교수 탕 Xiaoou : 세계가 가축을 날려 버리는 것은 어렵지 않도록 인공 지능!

중국 과학 아카데미 심천 첨단 기술 연구소 부학장 인 Tang Xiaoou 교수는 Hangzhou Yunqi Conference에서 "인공 지능의 구름 속에서 걷기"라는 연설을했다.

그는 알리의 생각으로 인공 지능을 할 것을 요약했다. 알리는 '세계를 힘들게하지 말라'고 말했고, 인공 지능은 '세상을 가축을 날려 버리지 마라'라고 말하고있다.

그는 또한 인공 지능, 이미지 인식 기술을 통해 구름과 눈과 땅의 대상을 구별하는 방법과 같은 컴퓨터 비전의 컴퓨터 비전 연구 결과를 사람들보다 더 정확하게 할 수 있다고 설명했다. 그는 11 번째로 인용했다. 많은 사람들이 여행을하고, 산을 오르고, 산이 언덕을 따라 구름을 볼 수 있고, 산을 탔으며 나중에 안개 속으로 구름 속으로 들어왔다. 카메라가 분명하지 않다. 안개를 제거하는 데 알고리즘을 사용할 수있다.

Tang Xiaoou는 또한 도시 두뇌 실천의 현재 응용을 소개했습니다.

1, 얼굴 인식은 광저우, 심천, 충칭과 다른 수십개의 도시에서 사람들의 실시간 식별의 경우 인공적인 협력없이 이루어졌으며 많은 경우를 해결하기 위해 공공 안전을 도우려고 시작했습니다. 죄수.

2, 공공 장소, 대중의 각 지점의 밀도를 결정하기 위해 실시간으로 상해 Bund에서 지금 군중, 사람들의 수를 얼마나 많은 사람들이 나와서, 역행 및 기타 특수 상황이 아닌 사람들이 있습니다, 이것은 훔쳐간 사건을 방지 할 수 있습니다.

3, 비디오 구조, 비디오, 자동차, 비 자동차, 자전거 감지, 추적, 어떤 옷, 남성과 여성, 몇 살, 어떤 브랜드 자동차, 어떤 해를 착용하는 사람과 같은 속성을 식별 내부의 모든 사람들을 넣을 수 있습니다 생산, 이러한 것들은 비디오에서 텍스트 파일로 처리됩니다, 당신은 빠른 검색의 해당 개체를 수행 할 수 있습니다.

다음은 당나라 교수의 연설 연설이다 :

Tang Xiaoou : 나는 먼저 총회가 통고를하고, 오늘 점심 식사를 취소하고, 오후의 차를 바꾸도록 도와주고, 우리는 걱정하지 않으며 서서히 듣는다.

알리의 초청에 감사드립니다. 특히 피날레 연설을하기 위해, 알리에게도 예의 바르고, 피날레는 매우 중요한 연설을해야한다고 말했고, 저는 거의 간단한 연설이었습니다. 그리고 나중에 그들은 점심 시간에 피날레를 할 것을 주장합니다. 그

더하여 그들은 또한 오늘 나에게 인터넷이 살아 있다는 것을 보는 사람들이 약 천만 명에 달한다고 말했다. 그래서 나는 매우 불안해한다. 나는 100 페이지의 PPT를 만들었다. 나는 100 명에 한 명도 청중의 가치가있는 페이지라고 생각하지만 조직위원회 그것은 매우 긴장되어 항상 백 페이지를 말하기 위해 40 분을 말하도록 요청 받았고, 초과 근무는하지 않을 것이며, 나는 그들이 안심할 수 있음을 확신하도록 말했다. 어제, 올림픽 게임 손님들은 올림픽 게임에 대해 더 빠르고 더 이야기했다. , 그 구름은 총회의 특징인데 더 길다.

얼마 전 나는 청화대의 엄마와 몇 명의 학자들과 대화를 나누었고, 나는 오늘의 견해를 언급하기 위해 마씨의 얼굴 앞에 있었다. 나는 알리에 갔다. 나는 학자로서 정중하지 않을 것이라고 생각한다. 나는 조랑말에게 약간의 충고를 줄 준비가되어 있었다. (농담해라. 진지하게 생각하지 마라.)

