2022-03-09
吴恩达：告别，大数据
吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的AI”，希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心。最近，在接受IEEE Spectrum的采访中，他谈到了对基础模型、大数据、小数据以及...
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2022-03-03当微软低代码平台遇见数字化，会擦出怎样的火花？
数字化的时代，越来越多的企业选择通过低代码平台以灵活、快捷的方式为自身构建数字化工作流程，持续提升工作效率。2月23日晚，“这就是数字化”——数字化百家讲堂第一季第24期，微软大中华区Power Platform产品市场经理桑璐璐、微软大中...
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2022-03-03让特征“显”而易“检”——机器视觉成像
机器视觉行业流行一句话：“垃圾图片输入，垃圾结果输出”，显示了成像的重要性。本周， 我们来探索成像的一个重要因素——光源。表1 视觉案例及解决方案光源光是电磁波谱中的一段，机器视觉行业用的光源常为电磁波谱中的可见光（400~700 nm）和...
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2022-03-03图像分割方法的分类
1) 基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。一般来说...
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2022-03-03关于相机光学中若干疑难问题的解释
1、为什么镜头的最大光圈处通常成像不佳，或者说“成像比较肉”？追求成像的锐利应该是所有镜头的追求。镜头的光圈值一般从F1.2 - F32不等，例如F1.8 - F16，对于普通的单反镜头来说，通常成像最锐利的光圈值是F5.6或者F8，为什么...
