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基于深度可分离卷积, 提出了一种适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO(MobileNet Tiny-Yolo), 它将待检测的图片平均分割成多个单元格, 并采用深度可分离卷积代替传统卷积, 减少了参数量和计算量。采用点卷积和特征图融合的方法来提高检测精度。实验结果表明, 所提MTYOLO网络模型大小为41 MB, 约为Tiny-Yolo模型的67%, 其在PASCAL VOC 2007数据集上的检测准确率可达到57.25%, 检测效果优于Tiny-Yolo模型, 更适合应用于嵌入式系统。

    人工智能对计算性能要求较高，GPU、GPGA、ASIC 专用芯片各有千秋。近年来人工智能技术的突飞猛进，源于三大关键领域的突破，分别是深度学习算法、大数据和强大的硬件运算能力。深度学习与传统计算模式最大的区别就是不需要编程，它是从输入的大量数据中自发地总结出规律，而传统计算模式更多都需要人为提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。也正因为如此，深度学习对计算能力要求非常高，以至于有人称之为 “暴力计算”。传统的 CPU 在目前人工智能计算中使用较为普遍但由于内部结构原因在性能和效率上并不是最优选择，GPU 在浮点运算、并行计算等方面性能优于 CPU 是目前主流方案，FPGA 综合

deepface Deepface是一个轻量级的面部分析框架，包括适用于Python的面部识别和人口统计（年龄，性别，情感和种族）。 您可以使用几行代码来应用面部分析。 它计划桥接一个Deepface Deepface是一个轻量级的面部分析框架，包括适用于Python的面部识别和人口统计（年龄，性别，情感和种族）。 您可以使用几行代码来应用面部分析。 它计划弥合软件工程与机器学习研究之间的鸿沟。 安装安装deepface的最简单方法是从PyPI下载。 pip install deepface人脸识别功能在DeepFace界面下用于人脸识别。 来自Deepfa

填充PDF FillablePDF 是一个非常简单和轻量级的实用程序，它连接了 iText 和 Ruby，以便填写可填写的 PDF 表单或从以前填写的 PDF 表单中提取字段值。 已知的问题 如果 gem 在development挂起，删除以下 gem 可能会解决问题： gem 'spring' gem 'spring-watcher-listen' 如果 gem 在production挂起，您可以尝试使用带有反向代理的puma来托管应用程序。 安装 在安装此gem之前，请确保已设置JAVA_HOME变量（请参见下面的示例）。 OSX： /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-12.0.2.jdk/Contents/Home Ubuntu/CentOS： /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk 将此行添加到应用程序的

扫地机器人尚未实现大众化，在中美两国的渗透率还比较低。其中美国2019年产品渗透率为12.5%（较 2018年提升1.1ptc）,中国2019年产品渗透率为3%（内陆1%/沿海5%）。  即便是在渗透率较高的美国市场，我们认为扫地机器人仍处于普及教育阶段。根本原因在于“小众市场 ”和“大众市场”之间存在产品力鸿沟——小众产品尚未解决主流消费人群的核心痛点。比如，在美国 需解决产品细节问题（动物毛发/多层分区/地毯清洁等），在中国需解决拖地和价格问题。  按照当前的技术发展方向及路径，小众市场与大众市场间的产品力鸿沟不断收窄。随着产品功能的完 善，“解放双手”的刚需必然带动品类渗透率快速提升。吸

之前一直在找LDA主题模型源码复现始终没有找到，现在终于找到源代码了，在cmd命令下运行lda.py文件就可以了，里面有相关注释如何运行。另外这个词预处理是针对英文的，大家把vocabulary中的英文停用词，re正则表达式匹配英文词改成对应的中文词使用方法就行了。觉得不错可以给个五星哦~

汽车行业深度研究：轻卡行业的变革，量价齐升，格局重塑-20210121-天风证券-28页.pdf

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