이제는 이야기에 이르렀습니다. 주제는 "클라우드 걷기의 인공 지능"에 대해 이야기합니다. 인공 지능 사실 많은 사람들이 말하는 것을 들었고, 많은 이야기를 나눴습니다. 알리의 개념으로 인공 지능을 종합하여 생각합니다. 알리는 '세계는 사업하기가 어렵지 않다', 인공 지능은 '세상을 가축을 날려 버리지 마라'라고 말하고있다).

총회의 이틀 동안 모두가 오랫동안 인공 지능을 이야기하고 오랫동안 구름에 대해 이야기하고 오늘까지, 지금까지 진짜 구름을 보지 못했습니다. 이제 저는 여러분에게 한 번 씩 보게됩니다.

실제로, 우리는이 이미지를 찍기 위해 위성을 발사했고, 지상의 상황을 분석했습니다. 첫 번째 샷에서 높은 점수를 얻었고, 구름과 눈, 지형을 덮고, 구름과 눈을 구별하는 방법 그리고 우리는 인공 지능, 이미지 인식 기술을 사용하여 사람들보다 더 정확하게 할 수 있습니다. 갈색이 눈, 흰 구름, 녹색이 대상이라는 것을 알 수 있습니다. 우리는이 구름을 나중에 식별하고 사용할 수도 있습니다. 알고리즘은 구름을 제거하여 위성이 구름 아래의 물체를 인식 할 수 있도록합니다.

내가 많은 사람들이 여행 할 생각이라면, 산을 오르기 위해, 산은 구름의 일부를 볼 수 있고, 산을 탔고, 안개 속으로 구름 속으로 들어 왔고, 카메라는 분명하지 않다. 알고리즘이 도움이된다. 당신은 안개를 제거해야합니다. 공중이있을 때, 구름이있는 경우, 안개가있는 경우, 비디오에서 알고리즘을 실시간으로 제거하여 제거 할 수 있습니다.

우리는 항주 (Hangzhou)에 우리를 원하고 항주 (Hangzhou)와의 관계가 거의 없기를 바란다. 시간이 베이징에 맞추어 진 경우 베이징에 맞춰야 할 때 할 일이 전혀 없다. 올림픽 게임이 직접 안개를 없애고, 푸른 하늘과 흰 구름, 우리는이 전화를 Shang Tang blue라고 부릅니다.

이 알고리즘은 마이크로 블로깅 카메라 제품에서이 응용 프로그램을 사용해야하고 작년에는 계속 진행되었습니다.

우리가 그것에 대해 이야기했다면, 알리 사람들은 알리 기상청이 아닌 알리 클라우드입니다. 물론 가상 클라우드, 클라우드 컴퓨팅, 실제로는 모르는 사이에 클라우드의 한가운데서 살고 있습니다. 아래의 실제 클라우드에 살면서 사실상 우리는 오늘 위의 가상 클라우드에서 살면서 하루에 어떻게 클라우드에 살고 있는지 8 시간 정도 알려줍니다.

메이크업에 먼저 아침에. 거울을 할 수있는 휴대 전화를 들고, 마침내 8 시부 터. 어떤 영향을 하루 종일 마모를보고 특수 효과의 다양한, 옷을 변경, 대략적인 시간 아래로 화장을 아름다움을 수행 할 수 있습니다 9 시가 끝나면, 여자들의 일반적인 용어는 아마도 한 시간의 메이크업을 필요로 할 것이며, 마지막으로 아름다움을 통해 현실 (AR) 효과를 높이고 왜 토끼 소녀의 마지막 모습을 알지 못합니다.

그리고 나서 이러한 AR 기술은 또한 사회 장면 응용 프로그램과 같은 다른 장면에 적용 할 수 있습니다, 당신은 지금 실제로 이러한 카메라 APP, 라이브 APP를 볼 많은 AR 효과가 있습니다, 그들 대부분은 우리가 제공하는 인공 지능 기술을 기반으로, 106 점과 최신 240 점 추적 분석과 같은 업계 표준에 대한 정의입니다.

