练后,它可用于识别人的化妆变化。 如何确保准确性? 当机器进行比较时,它基于人脸的特征,而不是人眼识别的一些外部风格的理解。 从技术角度来看,如果不能用于识别数据的真实性,那将对我们的认证局造成很大的干扰。 我们可以看到人脸识别是一种试验室产品,但它仍然可以应用于真实的贸易情况。 马云决定在德国汉诺威为德国总理默克尔支付费用是一个里程碑,标志着人脸识别技能可以满足金融等级的需求。 正是这种技能提升使每个人逐渐理解,作为算法供应商,Defiance Technology一直致力于为贸易提供优秀的算法。 让我们来看看这十年间中国和美国的人工智能增长环境。 美国处理基础学习的宣传程度远远高于中国。 在竞争过程中,我们最大的优势是中国非常好。 数据资源和非常好的交易实践,我们可以有机地结合算法和场景,以实现AI的发展。 这是由于几点:第一个叫做算法,第二个是计算能力,另一个是数据,这是原来的三个要素。 然而,我们认为还有另一个非常严重的情况,就是现场,离开现场,留下原始生产的数据,我们所做的所有培训只是试验室的产品,并不能解决实际问题。 问题。 在成长过程中,蔑视人工智能的发展有自己的视角。 从算法的无休止迭代到软件的封装,再到解决方案,这些应用程序可以生成更多的数据,这可以更好地解决行业问题,这是一个更好的交易闭环。 在这个过程中,我们能够解决从0到1,从1到N以及如何属性的工艺问题。 在艺术中​​心,我们非常关注促销在整个数据培训的闭环中的影响。
从0到1,重点是拥有一个完整的交易闭环,完成整个交易闭环,这意味着我们可以运用行业数据的本能推进算法,在算法的本能提升后,应用程序 将会发生更多的数据,这些数据会像雪球一样增长,并且不断推广行业中AI应用的可能性。 从1到N,我怎样才能有效地推广这种贸易模式? 让我们来看看促销过程中的几个中心。 我们知道信息系统具有生态学,包括基本方法,贸易焦点和行业加速。 基本方法是解析物理层以帮助我们收集数据或在前端生成数据。 当我们打开它时,芯片,服务和传感器都是我们搜索数据的模式。 在贸易焦点中心,鄙视自己的交易,使算法,产品和数据翻倍,重点是我们必须解决行业中的问题,解决AI的风格赋权,建立基本信息库,并改善 。 该行业加快了必要资本的努力,以促进和复制良好的贸易模式。 在整个生态学中,蔑视定位本身就是一个解决方案提供者,我们希望能够解决某些垂直类别中的一系列问题,这些问题可以为行业用户提供价值。 在蔑视的过程中,我们与投资者非常合作。 我们不仅拥有资金的融资能力,而且我们加倍的是如何将这种技能应用于不同的应用场景。 因此,蔑视选择投资者的时间非常重要,你能否运用投资者的资源更好地实现从0​​到1的突破。此外,如何赎回AI的平台? 如果我们必须在每个行业中建立一个闭环,那么从1到100的加速时间是公司无法做到的。 在这个过程中,非常需要AI平台。 为了促进财产升级并使人工智能能够财产,它与三个方面密不可分:在线,数据和智能。 在许多传统行业中,狩猎数据的成本非常高,并且有许多数据不适合狩猎。 数据的价值决定了在线是未来的偏见。 在完成在线化之后,我们可以预先定义哪些数据可以有效地运用,并且在线增长是未来的某种趋势。 智能化解决的问题取决于数据的维度,需要哪些数据以及哪些数据是有效的。 如果我们想要清除这些问题,自然可以定义数据维度。 我们认为,需要更明确界定的行业,如金融,安全和媒体,是我们今天所涉及的行业。 在三年内,我们认为在零售,物流,手机,安全,制造等方面,数据采集和产品行业可以扩大行业爆炸的空间。 五年来,我们相信在医疗,AR,主动驾驶,机器人等行业,产品将真正爆发。 所有带摄像头,小型移动电话,大型安全监控和摄像头的场所都是视觉解决方案和算法供应商的重点。。 (审查并纠正演讲内容,不经我自己审查)
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