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11月21日，以“智能适配 引领未来”为主题的视频图像感知智能应用创新发展大会在经开区信创园举行，大会上午举行的视频图像感知智能应用标准及需求发布会，重磅发布了五项视频图像感知智能应用适配团体标准、首批共性算法适配需求清单以及首批响应适配硬件产品名录等内容
随着人工智能技术的广泛应用，智能驾驶系统正在成为汽车的标配。
预计（国内）2020-2025年的5G网络总投资额在9000-15000亿元，同期电信企业5G业务收入累计将达到1.9万亿元。
在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络，我们可以把算法理解为深度学习的神经网络或是计算思维，这种神经网络越复杂，捕捉到的信号就越精确，目前比较常见的算法包括深度信念网络（Deep Belief Networks）、卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted BoltzmannMachine）和堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders），以深度卷积神经网络为代表的监督学习方法目前来说是最
来自加州大学圣地亚哥分校的工程师则研发了一套基于视觉信号进行实时探测的行人检测系统，这套视频系统能使智能汽车更精准检测行人
本文对关键词识别技术的研究内容、主要模块、评价指标和应用范围等进行了简要介绍，提出了一种自然语音关键词识别系统。首先通过用户提供的一系列声学样本来对关键词进行预定义，然后通过关键词搜索和关键词确认来实现关键词识别。为了解决在关键词模型和填料模型中都使用相同的音素模型这一问题，我们把填料模型中那些与关键词模型中的音素模型相同的音素模型去除掉。为了减少在关键词搜索中的虚警数，我们提出了两种方法：基于动态时间规整的模板匹配方法和高斯混合模型。关键词识别实验结果表明
安防视频监控数字化、高清化和网络化的发展趋势下，简单的视频存储和播放，已不能满足用户对安防产品的需求。如何用智能化的技术来替
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