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口罩下手机安全识别解锁的技术原理你知道吗?旷视科技为你揭秘

针对大多人在特殊情况下的手机使用痛点——用户在戴口罩情况下无法顺畅解锁的问题。以及为了提高今后的人们的生活便携性,旷视全新升级手机解锁方案,可以完美地解决用户在戴口罩的前提下享受流畅的解锁体验,并充分保障解锁安全性。

首先针对戴口罩的人脸解锁场景,旷视的方案需要满足三个条件:得到用户的授权、满足1:1的场景(即一次只能识别一张人脸)、用户积极配合,以此来保证解锁安全性!

其次安全性得以保证的前提下,旷视升级后的解锁方案识别通过率从不到50%突破到了80%。而实际体验测试中,当用户积极配合(即解锁意图明显:无眼部遮挡、视线正对手机)时,解锁通过率可以达到95%以上。这也意味着,用户使用常规的角度解锁时,基本都能很顺利通过。

漳州镇海角——暑假好去处_漳州镇海角攻略

漳州龙海镇海角,适合骑行,露营,抓螃蟹,看日出日落。Attention:地图要搜,镇海村才能找得到

我带着你,你带着钱,一起去旅行吧!

唯快不破:上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力


CVPR | 视觉推理解释框架VRX:用结构化视觉概念解释网络推理逻辑

机器之心发布

作者:葛云皓

新版Springboot3+微服务实战12306高性能售票系统23章(完结)

获课:yinheit.xyz/2174

百万级QPS票务系统实战:基于SpringBoot3的仿12306架构深度解析

在春运、节假日等购票高峰期,12306系统日均处理千万级请求的实战经验,为高并发票务系统设计提供了核心范式。本文以SpringBoot3为技术基座,结合12306的分布式架构精髓,揭示如何构建支撑百万级QPS的票务系统,重点解析弹性架构、数据一致性、智能限流等关键技术突破。

足球分析软件里的概率模型怎么用?3 步教你把数据变成预测依据

在足球数据分析领域,概率模型正成为揭示比赛规律的核心工具。从英超到欧冠,从 Opta 的 1500 项结构化数据到生物传感层的肌肉负荷指数,现代分析软件通过数学建模将海量信息转化为可量化的预测依据。本文将结合剑桥大学、国际足联等权威研究,解析概率模型的应用逻辑。

一、数据层构建:从原始信息到特征工程

极客时间AI数据分析训练营_极客时间 架构实战营

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AI数据分析训练营:中职实训教学的技术重构与效能跃升

用AI预测北京雾霾?有Keras在手,LSTM可分分钟解决

图:pixabay

原文来源:machine learning mastery

作者:Jason Brownlee

「机器人圈」编译:多啦A亮

神经网络诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络(RNN)能够几乎无缝地模拟多个输入变量的问题。

这是时间序列预测中的一大优点,而经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。

在本教程中,你将发现如何在Keras深度学习库中开发多变量时间序列预测的LSTM模型。

【Python时序预测系列】SARIMA-LSTM-Attention模型实现时序预测

这是我的第406篇

AI强化学习PPO算法通俗易懂理解_ppo算法pytorch

AI强化学习PPO算法通俗易懂理解

1 用超级玛丽游戏理解PPO 算法

1.1 背景设定:玛丽要通关

训练一个 AI 小玛丽要学会自动过关。

它可以执行的动作有: - 跳(jump)- 左走(left)- 右走(right)- 蹲(down)

它的目标是: - 尽快通过关卡;- 躲避怪物;- 吃金币和蘑菇;- 别掉坑里!

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