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    2. AI在冬奧:如何一鍵get冬奧同款“黑科技”?

      時間:2022-03-04 09:46:50       來源:財訊網
      從“同一個夢想”到“一起向未來”

      雙奧之城北京

      即將在這個冬天再次迎來奧運火種

      然而,同14年前大不相同

      2022年的中國,已然是全球新一波人工智能浪潮的領導

      自動駕駛、自然語言處理NLP、機器視覺CV、深度學DL、數據挖掘DM

      一系列眼花繚亂的人工智能概念

      都將在為期兩周的冰雪盛事大顯神通

      如何才能緊跟時代,靠自己玩轉北京冬奧中的人工智能?

      立刻下滑,保證不虛此行!

      一、為什么說北京冬奧會將是一次真正的人工智能奧運?

      作為人工智能應用大國,中國AI產業向2022北京冬奧賽事運營提供了全方位的技術支持:北京冬奧會組委會所在地首鋼園區的L4級自動駕駛接駁車隊、可識別多國語言的智能客服機器人、能精準識別運動員動作的AI機器裁判...一系列AI冬奧項目,都將在2月依次亮相。

      事實上,無論是2018年昌冬奧會、還是2020東京奧運會,最的兩次奧運會都在廣泛使用包括自動駕駛、人臉識別在內的AI落地服務,北京冬奧對于AI的應用并不是首次。然而,與兩次奧運對AI淺嘗即止的“噱頭式”運用不同,北京冬奧會對AI技術的應用是全方位、系統的深度參與,這自有深厚的現實土壤:與日韓不同,中國蓬勃發展的AI產業、獨步世界的AI人才儲備,才是讓北京冬奧成為AI奧運里程碑的“底氣”。

      二、冬奧里那些令人驚艷的AI技術,如何利用普通硬件在實際工作中使用?

      作為職場中堅,面對冬奧里那些眼花繚亂的人工智能技術,在獵奇之外,我們更能利用遍布全網的AI學教程、通過簡單的學讓工作變得更簡單。話不多說,趕快拿好手中的硬件設備,用AI給工作提提速!

      1、自動駕駛與深度學

      自動駕駛,人工智能皇冠上的明珠??梢哉f,首鋼園路線中的冬奧L4級自動駕駛接駁,淋漓盡致地展現了中國冠絕全球的人工智能實力。

      自動駕駛技術最需要了解的技術范疇之一,就是深度學,最需要重視的硬件能,就是GPU。要知道,在完成相同的深度學訓練任務時,使用GPU計算集群所需要的成本,僅為CPU計算集群的200分之一;而在“跑”鳥瞰圖轉換、車輛姿態角(Euler角)等自動駕駛算法時,對GPU的要求也遠超其它場景,如果GPU顯存不足,非常容易出現“CUDA out of memor”狀況,就算調小 batch size以適應小顯存,也是以犧牲模型準確率為代價??梢哉f,利用強大的GPU構建神經網絡實現自動駕駛,是一條已經被驗證的通路。

      2、冬奧會智能客服機器人與自然語言處理NLP

      在冬奧使用的智能客服機器人系統中,對話系統屬于任務型對話,具有領域范圍小、主題明確等特點,它的功能主要由然語言處理(NLP)之下的自然語言理解(NLU)決定。

      在運行自然語言處理工作中,簡單的POS類任務(如調用NLTK之類的自然語言處理工具包),一般PC就足以應付。然而,如果使用基于深度學的NLP、特別是NLU,就需要在重視GPU能外,重視電腦的SSD速度,從而加快語義整體處理速度。

      3、AI裁判與計算機視覺CV

      北京冬奧引入的AI評分系統,可將轉瞬即逝的動作轉化為空間坐標上量化的數據指標,無論是動作糾偏還是參考模擬示范對動作打分,都可以達到極高精度,除了能在賽前幫助運動員訓練,還能在比賽中輔助人類裁判,完成評分工作。

      實際上,這其中運用的目標識別與目標跟蹤早已是計算機視覺(CV)領域的研究已久的問題。作為人工智能的重要組成部分,它自然也對GPU和內存有很高要求。需要特別注意,目前CV項目一般多借助遠程服務器展開運算,所以電腦的網卡也必須得到重視,龜速網絡,只會讓精心部署的遠程服務器環境事倍功半。

      奧林匹克盛會不僅代表全人類對世界和與肉體極限的追求

      更隱藏著科技發展的更迭變遷,深埋著人類對科技極限的追求

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