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      CSDN:《AI聚變:2018年優(yōu)秀AI應(yīng)用案例TOP 20》正式發(fā)布

      CSDN
      2019-01-02 17:38 12906
      CSDN旗下微信公眾號(hào)平臺(tái) -- AI科技大本營(yíng)于9月啟動(dòng)了《AI聚變:尋找2018年優(yōu)秀人工智能應(yīng)用案例》評(píng)選。AI科技大本營(yíng)從技術(shù)性、產(chǎn)品/解決方案創(chuàng)新性等綜合維度評(píng)估了這些申請(qǐng)案例,并最終評(píng)選出2018年優(yōu)秀AI應(yīng)用案例TOP 20。

      北京2019年1月2日電 /美通社/ -- 2018年,AI 行業(yè)的關(guān)鍵詞或許非“落地”二字莫屬,人們強(qiáng)烈期待著更多 AI 技術(shù)應(yīng)用和深入商業(yè)化。

      一方面,科技巨頭們?cè)跈M向鋪設(shè) AI 技術(shù)平臺(tái),但也更強(qiáng)調(diào) AI 與每一個(gè)垂直行業(yè)的深度融合。而另一面,AI 創(chuàng)業(yè)公司在頻繁刷新行業(yè)融資額度的同時(shí),也立足于自身優(yōu)勢(shì),深挖應(yīng)用場(chǎng)景,步步為營(yíng)。即便寒冬來(lái)臨,但那些真正利用 AI 技術(shù)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的企業(yè)自然會(huì)沉淀下來(lái)。

      優(yōu)秀的商業(yè)落地產(chǎn)品/技術(shù)方案是判斷企業(yè)商業(yè)價(jià)值的重要依據(jù)之一?;诖?,CSDN 旗下微信公眾號(hào)平臺(tái) -- AI 科技大本營(yíng)于 9月中旬啟動(dòng)了《AI 聚變:尋找2018年優(yōu)秀人工智能應(yīng)用案例》評(píng)選。歷時(shí)3個(gè)月后,共收到了來(lái)自汽車、金融、教育、醫(yī)療、安防、零售、文娛等各大行業(yè)的近百家企業(yè)的 AI 案例。

      AI 科技大本營(yíng)從技術(shù)性、產(chǎn)品/解決方案創(chuàng)新性、行業(yè)發(fā)展前瞻性和競(jìng)爭(zhēng)力、市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿Φ染C合維度評(píng)估了這些申請(qǐng)案例,并最終評(píng)選出2018年優(yōu)秀 AI 應(yīng)用案例 TOP 20。這些優(yōu)秀案例的挖掘不僅會(huì)彰顯 AI 技術(shù)價(jià)值,同時(shí)也會(huì)為不同 AI 行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展帶來(lái)啟迪。

      2018年已經(jīng)過(guò)去,AI 科技大本營(yíng)正式揭曉最終榜單:

      優(yōu)秀人工智能案例 TOP 20
      優(yōu)秀人工智能案例 TOP 20

      愛(ài)奇藝:Zoom AI

      愛(ài)奇藝的 Zoom AI 作為一套完整的視頻增強(qiáng)解決方案,將 AI 技術(shù)應(yīng)用于圖片和視頻,可達(dá)到畫質(zhì)增強(qiáng)的效果。Zoom AI 內(nèi)部由多個(gè)模塊組成,每個(gè)模塊負(fù)責(zé)一種或幾種畫質(zhì)增強(qiáng)方向,比如超分辨率、去除噪聲、銳化、色彩增強(qiáng)等,每個(gè)模塊都使用了一種或多種深度學(xué)習(xí)模型。由于每一個(gè)子模塊相互之間沒(méi)有依賴,所以使用 Zoom AI 時(shí),可以針對(duì)不同場(chǎng)景自由組合所需模塊。

      Airdoc:慢性病識(shí)別產(chǎn)品

      相對(duì)于傳統(tǒng)醫(yī)院及基層衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的固有診療模式,Airdoc 慢性病識(shí)別算法應(yīng)用于基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)后,基層醫(yī)生只需操作眼底照相機(jī),人工智能算法可快速識(shí)別影像存儲(chǔ)位置,直接讀取影像,在經(jīng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)?Airdoc 云端服務(wù)器,并經(jīng) Airdoc 慢病篩查算法識(shí)別,將分析結(jié)果回傳至醫(yī)生電腦上,整個(gè)過(guò)程只需數(shù)秒。Airdoc 慢性病識(shí)別算法可基于視網(wǎng)膜影像識(shí)別30種疾病和并發(fā)癥,如糖尿病、高血壓、動(dòng)脈硬化、視神經(jīng)疾病、高度近視、年齡相關(guān)性黃斑變性等。目前,Airdoc 已和超過(guò)300家醫(yī)院展開(kāi)合作。

