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2018-09-26 06:40 来源:北青网焦点新闻

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  在我个人看来,这是奥迪目前为止最漂亮的高档商务轿车。像一些比较个性化的车型并没有引入中国。

这代逍客在外观上的改变非常,论颜值,在同级中绝对是有的一拼。结论:标准轴距E级运动轿车推荐购买E200长轴距E级轿车/运动轿车分析从市场份额来看,长轴距E级占的比重肯定是更高的,因此车型设定也更丰富、更细化。

  CT6在凯迪拉克产品线中处于轿车系列的顶端位置,此次中期改款也有很多亮点。如果不想太麻烦,也不想提车等待较长时间(选装配置车型往往没有现车),在我国现行市场规律下,参照厂家给出的车型购买也行,但不一定能完全满足每个消费者的需求。

  待转速起来后,车速会很有节奏的攀升,推背感有但很轻微,整个加速过程呈现出比较线性、平顺的状态。EcoBoost245四驱运动型7座VSEcoBoost245四驱尊锐型Plus7座虽然差价2万元,但四驱尊锐型Plus作为动力水平配置的顶配车型,整体配置已经相当丰富了,全面而综合主动安全配置加持,效果更优异的音响系统,以及多项舒适性配置,这2万元差价可以说非常值得了。

发动机对油门的探知变得开始灵敏,动力输出明显要比前种状态更加积极,提速也变得充沛有力,顺畅了许多,这种动力跟得上脚步的感觉让我更加偏好。

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  部分车型依旧可选配4MATIC四驱系统。凤凰网汽车导购:随着国内人均收入的不断增长,加之人们对于便捷出行的需求也更加强烈,购买汽车对于个人还是家庭来说,购买一款10万左右的车型已经不再是什么特别重大的事情了。

  熟悉的尾部曲线,不同的车身尺寸,但更亲民的售价让热爱它的人离梦想更近了一步。

  但是如果让他刚刚好负重50千克,那这个人将会变得步履维艰,因为这就是他的极限。她可以在黏土工作室里生龙活虎,却在汽车4S店里唯唯诺诺,总之,这种地方还是不去的好。

  舒适性风格的底盘调校与同事在捷克试驾的版本稍有些不同,它的性格属于平日里相安无事爱你么么么哒,但是一旦遇到沟沟坎坎,那种自己保命先撤一步的无责感就立刻出现了。

  如果车速非常快,手闸控制不住,应利用路边天然障碍物停车。

  E2004MATIC比E200贵了万元,差别仅限于一套全时四驱系统,如果是北方用户,为了恶劣路况下有更好的行驶性能,可以考虑选择四驱。而且一旦遇到急刹车或是追尾等事故时,后排的多媒体屏幕还是有一定的安全隐患的。

  

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图像识别技术落地 探索多样化应用场景

2018-09-26    来源:21世纪经济报道(广州)     
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[导读]Alpha Go的胜利让人工智能的“深度学习”概念迅速普及,而率先打破“机器学习”、过渡到“深度学习”的节点便发生在图像识别领域。
今天我们要解读的正是比亚迪纯电家族矩阵中最畅销的车型450。

  Alpha Go的胜利让人工智能的“深度学习”概念迅速普及,而率先打破“机器学习”、过渡到“深度学习”的节点便发生在图像识别领域。

  根据平安证券的《通信行业人工智能图像识别专题报告》,图像识别分为生物识别、物体与场景识别和视频识别。据估算,到2020年,生物识别技术市场规模将达到250亿美元,5年内年均增速约14%。其中,人脸识别增速最快,将从2015年的9亿美元增长到2020年的24亿美元。

  在各式的场景应用中,当下以人脸识别最为普遍,并且机器已经高于人类的识别能力。在两周前的《最强大脑》中,百度首席科学家吴恩达带着小度机器人和人类选手比拼,在人脸识别项目以3:2取胜。但是,在联想和常识理解的能力上,图像识别远未能和人类比肩,相关公司正在积极切入垂直行业应用中。

  图像识别落地

  图像识别背后的技术就是新的机器学习方式,即深度学习。具体来说,在数据的基础上,计算机自动生成特征量,而非人为设置特征量,然后计算机根据这些特征量来进行分类。

  “相比2012年时的技术,这些年图像识别再次突飞猛进,”数相科技CEO邓立邦告诉21世纪经济报道记者,“从技术角度来说,入门容易,从0做到40、60分相对门槛较低,要提升到90分就需要深厚的模型。”

  图像识别技术的迅速落地有多方面原因,一方面,很多大企业已经开源了基本工具,邓立邦谈道:“就人脸识别来说,有很多学术机构已经做了相当长时间的研究,发了很多论文,论文也已经接入到实际的应用中。但是人脸之外,例如情绪仍旧是比较难的话题。”

  另一方面,产业链的更新迭代也为图像技术打下基础。平安证券的报告中提到,高性能的AI 计算芯片、深度学习算法都是推动图像识别发展的因素。其中,AI
底层架构从CPU+GPU 到FPGA,再到人工智能专用芯片,运行表现不断刷新,目前英伟达的DGX-1芯片在程序运行速度上比旧版GPU 加速解决方案快12倍。

  图普科技方面也告诉记者,近年来,得益于计算机速度的提升、大规模集群技术的兴起、GPU的应用以及众多优化算法的出现,耗时数月的训练过程可缩短为数天甚至数小时,深度学习才逐渐可用于工业化。

  应用场景多样化

  尽管还未达到真正的人工智能,但日渐成熟的图像识别技术已开始探索各类行业的应用。此前图普科技CEO李明强就告诉记者,现在重要的是将人工智能切入到具体行业中,在垂直行业中获取和管理大数据。

  据悉,在农林行业,图像识别技术已经得到应用。中国林产业协会非洲分会秘书长丁磊向21世纪经济报道记者介绍道:“木材的生产包含多个环节,过去这些环节往往牵涉到大量的人力投入。如今,图像识别已在多个环节中得到应用,例如森林调查,通过无人机对图像进行采集,再通过图像分析系统对森林树种的覆盖比例、林木的健康状况进行分析,从而可以做出更科学的开采方案。而原木检验方面,图像识别可以快速对木材的树种、优劣、规格进行判断,省去了大量人工参与的环节。”

  平安证券在研究报告中举例道,在金融领域,身份识别和智能支付将提高身份安全性与支付的效率和质量;在安防领域,未来在仍硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节;在医疗领域,医疗影像基于人工智能的快速匹配可帮助医生更快更准确的读取病人的影像数据;在无人驾驶领域,低成本的摄像头加视频处理软件方案将为无人驾驶商业化打下基础。

  此外,智能家居、电商等行业中,图像识别也有不同程度的应用。从目前的应用案例来看,以To B行业居多,当然不乏Face++等To C类产品。在深度学习之下,各公司面向不同行业,培育掌握不同知识的图像识别机器。未来,如何在图像的基础上收集、处理大数据将成为行业内各玩家的另一个比拼点。

[责任编辑:yxl]
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关键词: 图像识别  多样化

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