아주 강한에서뿐만 아니라 우리의 삶, 제스처 인식에 직면 할, 지금은 내부 가상 객체의 현실 세계에 적용 할 수있는 게임이 효과를 볼 수 있지만, 검색에 사용했을 수 있습니다, 입체 SLAM 효과를 할 수 있습니다 계산에 컴퓨터의, 그리고 지금 우리는 휴대 전화 측면에, 전화 실시간 계산, 이것은 매우 어려운 일입니다.

그리고 당신은 시간을 보냈다 왜 다른 조각에 적합하지 하나 하나, 많은 문제를 변경하려면?를 옷 입어요. 우리는 실제로 당신이 옷 컴퓨터를 변경할 수 있습니다, 컴퓨터에서 생성 된 옷.이해야 할 일 예를 들어, 자연어 처리 이미지 이미지 생성 기술을 사용하면 새, 흰색 가슴, 회색 머리를 만들어 새 같은 새를 만들어야합니다. 그런 다음 빨간색 새 윙, 그리고 나서 이미지를 생성하는 데 해당합니다. 이것은 언어 설명에 따라 자동으로 생성 된 컴퓨터 또는 동일한 지출, 당신은 다른 꽃을 생성 할 수 있습니다.

실용적인 적용은 무엇입니까? 예 옷입니다. 나는 밝은 파란색 드레스에 밝은 파란색 드레스를 입거나 옷을 갈아 입을 정도로 검은 색 민소매 자켓을 입고 싶다고 말할 수 있습니다. 매우 빠르며, 몇 분 거리에 있습니다.

10시 방향으로 나가십시오. 당신이 나가기 위해 나갈 때, 아무런 감정이 없을 수도 있지만, 실제로 모든 도시에서, 수십만 또는 수백만 대의 카메라에 대해서 이야기하면,이 카메라는 사물, 사람, 자동차, 개체가 감지되고 식별되며 분석됩니다.

오늘날, 도시의 두뇌에 관한 많은 질문이 있습니다.

우리는 이러한 문제를 해결하거나 핵심 기술에 대한 필요성을 해결해야합니다. 우리는 똑같은 일을하기 위해서 똑같은 일을해야합니다. 우리는 광역, 심천, 충칭에서 인물의 실시간 신원 확인, 수감자와의 인공적인 협력없이 할 수있는 모든 것을 인식해야합니다. 수십 개의 도시가 공공 보안에 도움이되기 시작하여 수 많은 사례를 해결하고 많은 수감자를 체포했습니다.

사람, 우리는 공공 장소, 각 군중의 밀도를 결정하는 실시간, 너무 많은 사람들이 나와서, 역행 및 다른 특별한 상황이없는 사람들이 있기 때문에, 이것은 쿵쿵 거리는 이벤트를 방지 할 수있는 상하이 Bund에서 할 수 있습니다.

그리고 비디오 구조, 당신은 비디오, 자동차, 비 자동차, 자전거 탐지, 추적,이 사람과 같은 속성을 식별하는 모든 사람을 넣어 수있는 옷, 남성과 여성, 몇 살, 어떤 브랜드 자동차, 어느 해를 착용 생산, 이러한 것들은 비디오에서 텍스트 파일로 처리됩니다, 당신은 빠른 검색의 해당 개체를 수행 할 수 있습니다.

그래서 실제로 길을 걸을 때이 모든 정보가 기록 될 수 있습니다. 따라서 미래가 악화되는 일이 점점 더 어려워 진다면 지금 당장 할 일이 없다면 미래가 어려울 것입니다 그것 많이.

12시에 우리는 친구들과 놀고 놀 수도 있습니다. 촬영할 때 SLR의 효과로 촬영 한 휴대 전화 카메라와 같은 일부 비디오 처리 기술을 사용하는 것이 자화상입니다. 이는 우리가하는 기술입니다 초점을 찍기 전에 어떤 점에 초점을 맞출지를 물어보십시오. 전에 필름에 추가하여, SLR 미리보기의 효과가 어떻게 보이는지보고 싶습니다. 그래서 움직일 때 효과가 표시되고, 이것은 실시간 비디오 레벨을 처리하는 것입니다. 비디오는 실시간으로 정보의 깊이를 계산할 수 있으며 미리보기를 할 수 있습니다.이 기술은 OPPO R9S 및 R11에 오랫동안 사용되어 왔으며 얼굴 기술을 포함하여 우리의 기술을 사용합니다 지원.

