名片识别原理4月，深圳市鲲云人工智能应用创新研究院(9)

此项改革基于数据归集和数据共享，依靠云计算、大数据、人工智能等最前沿的互联网技术，正悄然影响社会生产和生活的各个方面，“互联网+政务服务”也正颠覆传统的工作、生活方式。

人工智能商业战略创新专家吴霁虹认为，科大讯飞、亚信数据等行业龙头带来的创新技术，助推广州成为全球人工智能应用高地。

相比于google、亚马逊通过植入语音助手的一款爆品承担智能家居入口的重任，海尔的成套解决方案模式并不强调某一单品的入口价值，而是通过多模态的人工智能交互模式，为用户提供无缝、跨场景的交互体验，让用户身处家中的任何一个角落，都可以实现与家电的交互，这也正是海尔智慧家庭的独特之处。

事实上，深度学习与增强学习在日常生活中的应用很多，例如机器翻译是对文本数据的处理；Siri等是对语音数据的处理；自动驾驶是对视频数据的处理；人脸识别则是对图像数据的处理，许多美颜APP都具备给图片添加可爱贴画的功能，这即是对图像进行识别，自动甄别出用户面部器官，用户即可随意处理图片，达到美化或娱乐的效果。

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gcn 4.0增加了原语丢弃(primitive discard accelerator)[1]、硬件调度器[1]、指令预取[1]、高效着色器[1]、显存压缩[1]等功能，能够进一步配合directx 12 api[1]、驱动等底层软件，提供更高的图形渲染效率。

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随后，一行人参观了华夏基因的实验室，薛京伦教授也向大家展示了科研团队目前取得的研究成果和各项专利，并介绍了下一步整个科研团队的研究方向和市场化进程。

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深度学习：揭秘神经网络的工作原理

简述：模仿人类大脑的深度神经网络展示了它们可以从图像、音频和文本数据中“学习”的能力。然而， 即使应用已超过十年，关于深度学习我们仍然有很多不明白的地方，包括神经网络如何学习、为什么它 们的表现如此出色等。现在，这种状况有可能会改变，这要归功于将信息瓶颈理论应用于深度学习的新 理论。信息瓶颈理论认为，深度神经网络在学习过程中像把无用信息从瓶颈中挤压出去一般，去除噪音 信息，而只保留这些噪音所表达的真正信息。

意义：精确地理解深度学习的工作原理，将有助于使其得到更大的发展和应用。例如，深度学习可以为网络设计优化和架构选择提供参考。可以肯定的是，通过探索深度学习理论，更多的场景应用能够被激发，并应用到其他类型的深度神经网络和深度神经网络设计中。

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胶囊网络：模拟大脑的视觉处理优势

第三层可能会识别眼睛和鼻子等特征……第五、第六层以后，神经网络会将这些特征结合在一起，让机器可以根据训练数据集，达到拥有自我学习的能力，最终掌握“人脸”的概念。

与模板图像的lmsa特征矢量集进行识别和逻辑判断。

卷积神经网络中的每一个特征提取层（c-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（s-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

其中卷积神经网络用来提取特征，学习循环卷积神经网络的系数和图像重建。

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