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第482章 意外的技術突破（第1頁）
洛明對迷霧劇場的規劃初期就是以短劇為主，連續拍上幾部短劇，把迷霧劇場的口碑做起來，讓企鵝視頻和華悅娛樂完成深度綁定，後面再說其他的。
而要說懸疑推理短劇《隐秘的角落》和《沉默的真相》絕對是繞不過去的。
這兩部電視劇都是根據紫金陳的改編的。
前者讓爬山和《小白船》這兩個梗火出了圈。
後者雖說沒有造出什麼厲害的梗，但卻比《隐秘的角落》更加震撼，也更有深度，至少洛明個人是更喜歡《沉默的真相》。
這是因為喜歡，洛明才會讓閃姐那邊先拍攝《隐秘的角落》，多積累一些經驗，然後才能更好的把《沉默的真相》拍出來。
而另一邊，灼光科技上着男号的林淑雯也在開周會。
灼光科技的周會主要圍繞和百度的合作，以及ai大模型的建立問題展開的。
林淑雯還是第一次見灼光科技技術部門負責ai大模型構建和研究的周皓岚。
這人是容木的朋友，也是容木招攬來的，前段時間灼光科技和百度完成技術交換後，周皓岚一直在構建灼光科技自己的ai大模型。
到上周算是基本完工了。
後續就是ai大模型的喂養了，這一步是最費時費力的了。
不過在構建ai大模型的時候，周皓岚那邊意外的搞出了一個圖像識别模塊。
目前國内的圖像識别普遍使用的是深度學習中的“表示學習方法”。
深度學習方法包括多個層，一般有5～20個分層，不同層會分析圖像中的不同抽象特征，例如物體邊緣存在位置、邊緣特征、局部邊緣的組合形态、組合層特征分析等。
深度學習是使用這些層分析圖片原始數據進行特征表示，而後進行特征綜合分析。
而周皓岚無意中搞出來的圖像識别模塊，則是以ai為核心，通過外部程序去完成識别圖片的邏輯。
這個圖像識别模塊的學習效率和分辨效率都提高了不少。
說白了就是，當ai可以做到對圖片中物體的分辨歸類之後，圖片數據的分析就是一個将任務實時化改動的事情。
放在視頻也一樣，視頻其實就是大量圖片幀的組合數據，将視頻解析為獨立的圖片幀數進行連續解析也能快速完成視頻的識别。
為了測試圖像識别技術的上限，周皓岚請了仝明偉幫忙。
仝明偉對此也很感興趣，他從公司的數據庫裡找來了大量的圖片，并把這些圖片都錄入了在圖像識别模塊裡。
周皓岚先做的是人物圖像識别，從數據庫裡收集了大量人類的圖像後，周皓岚開始了圖片識别模型的開發工作。
每一張圖片說白了都是像素點的陣列集合，算法在分析圖片時，就是在分析這些像素點的色值數據。
現階段灼光科技的ai大模型隻是剛剛建立，當前的程度還不能理解自然語言，無法直接加載相關論文了解分析相關知識。
所以仝明偉和周皓岚沒有盲目地直接讓人工智能自主學習訓練圖片分析能力，而是采取了人工引導的方式。
就這樣整個技術部門前後折騰了半個月，這個圖像識别模塊還真被他訓教出來了。
因為最先做的是人臉識别，所以仝明偉買了個智能門鎖，然後把這個模塊裝在了智能門鎖上。
原本一款市面上非常普通，就值個幾百塊的智能門鎖，在搭載了圖像識别模塊之後，人臉識别的準确度和速度都超越了市面上最優秀的智能門鎖。
目前仝明偉和周皓岚在技術部門工作人員的配合下，測試了10萬多次，沒有一次出錯過，安全性達到了100。
而且不管是戴口罩，還是戴帽子，隻要不遮擋眼部，圖像識别系統都能秒開，反應速度堪稱無敵。
兩人第一時間把這件事告訴了洛明，洛明嘗試過後，很是驚訝。
說實話，這個圖像識别模塊的人臉識别準确率和識别速度，起碼持平了前世他穿越時阿裡的人臉識别，甚至在準确率上隐約有超越阿裡的人臉識别技術。
要知道人臉識别可是阿裡支付上的重要一環，在其中可是投入了不少資金的，沒想到這一世，這麼簡單就被仝明偉和周皓岚搞出來了競品。
而且兩者的原理完全不同，也就是相關的專利申請是不沖突的。
再加上周皓岚的這個圖像識别模塊才剛搞出來半個月，後面還有很大的成長空間，如果這個技術能再成熟一些，不僅僅局限于人臉識别的話，那能用的地方可就太多了。
洛明想了想決定讓周皓岚在這周的周會上介紹一下他的圖像識别模塊。
正是因為這個技術的出現，洛明才會讓林淑雯别用管理員權限，讓她參加一下灼光科技的周會，了解一下這個新技術。
林淑雯這會兒也确實把注意力都放在了新技術上，看完周皓岚的演示後，林淑雯驚為天人。
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