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计算机视觉/Zynq
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计算机视觉技术允许机器以视觉方式解释周围的世界。作为人工智能的一种形式，计算机视觉的本质上是关于数据的分析和学习，只不过需要处理的数据都是视觉数据——而不是文本或者数据。通常来说，视觉数据都是以照片或者视频的形式存在，但是也可能包含来自热像仪和红外热像仪的
许多国家在与新型冠状病毒作斗争，下令公民在火车站或机场一律接受体温检测。这种情形下所需的设备：手持温度计已从一种专业设备变成了常见设备。“计算机视觉”是AI的一个分支，专注于自动标记图像。大多数计算机视觉系统使用含有极少量手持温度计图像的数据集加以训练。4
对图像块应用仿射变换，我们将其称为图像扭曲。对于三个点，仿射变换可以将一副图像进行扭曲，使得三对对应点对可以完美地匹配上。仿射变换具有6个自由度，有三个对应点对可以给出6个约束条件。仿射变换是在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射。
检测并归类图像中的物体是最广为人知的一个计算机视觉任务，随着ImageNet数据集挑战而更加流行。不过还有一个令人恼火的问题有待解决：视频理解。视频理解指的是对视频片段进行分析并进行解读。虽然有一些最新的进展，现代算法还远远达不到人类的理解层次。该方法的核
本文介绍了NLP领域中的两种迁移学习方法，分别是与训练的嵌入层及微调模型，嵌入层目前应用较为广泛，但微调模型后来者居上。在深度学习领域，迁移学习是应用比较广的方法之一。今年春天，我 在ODSC East会议上发表了题为 “NLP中的有效迁移学习”的演讲。
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