publisher做的网站如何获得url海底捞口碑营销案例

前言

2023年英特尔On技术创新大会中国站即将上线。在这次盛会中，将带来两场主题演讲、五大技术洞察以及十九堂专题课程，深入探讨最新一代增强AI能力的计算平台如何支持开放、多架构的软件方案，为未来的技术和应用创新奠定基础。本次大会带领许多技术分享，我这里选择视觉AI来给大家讲解一下。

一·未来的 AI：释放视觉 AI 真正潜力

二·AI技术突破、视觉Al挑战及前沿研究创新

在过去的15年里，人工智能（AI）领域取得了惊人的进展。

• 在2011年，苹果公司的Siri语音助手被引入iPhone4S，标志着语音识别技术在移动设备上的广泛应用。Siri能够理解和回答用户的问题，并执行一些基本的任务，如发送短信、设置提醒等。

• 2012年，谷歌的AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中取得了显著的优势，标志着深度学习在图像识别中的崛起。随后，深度学习模型在图像分类、目标检测、图像生成等任务上取得了令人瞩目的结果。

• AlphaGo在2016年击败了围棋世界冠军，展示了人工智能在复杂策略游戏中的超人水平。类似的成就也在其他游戏中取得，包括国际象棋、扑克和电子竞技游戏。

• 2020年，OpenAI发布了GPT-3语言模型，它是迄今为止最大的自然语言处理模型之一，拥有1750亿个参数。GPT-3在多个自然语言处理任务上取得了令人瞩目的结果，包括文本生成、翻译和问答。展示了深度学习在自然语言处理中的巨大潜力。

三·全尺度视觉学习

什么是全尺度视觉学习？
📌全尺度视觉学习是指通过计算机视觉技术和机器学习方法，使计算机能够像人类一样从视觉输入中进行全面的学习和理解。

• 旨在实现计算机对图像和视频的高级理解和推理能力，使其能够感知、识别和理解复杂的视觉场景。
• 目标是让计算机能够像人类一样进行视觉感知和认知，包括物体识别、场景理解、行为预测等。
• 它涉及到多个计算机视觉任务，如目标检测、图像分类、语义分割、实例分割、姿态估计等。
• 通过大规模的数据集和深度学习模型，全尺度视觉学习可以从大量的图像和视频中学习到丰富的视觉特征和模式，从而实现对复杂视觉场景的理解和推理。

全尺度视觉学习示例

1.GridConv 实现三维人体姿态估计更高准确率

• GridConv是一种基于网格卷积的神经网络结构，用于三维人体姿态估计。它通过在三维空间中定义网格结构，并在网格上进行卷积操作，从而捕捉到更丰富的空间信息，提高了姿态估计的准确率。
• GridConv的关键思想是将三维空间划分为网格，并在每个网格单元上进行卷积操作。这样可以在保留图像特征的同时，捕捉到不同网格单元之间的空间关系。通过多层网格卷积操作，网络可以逐渐提取出更高级的特征，并最终得到准确的三维姿态估计结果。

实验证明，相比于传统的二维姿态估计方法，使用GridConv进行三维人体姿态估计可以获得更高的准确率。这是因为GridConv能够更好地利用深度信息，并捕捉到三维空间中的细微变化，从而提高了姿态估计的精度和稳定性。

2.KW 预训练及迁移模型性能

📌KW预训练和迁移模型是一种基于知识蒸馏的预训练方法，用于提高神经网络模型的性能。它通过在大规模数据集上进行预训练，学习到丰富的特征表示，并将这些特征迁移到目标任务上，从而提高目标任务的性能。

3.无数据增强稠密对比知识蒸馏(Af-DCD)

📌无数据增强稠密对比知识蒸馏（Af-DCD）是一种用于迁移学习的方法，提高目标任务的性能。它结合了无数据增强和稠密对比知识蒸馏两种技术。通过不使用数据增强，可以减少训练时间和计算资源的消耗。同时，通过稠密对比知识蒸馏，可以传递预训练模型的知识，提高目标任务的性能。

4.全扩展视觉AI-OSVAl Model Learner Zoo

📌全扩展视觉AI-OSVAl Model Learner Zoo是一个用于视觉AI模型学习的全面扩展的模型学习库。它提供了一系列的模型学习算法和模型架构，可以用于各种视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。

四·沟建AI技术闭环、释放视觉AI真正潜力

📌在视觉AI领域中，建立一个完整的技术闭环，使得从数据采集、模型训练、模型部署到应用反馈的整个过程能够无缝衔接，形成一个循环迭代的闭环。通过这个闭环，可以不断优化和改进视觉AI模型，释放其真正的潜力。实现视觉AI技术的不断进步和优化，释放其真正的潜力。这将有助于推动视觉AI在各个领域的应用，提升人们的生活质量和工作效率。

五·视频地址

🎥 🎥2023 英特尔On技术创新大会直播回顾：https://marketing.intel.cn/innovation#/

六·后记

对于这次的Intel·on创新技术大会的直播总结：
📢 📢 2023 英特尔On技术创新大会内容涵盖了人工智能、新一代AI PC计算平台以及新一代至强平台等多个领域。尤其令人期待的是视觉 AI ，加速创新AI应用，为未来的技术和应用创新带来了巨大的潜力。通过观看直播，我获得了丰富的知识和见解，对数字化经济和AI的发展充满了希望，相信它们将为我们的生活带来更多便利和创新。