휴대 전화는 일부 스마트 앨범 효과를 처리하고 처리 할 수 ​​있습니다. 사진 콘텐츠를 컴퓨터로 인식 한 다음 레이블의 내용에 따라 분류 관리를 수행 할 수 있습니다.

이러한 효과는, 우리는 이제 전화로 자신의 아이들의 얼굴에 얼굴의 만화 그림과 같은 일부 응용 프로그램의 휴가 기간 동안 사용할 수 있습니다,하지만 난 당신이 10 년 전, 우리가 10 년 전에 한 일을 보여주고 줄 그 당시 컴퓨터에서이 효과를 얻었습니다. 이제는 이러한 기술을 전화로 수행 할 수 있습니다.

우리는 기물과 협력, 화 블리 스마트 앨범, 마이크로 블로깅 협력, 그것을 할 큰 V 사진 관리와 화웨이 스마트 앨범을 할 수 있습니다.

2시, 끝내 셨습니다. 식사를 마쳤습니다. 사진은 다루고 싶습니다. 필터의 새로운 예술을하십시오.

우리 회사의 사람들이 하루 종일 전화를 걸지 않고 일한다고 느끼십시오.

특수 효과의 이미지에서 만들어진 이러한 효과와 거래, 사실, 이것은 우리가 2 년 전에 한 일입니다, 이제는 거리로 가득 차 있습니다. 이제 우리는 새로운 일을했습니다. 비디오 또한 실시간 효과를 낼 수 있습니다. , 그리고 다양한 특수 효과를 만들 수 있습니다.

4시, 우리는 연극을하기 위해 밖에 나가기도하고, 스포츠를 할 수도 있고, 상상할 수도 있고, 회사의 4 시방에 일하며 놀기 시작했습니다.

이것은 몇 년 전 Kinect 체 감각 카메라가 할 수 있기 때문에 이것은 우리의 실시간 구조가 추적 될 수 있다는 것을 새로운 것으로 생각할 수도 있습니다. 그러나 원래는 매우 비싼 특수 장비로 이루어 졌기 때문에 장비에는 두 대의 카메라와 레이저 프로젝션, 우리는 몇 달러의 단일 웹캠을 사용하고 있습니다. 실시간으로이 작업을 수행 할 수 있으므로이 응용 프로그램은 다양한 스마트 홈, 자동 운전, 다양한 장소로 활용할 수 있습니다.

그리고 나서 이러한 기술을 사용하여 스포츠 분석을 할 수 있습니다. 과거에는 올림픽위원회와 알리 협력에 대해 말했고, 우리는 또한 국가 스포츠 총국과도 협력하여 운동 선수의 움직임을 추적하는 지능형 분석 방법을 사용할 수 있습니다. 그리고 운동 선수가 재활 훈련을하도록 도울 수 있습니다. 어제 IOC 친구들은 올림픽이 더 빠르고, 강하고, 더 지능적이라고 말했습니다. 실제로 저는 이제 당신에게 더 지능적인 방법을 알려줍니다.

동시에 우리는 추적 알고리즘을 사용할 수 있으며, 마지막에는 비디오의 자연어 설명과 함께 전체 사진 분석을 명확하게 끝낼 수 있습니다.

차를 집에 가져갈 때 우리는 집에 돌아 간다. 이번에는 자동 운전 기술을 사용하여 차를 지탱할 수있다. 우리는 6 개의 큰 방향, 현재 세계 5 대 자동차 가격의 기술 30 개를 만들었다. 협력 할 최상위 공급 업체.

당신은 직장에서 벗어나 항상 물건을 사고 싶어서 다음과 같은 얼굴을 보아라. 브러쉬로 돈을 지불 할 수있다. 알리 아무도이 기술을 사용할 수 없다. 일부 접근 통제 시스템, 호텔, 공항 등이있다. 이들의 실현은 우리의 얼굴 인식 기술을 사용하고 있으며, 이제 97.5 %에서 99.15 %로 99.55 %로 사람의 시선을 초월한 최초의 정확한 비율은 10 분의 1, 10 분의 1 100 만 분의 1 만분의 일, 오늘 우리는 1 억 분의 일을했습니다. 사실, 8 자리 암호의 정확성에 도달했습니다. 다양한 응용 프로그램을 수행 할 수 있습니다.

