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学习微美全息/谷歌/Facebook深度学习算法助力AI+AR商业化落地

随着AI的广泛应用 ， 深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式 。 面对海量数据(603138,股吧)的并行运算 ， AI对于算力的要求不断提升 ， 对硬件的运算速度及功耗提出了新的挑战 。 机器学习是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为 ， 以获取新的知识或技能 ， 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科 。 机器学习是人工智能的核心要素和基础 ， 主要就是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为 ， 以获取新的知识或技能 ， 其应用遍及人工智能的各个领域 。
要使机器像人一样拥有知识 ， 具有智能 ， 就必须使机器具有获得知识的能力 。 机器可以直接向书本、向教师学习 ， 亦可以在实践过程中不断总结经验、吸取教训 ， 实现自身的不断完善 。 这种学习方式一般称为机器学习 。 机器学习是研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一个研究领域 ， 更严格地说 ， 就是研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识、不断改善性能、实现自我完善的方法 。
学习微美全息/谷歌/Facebook深度学习算法助力AI+AR商业化落地
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深度学习是机器学习的一个子集 ， 多层神经网络从大量数据中进行学习 。 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域 ， 它模拟人类大脑神经网络的工作原理 ， 将输出的信号通过多层处理 ， 将底层特征抽象为高层类别 ， 它的目标是更有效率、更精确地处理信息 。
要成为一个世界级的AI力量 ， 需要具备三点：最先进的算法、专用的计算硬件 ， 以及机器学习系统所依赖的原材料——数据的大量供应 。 人工智能、机器学习、深度学习、自然言处理等先进技术带来的产业革命和生产力的充分释放 ， 经过多年的创新发展 ， 人工智能让智能设备逐步实现从认识物理世界到个性化场景落地的跨越 。
在构成人工智能行业主体的三类企业中 ， 算法企业是推动核心底层技术发展的重要力量 ， 其重要意义在于以算法突破工业界红线 ， 推动其真正达到工业界应用的KPI 。 这类企业实际上是推动当前人工智能核心底层技术发展的根本力量 。 从国外的巨头微软、谷歌、FACEBOOK等无不一一深耕超算 ， 国内的微美全息等科技企业也涌上潮头 ， 将超算能力和场景落地结合前行 。
而微美全息的全息AI云服务更是在行业中独树一帜 。 在现有的云服务市场中 ， 科技巨头占据多数 ， 构建基于人工智能的云服务将成为巨头的下一个主战场 。 AI是信息基础设施的一个升级 ， 是今后产业发展的巨大引擎 。 巨头都想把握升级过程中涌现的大量机会 ， 赋能全行业 。 第二 ， 开源是一种开放式创新 。 通过开源深度学习平台 ， 不仅可以吸引大量开发者 ， 还可以为机器学习提供大量的数据支持 ， 以及大量的现实场景 。
微美全息科技已集全息AI云移动软件开发商、处事商、运营商身份于一身 ， 也成为海内领先的全息AI领域整合平台之一 。 在技术储备上超过4654个全息内容IP储备 ， 细分行业龙头企业 。 各环节技术成熟 ， 客户数量为485 ， 全息AR专利数为224 ， 其中132项专利和92项待审批专利 ， 技术方面日趋成熟 。 其商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域 。
微美全息(WIMI.US)以“眼界即视界”为使命,公司建立了全球顶级、自主研发的深度学习平台和超算中心,并且研发了一系列AI技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等 。 全息3D人脸识别软件的开发基于微美的全息成像特征成像检测和识别技术、模板匹配全息成像检测技术,以及基于深度学习和训练的视频处理和识别技术 。 传统的2D面部识别技术是一种基于面部特征的识别技术,它从面部图像或面部视频流中捕获信息,并自动检测和跟踪目标面部;微美的全息3D面部识别技术是全息成像捕捉和3D肖像的结合的识别技术 。


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