文章目录1、卷积神经网络的概念(about:blank1_2)2、发展过程(about:blank2__28)3、如何利用CNN实现图像识别的任务(about:blank3CNN_100)4、CNN的特征(about:blank4CNN_105)

【摘要】本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地JupyterNotebook的MNIST手写数据识别；二是基于华为云服务器的CIFAR10图像分类，对开源框架MindSpore进行介绍。!(https://bbsimg.huaweicloud.com/blogs/img/1592961022115085796.

近期，Google与Binomial宣布合作开源BasisUniversalGPU纹理编解码器，在保持GPU性能效率的同时，提升Web、桌面端与移动应用程序中图像传输的性能。本文来自Google开源博客。文/ Google开源博客译/John原文https://opensource.googleblog.

图像的采集使用Qt5提供的多媒体模块，条形码，二维码等等的识别使用的Zbar。!(http://static.oschina.net/uploads/img/201505/22125912_XVhA.jpg)!(http://static.oschina.net/uploads/img/201505/22125917_vSLY.jpg)!

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/286b3fb3d5a397d4239b8fdd727a3032356.jpg)来源：OpenCV学堂

视频压缩的目标是在尽可能保证视觉效果的前提下减少视频数据率。视频压缩比一般指压缩后的数据量与压缩前的数据量之比。由于视频是连续的静态图像，因此其压缩编码算法与静态图像的压缩编码算法有某些共同之处，但是运动的视频还有其自身的特性，因此在压缩时还应考虑其运动特性才能达到高压缩的目标。在视频压缩中常需用到以下的一些基本概念：一、有损和无损压缩：在视频压缩中有

在数字经济快速发展的背景下，生成式人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑各产业的商业版图。其中，电商产业与生成式AI的深度融合，为行业带来了前所未有的创新机遇。今天，我们一起走进电商浪潮中的时尚引路者——蘑菇街，探访其如何利用生成式AI技术打造电商“淘金工

人工智能大模型发展如火如荼，以智能化推进传统产业升级已经成为发展新质生产力的重要引擎。作为云服务国家队，天翼云将持续夯实国云智算底座，探索更多算力与AI的融合模式，赋能央国企深化改革，打造人工智能产业创新高地，助推我国数字经济发展再上新台阶。

2025年国内大模型在技术文档撰写的效果已成为学术界与产业界共同关注的焦点。从API接口说明到用户操作手册，大模型通过语义理解、逻辑生成和多模态交互能力的深度融合，显著提升了技术文档的编写效率与专业性。然而，不同厂商与科研机构推出的模型在效果上呈现显著差异

近日，清华大学人工智能医院正式揭牌成立，标志着该校在"AI医疗"融合创新领域迈出关键步伐。校长李路明、副校长王宏伟等校领导出席揭牌仪式，在医学院全体教职工大会上，新医院的建设蓝图正式揭晓——初期将依托北京清华长庚医院及其互联网医院开展试点，通过分阶段建设