저녁에는이 비디오에서 인간의 움직임의 방향을 분석합니다. 이는 또한 전체 비디오의 구조를 분석하는 데 매우 중요한 기술입니다.

우리는 위의 기술을 종합 할 수 있습니다, 당신은 모든 비디오 장면 분석을 할 수있는 모든 왼쪽 하단 구석을 볼 수있는 활동의 종류, 모든 사람, 어떤 배우, 어떤 옷을 입고 있는지, 무엇이 어떤 물건을 뒤집으며, 오토바이를 타고,이 모든 구조를 완성 할 수 있습니다. 우리는이 두 가지 비디오 결과 데모를 사용하여 많은 회사를 홍보하고 있습니다. 이것은 우리가하는 원본이며, 비디오 분석 또한 우리가합니다 이것은 "노래의 기쁨"이고, 업데이트를하고 싶었고, "인생의 첫 반기"를 사용하고 싶었고, 내 인생의 전반기도 지나쳤거나, "행복한 서약"을했다고 생각했습니다.

우리의 제품 중 상당수가 착륙했으며, 우리는 실제로 바닥을 사용하는 400 개 이상의 파트너입니다. 여기에 몇 가지 새로운 기술 혁신이 있습니다. 내일 새로운 기술 혁신으로 인해 곧바로 나가실 수 있습니다. 계속해서 새로운 응용 프로그램을 푸시하십시오.

우선 스포츠 모니터링에 대해 이야기합니다. 또는 올림픽 게임으로 돌아가서이 애플리케이션을 사용하면 사실상 스포츠 비디오에서 총 2 시간의 게임을 신속하게 몇 분으로 단축 할 수 있습니다. 완전히 자동으로 수행 할 수 있습니다.

또는 트랙과 필드 경쟁, 정말 아주 오래지만, 멋진 렌즈, 100m, 높은 점프는 몇 샷, 즉, 몇 조각, 우리는 자동으로 추출을 식별 할 수 있으며, 당신도 설명 할 수 추출하는 방법을 물어, 당신은 그 부분에 관심이 있습니다.

그리고 나서 검색 할 수 있습니다. 예를 들어, 비디오의 음악 공연, 비디오의 전쟁 장면을 검색하고 자동으로 검색 할 수 있습니다.

아니면 당신이 영화를 자동으로 이해하고 싶지. 예를 들어, 마지막에 렌즈가 재난의 렌즈 또는 낭만적 인 렌즈임을 이해할 수있다, 결국 우리는 낭만적 인 파란색을 대신하여 어떤 종류의 빨간 선이 재앙인지 결국 전체적인 장면 앞에서 말했던 기술로 , 또는 렌즈의 실시간 분석, 또는 그들이 싸우거나 낭만적 인 렌즈를 실시간으로 분석 할 수 있습니다.

당신은 자연 언어를 사용하여 영화를 검색 할 장면을 설명 할 수 있습니다. 통로를 말하면 모든 물체와 물체가 감지되는 동안 렌즈의 장면을 찾아 낼 수 있습니다.

뿐만 아니라 스포츠 장면의 분석, 즉 스포츠 비디오 설명에 직접 말하기 위해, 자동으로 결국 자연 언어를 설명하고, 이번에는 실제로 우리가 아나운서를 필요로하지 않는, 기계가 자동으로 할 스포츠 경기를 분석, 직접 우리는 전문 아나운서처럼 설명합니다.

우리가 이미지 분할에 대해 이야기하기 전에, 전경 및 배경 분리이며, 이제는 잠재 고객과 배경의 분리뿐만 아니라, 각 객체의 전경에 픽셀 레벨을 개별적으로, 많은 춤의 앞에, 이미지 분할이 있습니다. 모두는 밖으로 표를하고, 모든 목표 및 배경은 분리된다, 당신은 많은 특수 효과를 많이 할 수있다.