      北京思圖場(chǎng)景數(shù)據(jù)科技服務(wù)有限公司:神瞳圖像智能平臺(tái)

      Truth-Eye 神瞳圖像智能平臺(tái)可為金融企業(yè)提供可靠、專業(yè)的自動(dòng)化圖像識(shí)別服務(wù),應(yīng)對(duì)由于業(yè)務(wù)量增長(zhǎng)導(dǎo)致的人工成本抬升、業(yè)務(wù)效率下降問(wèn)題。計(jì)算機(jī)通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖片進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、分類、重點(diǎn)內(nèi)容切片以及文字識(shí)別(OCR),從而減少相應(yīng)的人工負(fù)荷及成本、加快業(yè)務(wù)辦理速度。系統(tǒng)可部署在本地服務(wù)器,數(shù)據(jù)無(wú)須外流,它還具有進(jìn)化能力強(qiáng)、識(shí)別性能強(qiáng)、泛化性強(qiáng)、支持圖片類型廣等特點(diǎn)。

      標(biāo)貝科技:語(yǔ)音合成技術(shù)解決方案

      在語(yǔ)音語(yǔ)料設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理、聲韻母切分等模塊,標(biāo)貝科技利用深度學(xué)習(xí)的預(yù)處理系統(tǒng),大幅改善自動(dòng)處理的正確率,大大降低數(shù)據(jù)加工周期。其自主開(kāi)發(fā)的語(yǔ)音合成模型和算法,利用現(xiàn)有的強(qiáng)大 TTS 音庫(kù)制作系統(tǒng),能實(shí)現(xiàn)上百句數(shù)據(jù)規(guī)模的語(yǔ)音合成,可快速擴(kuò)展應(yīng)用,形成自然、流暢的合成效果。目前,標(biāo)貝科技已與騰訊、百度、三星、喜馬拉雅、360、出門問(wèn)問(wèn)等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)展開(kāi)合作。

      成都天地量子科技有限公司:大地量子時(shí)空大數(shù)據(jù)引擎

      大地量子時(shí)空大數(shù)據(jù)引擎,利用 AI+遙感技術(shù),可為“大宗商品交易”提供豐富可靠的數(shù)據(jù),提升交易價(jià)值。該數(shù)據(jù)引擎已擁有作物分類、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警、耕地識(shí)別等功能,是國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的能以遙感處理洲際級(jí)別作物分類、產(chǎn)量預(yù)測(cè)的產(chǎn)品。具體而言,它可對(duì)30余種糧食水果等經(jīng)濟(jì)作物識(shí)別與跨地區(qū)統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)誤差不超過(guò)5%;對(duì)美國(guó)全國(guó)玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)平均誤差不超過(guò)2%;自動(dòng)計(jì)算山火洪水等自然災(zāi)害損失面積,可智能標(biāo)注山火高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)并在3日預(yù)警;可圈選全國(guó)任意地塊監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì),分鐘級(jí)響應(yīng)近年數(shù)據(jù)以及當(dāng)下情況;耕地識(shí)別空間分辨率高達(dá)10米,誤差不超過(guò)1%。

      杭州觀數(shù)信息科技有限公司:虛擬標(biāo)桿店

      觀數(shù)科技的虛擬標(biāo)桿店,通過(guò)非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法定位每家門店的相似店列表,以相似店的表現(xiàn)作為基準(zhǔn),結(jié)合門店的幾十個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),為門店構(gòu)建整體經(jīng)營(yíng)健康畫像。相對(duì)傳統(tǒng)方式,它有如下優(yōu)點(diǎn):1、導(dǎo)入門店全量的交易詳單數(shù)據(jù),通過(guò)將數(shù)十個(gè)維度的經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)建模,同時(shí)與相似店表現(xiàn)(近期)和門店歷史(中長(zhǎng)期成長(zhǎng)性)進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)行全面而精準(zhǔn)的評(píng)估。2、通過(guò) Restful API 提供數(shù)據(jù)服務(wù),督導(dǎo)可以在去門店的路上通過(guò)移動(dòng)應(yīng)用或小程序遠(yuǎn)程獲取門店經(jīng)營(yíng)細(xì)節(jié)。3、督導(dǎo)根據(jù)名下各門店的健康畫像快速定位需要重點(diǎn)關(guān)注的門店與對(duì)應(yīng)指標(biāo),提升工作效率。4、總部根據(jù)門店的健康值與具體指標(biāo)表現(xiàn),快速定位經(jīng)營(yíng)存在異常的門店。5、根據(jù)門店歷史經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整門店畫像,可以更快地適應(yīng)門店所屬狀態(tài)的變化。

