imagenet

人工智能是计算领域的热门话题之一，并且有着充分的理由。深度学习(DL)中的新技术在某些问题上有能力创建比人类精确度更好的神经网络。图像识别是深度学习(DL)模型如何在识别图像中的对象(对象检测和分类)方面实现比人类准确性更好的一个例子

NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论

资料范围：新竹园区、竹南园区、龙潭园区。 主要字段说明：资料介接时间、测站名称、经度、纬度、固体悬浮物浓度、化学需氧量、酸碱度、导电度。 需申请审核 ImageNet ILSVRC2012 资料范围：新竹园区、铜锣园区、龙潭园区、竹南园区、宜兰园区、生医园区、台中园区、后里园区、虎尾园区、二林园区、中兴园区、台南园区、高雄园区

2001年本科毕业于北京大学数学科学学院，2006年在香港科技大学计算机科学与技术系获博士学位，之后在苏黎世联邦理工学院从事助理研究员工作，2008 年底入选北京大学“青年优秀人才”，长期专注于计算机视觉和图形学研究，特别是基于图像的场景解析和几何建模。在CVPR、ICCV、IJCV、PAMI、SIGGRAPH、TOG等计算机视觉和图形学领域重要国际期刊及会议发表论文50余篇，据Google Scholar统计他引2000余次。作为负责人承担了国家重点研发计划项目课题、和多项国家自然科学基金项目

“解好电力行业的关键问题，有可能会引领下一波AI浪潮。”中国工程院院士、阿里云创始人王坚2月17日在南方电网总部参加第四届电力调度AI应用大赛时表示。该大赛由南方电网、中国电机工程学会电力系统自动化专委会主办，阿里云承办、阿里达摩院协办

本文摘要：现代科技最引人注目的变革之一是机器视觉的蓬勃发展。在短短的几年间，新一代的机器学习技术早已转变了计算机对图像的识别方法。 现在，机器在人脸识别和物体辨识方面已打破了人类并且彻底改变了大量的基于视觉的任务，比如驾驶员、安全监控等等

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