두 사람의 관계를 판단하는 것이 있습니다. 인터넷에 사진을 올리면 두 사람의 자세와 두 사람의 표현에 따라 두 사람의 관계가 분석됩니다.이 사용법은 무엇입니까? 부자가 사진에 찍히고, 분석 결과가 매우 우호적이며 부자가 당신의 신뢰도가 높아질 수 있음을 알고 돈을 빌려줄 수 있습니다. 신용의 차원을 할 수 있습니다. 나는 그의 아이의 사진을 가지고있다. 그의 여자 친구는 그의 진정한 여자 친구가 누구인지 알고 싶어한다. 당신은 분석하고 식별 할 수 있고, 각각은 똑같다고 나에게 말했다.

나는 학생들에게 명나라 명나라 6 개월 그의 첫 여자 친구의 사진과 같은 사진 간의 관계를 다루기 더 어려워 준 첫 번째 관계도 분석 할 수 있으며, 두 번째도 분석됩니다. 더 어려운 두 사진, 그리고 마침내 그가 무엇을하고 있었는지는 기본적으로 알지 못합니다. 물론 이런 종류의 탐사 정신이나 감탄할 만하다.

우리는 사진을 재생할 시간이 초과되면 마이크로 소프트에 갔었는데, 나는 또한 Jiuzhaigou에서 사진에 따르면 내 두 동료 인 기계 분석을 인수, 결과의 기계 분석은 진짜 의미를 이해하지 못한다 (사진의 뒤쪽에있는 두 명의 남성 동료) 실제 의미는 우리가 기계 분석을하기에 더 어려운 몇 가지의 해석에 있다는 것입니다. 사람의 등은 좋고 두 사람이 이해할 수 있습니다 , 뒤에서 세 사람, 혼란 된 기계, 그리고 네 명이 더 혼란스러워 할 수 있습니다. 다섯 명이 더 받아 들일 수 없을 때 기계를 이해하기 어렵습니다. 우리는 매우 행복합니다. 나는 여기에오고 싶다. 나는 새로운 연구 주제를 제시하고 싶다. XO Challenge라는 도전 과제를 제시한다. 머신을 웃게하는 방법은 무엇인가? 머신이 이미지를 식별하도록하는 방법은 우스운 일이다. 사람들은 기계가 할 수 없다고 말할 수 있습니까? 나는 우리 연구자들이 나중에 기계가이 이미지들을 보지 못하게하는지, 미소를 알게되는지를 시험해 볼 수 있기를 바랍니다.

마지막으로, 나는 본보기의 연구를 사용하여 원래의 난이도에 대해 이야기하고, 나는 모든 기술에 대해 간단하게 이야기하지 않았다. 어떻게 해야할지에 대해 머리를 말하지 말고, 할 일이 많다. 이 예제는 이미지의 초고 해상도 향상입니다. 즉, 대형 사진을 어떻게하면 매우 선명하게 복원 할 수 있습니까? 이것은 미국 FBI의 영화입니다. 마침내 그는 매우 모호한 이미지 이미지를 포착했습니다. FBI가 매우 강력하고, 아주 훌륭하다고 생각합니다. 우리는 전통적인 기술을 사용하여이 이미지를 복원하려고합니다. 작은지도를 복원하려고 할 때, 가장 큰 노력을 기울이는 전통적인 알고리즘으로 최종 결과 그래서, 우리는 매우 불만족 스럽습니다.

이 응용 프로그램의 사용은 무엇입니까? 실제로, 이미지, 비디오 증폭을 수행 할 수 있습니다, 우리의 최신 결과는 4K 고화질 신호, 8K 고화질 신호에 일반 TV 신호를 넣을 수 있습니다 직접 볼 수 있다면 확대 / 축소는 매우 모호하며, 이제 새로운 결과로 고화질의 효과를 달성하고 실질적인 단계에 도달했습니다.

일본에는 WAIFU2X라고하는 직업이 있으며, 우리의 기술을 사용하여 데모를하고, 아내 (두 번째 자매)가 두 번 줌인 한 다음이 그림을 사용하면 최종 효과가 매우 명확합니다.

슈퍼 해상도 많은 경우가 있기 때문에이 일은 매우 중요합니다 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 따라서, 구글, 트위터는 또한 이것에 매우 중요합니다, 그들은 2016 년에 보낸이 작품을 할 네 기사를 발행했다. 과거와 마찬가지로 우리 모두 Google은 뒤에, 우리는 2014 년 2 초, 2015 년 2 월, 2016 년 2 월, 2017 년 초에 만들어진 초고 해상도 기사를 배우는 깊이로 세계 최초로 출판했습니다. 셋째, 우리는 가장 먼저 할 일을 할뿐만 아니라 최선을 다할 것입니다. 그래서 Google은 우리와 함께하고 있습니다!