      極鏈科技:AI 場(chǎng)景營(yíng)銷平臺(tái)

      極鏈科技推出的 ASMP 智能視頻場(chǎng)景營(yíng)銷平臺(tái)(AI Scene Marketing Platform),通過(guò) Video AI 技術(shù)將全網(wǎng)海量視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析,能精準(zhǔn)將視頻內(nèi)容中出現(xiàn)的消費(fèi)場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別和標(biāo)簽化,從而結(jié)合廣告主的品牌投放需求和產(chǎn)品使用場(chǎng)景,提供智能化投放策略和批量化投放。目前,該平臺(tái) CTR 的提升達(dá)到了45% 以上,讓用戶在觀看視頻內(nèi)容時(shí)有效獲取到相關(guān)的品牌智能推薦信息,實(shí)現(xiàn)廣告主精準(zhǔn)投放的營(yíng)銷目的和效果。

      極目智能:駕駛輔助系統(tǒng)

      極目駕駛輔助解決方案旨在利用自主研發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)推動(dòng)智能駕駛技術(shù)的普及,減少交通事故,提升道路安全。首先,極目駕駛輔助解決方案利用自主研發(fā)的領(lǐng)先計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),能夠在駕駛過(guò)程中監(jiān)測(cè)前方道路情況與駕駛員狀態(tài),針對(duì)潛在危險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警,讓駕駛員有足夠時(shí)間做出相關(guān)反應(yīng),以預(yù)防交通事故的發(fā)生。其次,極目駕駛輔助解決方案結(jié)合傳統(tǒng)算法與深度學(xué)習(xí),可檢測(cè)車輛、車道線、行人、交通標(biāo)志、車內(nèi)駕駛員狀態(tài)等多種元素,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的高精度環(huán)境感知。

      極視角科技:極視角智能安全管控系統(tǒng)

      極視角智能化閉環(huán)管控系統(tǒng)以人工智能圖像分析技術(shù)為核心,對(duì)各種人的不安全行為和環(huán)境、設(shè)備的不安全狀態(tài)針對(duì)性開(kāi)發(fā)分析模型,較大化利用原有監(jiān)控系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上,形成數(shù)據(jù)挖掘、視頻分析算法 PaaS 層服務(wù),可持續(xù)拓展算法種類,然后在 SaaS 層根據(jù)用戶需求自定義疊加功能模塊,最后向用戶進(jìn)行結(jié)果呈現(xiàn)。

      曠視科技:端到端城市管理解決方案

      曠視科技面向公安行業(yè)的戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法需求,構(gòu)建了“云+端”架構(gòu)的端到端產(chǎn)品及解決方案家族。在云端智能上,曠視利用大數(shù)據(jù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法研發(fā)出跨攝像頭追蹤、微卡口、行為識(shí)別技術(shù)及城市天眼系統(tǒng),深度挖掘視頻監(jiān)控中有關(guān)人臉、人體、車輛及其他有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源,輔助警方快速精準(zhǔn)獲取辦案線索。前端設(shè)備上,曠視打造了可全畫幅、全幀率人臉檢測(cè)抓拍的敏觀智能人像抓拍機(jī) MegEye-C3S、集成 Face++ 最新人臉識(shí)別和活體檢測(cè)算法研發(fā)出新一代臺(tái)式人證核驗(yàn)一體機(jī)。從云端到前端,曠視“端到端”智能安防產(chǎn)品及解決方案架構(gòu)覆蓋了安防行業(yè)多個(gè)重點(diǎn)場(chǎng)景。

      鯤云科技:AI 邊緣計(jì)算解決方案

      鯤云芯片產(chǎn)品采用的定制數(shù)據(jù)流(CAISA)架構(gòu),具有高性能、低功耗、低延時(shí)的特性,能夠?qū)崿F(xiàn)95% 的理論性能,較大化資源能效比,有遠(yuǎn)高于業(yè)界通用的20%理論性能利用率。底層參數(shù)化,可配置通路,多層并行便于芯片拓展,3D 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提供了更多的可拓展維度?!靶强铡奔铀倏ㄊ且豢钪С侄嘁婕軜?gòu)的 FPGA 板卡,支持 TensorFlow/Caffe 等開(kāi)發(fā)架構(gòu),可滿足小型主機(jī)和服務(wù)器的人工智能應(yīng)用和開(kāi)發(fā)需求。

