ATFX在科技创新方面取得的成果十分显著，一系列融合人工智能、大数据以及云计算的金融科技产品相继上线。为了进一步优化及提升客户的体验，ATFX加大了对金融科技的投入力度，自去年11月ATFX上线人脸识别开户系统以来，近日，ATFX又推出了Adobe Sign网上签署服务系统。
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2020-01-08 17:19:26
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前言 在 "上一讲" 中，我们通过分析选用了softmax模型，并用tf创建之。本讲的内容就是为了训练这个模型以便于测试。 训练模型 为了训练我们的模型，我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的。其实，在机器学习，我们通常定义指标来表示一个模型是坏的，这个指标称为成本（cost）或损失（loss ...
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2020-01-07 00:54:44
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智能家居行业是AI在生活服务领域的重要落地场景，也是我们感知AI落地最深的行业之一。智能家居产品融合语音控制、物联网技术，让我们生活更智能、给生活带来更多便利，目前主要应用场景如智能音箱、扫地机器人、智能电视等。 1.智能家居数据采集 覆盖智能家居主流应用场景，支持专业音频设备与多条件场景，交付能力 ...
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2020-01-03 12:45:47
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深度残差收缩网络是一种新颖的深度学习算法，实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。 首先，简单回顾一下深度残差网络，深度残差网络的基本模块如下图所示。相较于普通的卷积神经网络，深度残差网络引入了跨层的恒等映射，来减小模型训练的难度，提高准确率。 然 ...
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2019-12-28 22:54:46
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论文为 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION ，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第 ...
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2019-12-28 09:37:43
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accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 形式：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normaliz ...
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2019-12-22 13:03:01
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主要工作： 卷积神经网络 U-Net 改进注意力机制 ARU-Net网络与U-Net一样呈对称结构，无全连接层，输入的图像大小可不相同，但输出的结果与输入的图像大小一致，对于每一个像素点进行分类，从而实现图像的分割。该网络添加残差映射和注意力机制，可以提高了特征的使用率，进而提升钩骨分割的准确率。该 ...
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2019-12-21 15:41:19
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1.LeNet LeNet是指LeNet-5，它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络。在MNIST数据集上，可以达到99.2%的准确率。LeNet-5模型总共有7层，包括两个卷积层，两个池化层，两个全连接层和一个输出层。 import torch import torch.nn as nn fr ...
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2019-12-20 12:16:20
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航空机载电子设备的机箱布线测试，涉及布线的正确性测试，包括:基本元器件的测试，分布电容的测试，绝缘性能测试和抗电强度测试。机箱产品型号多,结构复杂，测试点数多达5000点。测试具有相当大的技术难度。线缆测试仪具有大规模测试功能，国外工业测试应用已广泛运用，近几年国内的工程应用和技术发展很快,背板测试和线束测试应用已经很成熟,在航空线束测试中用到的是ATA-1000系列手持式线束测试仪。ATX-10
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2019-12-19 09:39:33
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虹软最新版 python 接口 完整版 当前开源的人脸检测模型,识别很多,很多小伙伴也踩过不少坑。相信不少使用过dlib和facenet人脸识别的小伙伴都有这样的疑惑，为什么论文里高达99.8以上的准确率，自己实际使用下来的准确率却并不好，甚至用来落实到百人以内的人脸识别，都经常出现误识别现象，造成 ...
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2019-12-17 22:01:35
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