卷积

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随着国家新一代人工智能发展规划的发布，人工智能(AI)计算机视觉识别从1.0走向2.0阶段，成为引领未来的战略性技术。人类的智能活动70%在处理视觉信息，真实世界的人工智能很大程度依赖于视觉信息的智能识别。大数据时代，每天有难以计数的图像和视频在网络被产生、被传递、被使用，如此海量的数据，使用人工方式找寻人物、目标变得几无可能，因此，近年来运用人脸技术，对图像和视频进行人脸比对、情绪检测渐成大势所趋

一般有两种方法可以计算出这些变化率很快的点。 导数：连续函数上某点斜率，导数越大表示变化率越大，变化率越大的地方就越是“边缘”，但是在计算机中不常用，因为在斜率90度的地方，导数无穷大，计算机很难表示这些无穷大的东西。 微分：连续函数上x变化了dx，导致y变化了dy，dy值越大表示变化的越大，那么计算整幅图像的微分，dy的大小就是边缘的强弱了

目前的神经网络中，每一层的神经元都做的是类似的事情，比如一个卷积层内的每个神经元都做的是一样的卷积操作。而 Hinton 坚信，不同的神经元完全可以关注不同的实体或者属性，比如在一开始就有不同的神经元关注不同的类别（而不是到最后才有归一化分类）。具体来说，有的神经元关注位置、有的关注尺寸、有的关注方向

2020年6月22日-7月3日，国际电信联盟第十六研究组(简称ITU-T SG16)召开在线会议。经过会议审议，中国主导的两项文物艺术品领域国际标准获准立项，分别为《基于区块链技术的文物艺术品追溯系统元数据标准》和《文物艺术品图像识别系统参考架构》。 该两项标准均由易拍全球(北京)科贸有限公司牵头制定，北京邮电大学、中国信息通信研究院、腾讯科技(深圳)有限公司、深圳传音控股股份有限公司作为支持单位