      澎思科技:智能人像大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)

      澎思科技提出的無(wú)感式城市人員管控解決方案,運(yùn)用人臉識(shí)別技術(shù)在人員身份鑒別和人員屬性分析上的優(yōu)勢(shì),能在非接觸、無(wú)感知的前提下采集人臉信息滿足用戶業(yè)務(wù)訴求,從而顯著提高職能部門對(duì)復(fù)雜場(chǎng)所重點(diǎn)關(guān)注人員動(dòng)態(tài)的管控能力,把傳統(tǒng)管控手段從事后回溯向事前預(yù)警、事中查證延伸,提升職能部門在公共安全管理中“發(fā)現(xiàn)、打擊、防范、處置”能力,服務(wù)于公安的實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)。

      探智立方:全生命周期人工智能模型自動(dòng)化設(shè)計(jì)平臺(tái)

      探智立方做 AutoML 的目標(biāo)就是普適的 AI 技術(shù)降低 AI 的使用門檻,服務(wù)于所有的傳統(tǒng)行業(yè)。該平臺(tái)的特點(diǎn)是以 AutoML 為概念,為企業(yè)級(jí)客戶打造人工智能平臺(tái);從“零”自動(dòng)設(shè)計(jì)符合場(chǎng)景的模型;從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,模型設(shè)計(jì),到生產(chǎn)對(duì)接的全生命周期管理;支持不同領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù);可建置于企業(yè)客戶私有云,保護(hù)數(shù)據(jù)安全。

      同盾科技:AaaS 平臺(tái)“智御”

      同盾利用“私有云服務(wù)平臺(tái)”對(duì)接銀行系統(tǒng),為銀行開(kāi)發(fā)自動(dòng)化審批方案,貫穿反欺詐、貸前準(zhǔn)入、客戶授信和貸后管理四個(gè)環(huán)節(jié)。通過(guò)制定方案、規(guī)則設(shè)計(jì)、模型開(kāi)發(fā)與配置、策略配備、模型部署與系統(tǒng)對(duì)接模型部署、模型跟蹤和優(yōu)化等六步為銀行打造自動(dòng)化信審方案;通過(guò)拆解復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,設(shè)計(jì)出科學(xué)合理的決策流,個(gè)性化開(kāi)發(fā)反欺詐和定制信用評(píng)估模型;根據(jù)行方需求,同盾基于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性和評(píng)分設(shè)計(jì)綜合授信策略,進(jìn)一步提出額度策略和利率策略;同盾智能催收產(chǎn)品逾期管家,也逐漸替代傳統(tǒng)銀行的人工催收模式,高效運(yùn)作。目前,該平臺(tái)服務(wù)了超過(guò)10000家客戶,平均每日 API 調(diào)用量超過(guò)1億,峰值超2億,調(diào)用總量600億,日借貸調(diào)用量超600萬(wàn)。

      圖普科技:商業(yè)智能解決方案

      圖普科技商業(yè)智能解決方案將計(jì)算機(jī)視覺(jué)等前沿技術(shù)與線下門店的運(yùn)營(yíng)管理策略相結(jié)合,通過(guò)云+端的模式,智能分析人、貨、場(chǎng)多維度圖像信息,為線下零售門店提供客流統(tǒng)計(jì)、熱區(qū)分析和支付人臉綁定等功能,幫助線下門店實(shí)現(xiàn)人工智能化升級(jí),提升門店可視化運(yùn)營(yíng)的效果。相比傳統(tǒng)的客流統(tǒng)計(jì)手段,圖普科技基于人臉識(shí)別技術(shù)的商業(yè)智能方案在線下場(chǎng)景中的準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上,另外,通過(guò)比對(duì)分析用戶畫像和門店內(nèi)的熱區(qū)圖,客戶可以分析門店存在的隱性問(wèn)題,進(jìn)而進(jìn)行調(diào)整,從而能提高轉(zhuǎn)化率。

