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關鍵字 [ 人臉 ]找到 279 篇文章 及 63 筆相關產品
  • AI金鑰轉動物聯安防生態鏈　開啟產業新契機
    AI金鑰轉動物聯安防生態鏈　開啟產業新契機
    跨越20年，第21屆Secutech台北安全科技應用博覽會即將於4月25日於台北世貿南港展覽館登場，將以AI+安全科技為主軸，展現有別以往的智慧應用解決方案新風貌。Secutech 2018展出內容將成為AI人工智慧引領安防產業變革的前哨站，物聯安防有了AI的加持，將呈現更高效、更多元，實現更好的成本控制與優化體驗落實在垂直市場的應用面。
    Editor / Provider: Kathy Su. | Updated: 3 / 19 / 2018
  • 2017安防界10大事件
    2017安防界10大事件
    2017年看似平淡，卻醞釀著巨大變革。雖然產業競爭更加激烈，努力的人卻沒有悲觀的權利，低迷景氣中仍要布局奮戰，來年才有搶占先機的契機。a&s特別為讀者整理回顧2017年影響國內安防產業的重要事件，以幫助讀者溫故知新，快速掌握安防市場脈動。
    Editor / Provider: 劉雨靈 | Updated: 3 / 9 / 2018
  • AIoT，讓一切成為可能！
    AIoT，讓一切成為可能！
    AIoT的龐大威力襲捲全球，衝擊之大、影響之深不言而喻。安防在此大風吹之下，也將無可避免，走入開放與相互統整時代。
    Editor / Provider: 李豐榮（法蘭克福新時代傳媒副總經理） | Updated: 2 / 27 / 2018
  • 聯發科技攻終端AI　加入臉書、亞馬遜及微軟創立的ONNX架構
    聯發科技攻終端AI　加入臉書、亞馬遜及微軟創立的ONNX架構
    聯發科技日前宣布加入開放神經網路交換格式（Open Neural Network Exchange, ONNX），以推動AI創新。ONNX是由亞馬遜、臉書及微軟攜手創立的AI架構，用意在於建立相容標準，以便在不同架構之間轉移深度學習模型，形成開放生態系統，讓AI開發者在開發計畫的任一階段皆能混搭所需工具與架構。
    Editor / Provider: 編輯部 | Updated: 2 / 27 / 2018
  • 2018展望：引領安防科技的8大趨勢
    2018展望：引領安防科技的8大趨勢
    全球安防業都感受到一股來自IoT與AI的強大風潮，雖離安防相關應用還有段距離，但這股風潮讓全球ICT五大巨擘Google、Intel、Microsoft、Amazon、Apple加上中國三大電網巨頭BTA（百度、騰訊、阿里巴巴）都投入「興風作浪」，從上游晶片到中間的雲平台／實體平台，到中下游的應用、營運等都各自重組生態體系，全面推動以爭取擴大各家版圖，形成全球性趨勢。
    Editor / Provider: 李豐榮（法蘭克福新時代傳媒副總經理） | Updated: 2 / 12 / 2018
  • 機構VS.社區VS.居家　需求大不同
    機構VS.社區VS.居家　需求大不同
    依國內老人福利法規定，老人福利服務措施應針對老人需求，提供居家式、社區式或機構式服務。但三者間有什麼不同的需求？對於智慧化的要求程度是否有所差異？本文將以雙連安養中心與台灣受恩為例，分析其在長照2.0中所扮演的角色，以及對於智慧化系統建置的需求與看法。
    Editor / Provider: 劉雨靈 | Updated: 1 / 23 / 2018
  • 工研院AI研發成果在美2018 CES展大放異采
    工研院AI研發成果在美2018 CES展大放異采
    工研院智慧視覺系統機器人在CES開展首日即造成轟動，吸引美國ABC News、英國BBC及美聯社在開展首日熱烈報導，也吸引北美拼字冠軍Will Anderson來體驗！工研院在經濟部技術處科技專案支持下，以8項AI創新研發成果搶進CES首度設立的AI專區展出，在1月9日到12日為期4天的展期中，透過情境式的互動體驗展覽，展現工研院整合大數據及AI人工智慧研發的智能系統整合實力。
    Editor / Provider: 編輯部 | Updated: 1 / 12 / 2018
  • 對岸的速度與深度
    對岸的速度與深度
    為追趕全球物聯網風潮，中國不甘落於人後的傾全國之力發展AI及人臉辨識等應用，儘管其速度已然與全球發展趨勢並肩而行，但，深度呢？
    Editor / Provider: 李豐榮 | Updated: 1 / 9 / 2018
  • NEC研發出可提高辨識精準度的「深度學習自動優化技術」
    NEC研發出可提高辨識精準度的「深度學習自動優化技術」
    NEC本次研發的技術，是依據類神經網路的結構，預測每一層的學習進度，並因應各層學習進度逐層自動設定正規化。透過這樣的技術，能夠優化整個類神經網路的學習情況，與傳統作法相比，更能降低20%的辨識錯誤率，辨識精準度有所改善。
    Editor / Provider: 編輯部 | Updated: 12 / 19 / 2017

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