▋前言
30天前,我們從一個簡單的構想出發:「如果能自動分析老師與學生在課堂中的語音互動,是否就能幫助教育平台更客觀地評估教學品質?」
這個構想已被實作成一套...
在上一篇我們聊過 Lambda Architecture 的三個層:
Batch Layer:慢但精準,處理全量歷史數據,保證最終一致性
Speed L...
這邊最後展示四個結果,給大家看一下幾個搜集與訓練的結果。分別是:倒水、折抹補、戳按鈕與夾雞蛋
倒水
蒐集樣本量:10 筆
模型:ACT
結果:成功
非常...
R-CNN 系列演算法都有獲取候選區域這個步驟,然而也是因為分為兩步驟進行,雖然精準,但偵測速度受到了限制。因此另一派演算法選擇拋去這個步驟,最具代表性的模型為...
在 Day 26,我們成功實作了對話記憶與來源追蹤功能,但在實測時發現了幾個系統的改進空間,因此今天會針對第一大類問題做修正與優化 -- 修正 Metadata...
在建築領域,蒐集大量且品質一致的標註圖紙並不容易,主要因為產業特性涉及智慧財產權,資料流通與交換相當有限。 因此,本文引用論文所採用的Cubicase5K...