跨领域掌纹识别

推荐阅读

• 【摩尔线程+Colossal-AI强强联手】MusaBert登上CLUE榜单TOP10：技术细节揭秘 - 技术实力：摩尔线程凭借"软硬兼备"的技术底蕴，让MusaBert得以从底层优化到顶层。其内置多功能GPU配备AI加速和并行计算模块，提供了全面的AI与科学计算支持，为AI推理和低资源条件下的大模型训练等场景带来了高效、经济且环保的算力。 - 算法层面亮点：依托Colossal-AI AI大模型开发系统，MusaBert在训练过程中展现出了卓越的并行性能与易用性，特别在预处理阶段对DataLoader进行了优化，适应低资源环境高效处理海量数据。同时，通过精细的建模优化、领域内数据增强以及Adan优化器等手段，挖掘和展示了预训练语言模型出色的语义理解潜力。基于MusaBert，摩尔线程自主研发的MusaSim通过对比学习方法微调，结合百万对标注数据，MusaSim在多个任务如语义相似度、意图识别和情绪分析中均表现出色。 - 数据资源丰富：MusaBert除了自家高质量语义相似数据外，还融合了悟道开源200GB数据、CLUE社区80GB数据，以及浪潮公司提供的1TB高质量数据，保证模型即便在较小规模下仍具备良好性能。 当前，MusaBert已成功应用于摩尔线程的智能客服与数字人项目，并广泛服务于语义相似度、情绪识别、阅读理解与声韵识别等领域。为了降低大模型开发和应用难度，MusaBert及其相关高质量模型代码已在Colossal-AI仓库开源，可快速训练优质中文BERT模型。同时，通过摩尔线程与潞晨科技的深度合作，仅需一张多功能GPU单卡便能高效训练MusaBert或更大规模的GPT2模型，显著降低预训练成本，进一步推动双方在低资源大模型训练领域的共享目标。 MusaBert荣登CLUE榜单TOP10，象征着摩尔线程与潞晨科技联合研发团队在中文预训练研究领域的领先地位。展望未来，双方将携手探索更大规模的自然语言模型研究，充分运用上游数据资源，产出更为强大的模型并开源。持续强化在摩尔线程多功能GPU上的大模型训练能力，特别是在消费级显卡等低资源环境下，致力于降低使用大模型训练的门槛与成本，推动人工智能更加普惠。而潞晨科技作为重要合作伙伴，将继续发挥关键作用。

• Wi-Fi驱动的无感知跨域手势识别：轻松读懂阅读笔记新方法

• Node.js：开发人员必须掌握的 10 个库（下） - Lodash 库的功能和优势： 使用 Polyfills 实现跨浏览器兼容。 在处理对象数组时，提供过滤器、搜索和 flatMap 等内置解决方案。 帮助开发人员避免冗余代码并保持代码清晰。 阿克西奥斯 Axios 是一款基于 Promise 的 HTTP 客户端，适用于 Node.js 和浏览器。它还能根据需要管理浏览器或 Node.js 请求和响应数据的转换。Axios 是同构的，这意味着它可以在服务器和客户端使用相同的代码库。Axios 在服务器端使用本地 HTTP 模块，在客户端使用 XMLHttpRequest 进行 HTTP 通信。 Axios 库的特点和优势： 为 GET、PUT、POST 和 DELETE 等常见 HTTP 数据类型提供 API 方法。 在互联网上执行 HTTP 查询时，可防止跨站请求伪造（CSRF），从而提高安全性。 自动 JSON 数据转换，可轻松将响应数据转换为 JSON 格式。 Puppeteer Puppeteer 是一个 Node.js 框架，它通过 DevTools 协议提供了一个高级 API，允许你通过控制 Chrome/Chromium 实现浏览器自动化。它可用于自动化前端测试，如处理请求、识别和比较用户界面组件以及性能测试。在代码中导入 Puppeteer 软件包后，就能构建 Chromium 实例，然后与浏览器引擎通信，执行自动化测试。 Puppeteer 库的优势和功能：

• 解决跨领域问题的方法和原则

• 跨领域，不可知的基本概念

• 深入了解跨领域问题

• 解决跨领域问题，例如调用百度地图

• [论文解读] 经典 CNN 在二维和三维掌纹及掌静脉识别中的性能评估

• 掌纹识别技术

• 基于机器学习的掌纹识别与分类（PCA+SVM+KNN）-IV.