demi的博客

本次所讲的内容为Batch Normalization，简称BN，来源于《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，是一篇很好的paper。

现在想想，如今的这个社会中，对于制造生产企业来讲，会选择应用越来越多的新兴技术手段来作为发展支撑，而其中物联网应该可以说是应用比较广泛的一种，那么问题来了，你对于物联网有着多少了解呢？其中阻碍物联网发展的因素都是哪些呢？

根据Strategy Analytics的最新研究指出，Wi-Fi技术在家庭应用正迈向成功，因为现今全球家庭中正在使用的Wi-Fi装置数高达50亿台。此外，Strategy Analytics预测下一波带动Wi-Fi进入家庭的关键应用将是智能家居装置。

机器学习跟统计学有很多联系，的确这两个专业有很多共性，但本文尝试列举一些差异，供大家参考和对比，也欢迎大家补充。

人工智能有望成为医疗保健领域的转型力量。那么医生和患者如何从人工智能驱动工具的影响中获益？如今的医疗保健行业已经十分成熟，可以进行一些重大变革。从慢性病和癌症到放射学和风险评估，医疗保健行业似乎有着无数的机会利用技术在患者护理方面部署更精确、高效和有效的干预措施。

1. 第一种方法

摄像机视角锁死方法，具体做法就是事先调试好视角，然后聚焦，然后用代码事先固定视角，其代码如下：

深度学习是机器学习的一个分支，拥有很多的相似性，但是却也不同，深度神经网络结构在自然语言处理、计算机视觉、生物信息学和其他领域解决了各种各样的问题。深度学习经历了一场巨大的最近研究的重现，并且在很多领域中已经展现出最先进的成果。

在跟深度模型打交道的过程中，使用 DNN 解决了一些分类的问题。目前 DNN 好像是非常流行的一种学习方法。但是，如果要问我什么是 DNN，DNN 到底为什么这么受欢迎，它到底有哪些优势？以下是我个人的一些看法和回答。

从直观上来看，一个不规则的卷积核(其shape可以自动学习)似乎更适应输入的pattern。 但考虑更多方面，比如学习效率、操作复杂度这些因素。个人认为，不规则卷积目前不是一个很有应用价值的工作。

物联网用途广泛，遍及智慧交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域，这里着重介绍以下十大应用领域。