      圖森未來(lái):L4級(jí)無(wú)人駕駛卡車解決方案

      圖森未來(lái)自主研發(fā)的以攝像頭為主的傳感器、融合激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的 L4級(jí)別無(wú)人駕駛卡車解決方案,能夠?qū)崿F(xiàn)環(huán)境感知、定位導(dǎo)航、決策控制等自動(dòng)駕駛核心功能,在“倉(cāng)到倉(cāng)”貨運(yùn)場(chǎng)景(含高速和非高速路段)以及港口內(nèi)集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)等實(shí)現(xiàn)半封閉場(chǎng)景下的全無(wú)人駕駛,從而有效幫助電商、物流企業(yè)以及港口降低人力成本,推動(dòng)貨運(yùn)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。其自主研發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法,已實(shí)現(xiàn)最遠(yuǎn)可達(dá)1000米的物體檢測(cè)、分類、測(cè)距、行為預(yù)測(cè)。同時(shí),其無(wú)人駕駛解決方案能夠做到厘米級(jí)定位精度以及平均橫向誤差在3厘米內(nèi)的車身控制力。

      星環(huán)科技:基于 Sophon 構(gòu)建大數(shù)據(jù)智能營(yíng)銷平臺(tái)

      基于星環(huán)科技人工智能平臺(tái) Sophon 為中石油制定的智慧加油站營(yíng)銷解決方案,通過(guò)圖像識(shí)別獲取真實(shí)世界數(shù)據(jù),并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量多維度數(shù)據(jù),依靠人工智能發(fā)現(xiàn)并自動(dòng)優(yōu)化規(guī)則,從而大幅提高傳統(tǒng)線下零售業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷能力。依托于星環(huán)科技強(qiáng)大的分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)積累,實(shí)現(xiàn)了對(duì) POS 交易明細(xì)等海量數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ)管理、集成和應(yīng)用,對(duì)如圖片、視頻、日志等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及今后獲取的外部數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理,形成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)檢索、實(shí)時(shí)處理一條龍流程。

      影譜科技:植入易

      植入易采用了視覺(jué)技術(shù)中的智能影像識(shí)別和生產(chǎn),利用人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、視頻結(jié)構(gòu)化、深度學(xué)習(xí)、智能計(jì)算等技術(shù)融合創(chuàng)新并應(yīng)用于影像生產(chǎn)中,打造 AI 影像場(chǎng)景商業(yè)化服務(wù)平臺(tái),為產(chǎn)制源頭至渠道播出的視頻產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)帶來(lái)增值收益,深度挖掘視頻媒體增量?jī)r(jià)值。

      馭勢(shì)科技:L4級(jí)無(wú)人電動(dòng)物流拖車方案

      馭勢(shì) L4級(jí)無(wú)人電動(dòng)物流拖車方案融合多源信息的低成本定位系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)內(nèi)地上地下3D 場(chǎng)景、隧道等各類復(fù)雜場(chǎng)景下穩(wěn)定精確的定位能力,同時(shí)具備視覺(jué)和激光雷達(dá)多源信息融合和異構(gòu)傳感器感知系統(tǒng),以此提供機(jī)場(chǎng)內(nèi)地上、地下、隧道等復(fù)雜環(huán)境下的交通標(biāo)示識(shí)別、障礙物識(shí)別、運(yùn)動(dòng)物體跟蹤預(yù)測(cè)功能。另外,該方案支持多車拖車的高精度高平順規(guī)劃控制算法,縱橫向平順控制保證貪吃蛇般地多個(gè)拖車在直道、彎道、調(diào)頭、上下坡等環(huán)境行駛,而不會(huì)發(fā)生拖車與拖車間、拖車與道路設(shè)施之間的碰撞。馭勢(shì)自主研發(fā)的云端調(diào)度大數(shù)據(jù)平臺(tái),可支持多車調(diào)度,提升拖車運(yùn)輸?shù)慕煌ㄐ省?/p>

      知乎:算法機(jī)器人“瓦力”

      知乎針對(duì)陰陽(yáng)怪氣評(píng)論通常表達(dá)負(fù)面情感的特點(diǎn),構(gòu)建了內(nèi)容情感傾向性識(shí)別的算法模型和識(shí)別用戶親密度的模型,并通過(guò)訓(xùn)練不斷迭代完善。首先,通過(guò)知乎社區(qū)里的舉報(bào)、反對(duì)等負(fù)向用戶行為收集訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后通過(guò)各種同義替換、規(guī)則模版方式對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展,以緩解正向樣本缺少的問(wèn)題。同時(shí),“瓦力”提取文本、句法、表情符等特征,并利用帶 attention 的 CNN 和 LSTM 的融合模型進(jìn)行分類,最終判斷出內(nèi)容是否為陰陽(yáng)怪氣,部分場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95%。

      作者:AI 科技大本營(yíng)
      來(lái)源:CSDN
      原文:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/85330854  
      版權(quán)聲明:本文為博主原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上博文鏈接

      消息來(lái)源:CSDN
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