이 작업을 성공적으로 수행하려면 작업에 많은 시간과 노력이 필요합니다. 현재 수십 개의 기사를 12 개 이상의 기사에서 처리하여 다양한 효과를 얻을 수 있으므로 지금 할 수 있습니다. 실제 사진, 거리에서 찍은 사진, 흐린 사진은 범죄자가 실제로 보이는 것을 볼 수 있습니다.

그리고 심천의 공공 보안에왔다, 공공 보안 사진을 쏠 수있는 전화를 사용할 수있는 매우 모호한 이미지는 도서관, 실시간 체포 범죄자에서 검색 할 수 있습니다.

우리의 노력을 통해,이 모든 것들이 원래의 효과에서 이제이 효과를 낼 수 있습니다.

그래서 각 일의 뒤에는 많은 일이 필요합니다. 최고 기사가 많이 있습니다. 인공 지능이 시작되기 몇 년 전만이 아니라, 축적 된 15 년 동안, 04에서 08까지입니다. 두 개의 최상위 회의에서 우리는 57 개의 논문으로 구성된 연구실을 운영하고 MIT는 51 개, 버클리 대학교는 33 개, 옥스퍼드 대학교는 45 개이며, 최고의 컨퍼런스 기사에서 10 년 이상을 근무했습니다. 번호는 지난 2 년 동안 글로벌 리더에 있었고, 우리는 데이터를 세 최고 회의, 마이크로 소프트는 124, CMU는 86, 우리는 76 세 번째 순위는 아시아에서 유일한 항목입니다 상위 10 위권에 우리는 이러한 재능과 축적 경험을 가지고 있습니다.

2011 년부터 2013 년까지 학습의 깊이가 시작될 때,이 두 가지 주요 컨퍼런스, 우리가 차지하는 29 개 기사, 세계의 절반 인 16 개 기술 중 16 개가 깊이에 성공한 첫 번째 사례입니다. 이 기술 분야에 적용하는 법을 배우십시오.

그래서 우리는 독창적 인 기술 회사를 배우는 깊이 있고, 실제로 플랫폼을하고 있으며, 책의 얼굴 인 Torch, Google TensorFlow, 우리는 깊이있는 학습 관련 기술을 개발하기 위해 자체 플랫폼 앵무새를 만들었습니다.

7 월에 나는 우리는거야 10 월에 베니스 ICCV 어셈블리에 다시 것입니다. 우리에게 저녁 식사를 가입 한 쌰 웨이이 IJCV 밤 저녁 식사 모임이라는 국제 저널 IJCV 편집기, 최고 학자의 많은 컴퓨터 비전으로 수상했다 국제 정상급 학자 중 한 명을여십시오. 참가를 환영합니다.

마지막으로,이 페이지의이 이미지의 공통점은 무엇입니까? Michelangelo, Beethoven, Van Gogh, Steve Jobs, Lamborghini의 디자인 수석 디자이너,이 사람들은 실제로 두 가지 공통점이 있습니다. 중국은 가장 실종 된 원본입니다, 우리는 지금 원래 할 원래는 매우 어려운 일이지만, 국가가 항상 원래 개발되지 않습니다하지 않습니다.

우리는 이러한 옛날 영화를보고, 영화 분석을, "최고", "영웅과 주인공" "작은 군인", 120 박사상의 해 같은 우리 팀이 "최고"강화 된 기업, 박사의 강화 회사를 지속 그러나 강화가 매우 강한 보이는 우리의 군대의 기업 만에 구글, 마이크로 소프트, IBM과 같은 강한 상대, 우리는 지원군이, 포병 지원 요구, 왕 쳉의 말 내부의 "영웅과 주인공"을 사용할 필요가 라이벌, 나를 해고, 우리는 좋은 노력의 세대, 나는 우리의 차세대, 병사 당나라 누가 군인 장 가전의 이전 세대 이상이 될 것이라고 믿습니다. 감사합니다!

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