cnn各种网络模型的参数比较 是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？
是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？
对于目前的深度学习模型来说，尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然而截至目前深度学习的应用仍然需要一定程度的特化，还没有通用的神经网络处理模型。不过各个模型也在互相借鉴，彼此融合，共同提高，象有些创新能同时改进卷积神经网络和循环神经网络，比如批标准化与注意力等。通用的模型还有待未来研究提出。
图像和视频处理，计算机视觉，目前最流行的是cnn，即卷积神经网络，及其变形和发展，cnn适合处理空间数据，在计算机视觉领域应用广泛。象陆续出现的ＡｌｅｘＮｅｔ，ＶＧＧＮｅｔ，ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ，ＲｅｓＮｅｔ等都很有特色。以上几种模型是图像分类识别使用的。象图像分割，目标检测等还有更多针对性模型提出和得到广泛应用。
语音处理，2012 年前，最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型(HMM) 和高斯混合模型(GMM) 的结合。目前最流行的是深度学习的RNN循环神经网络，及其发展长短时记忆网络LSTM，以及GRU，双向RNN，分层RNN等。
自然语言处理，除了传统方法，目前深度学习用于自然语言处理的模型经历了基于CNN的模型，基于RNN的模型，基于Attention机制的模型，基于Transformer的模型等几个发展阶段。NLP有很多模型和方法，不同的任务场景有不同的模型和策略来解决某些问题。
智能医疗产业有哪些应用典型案例？
运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。
具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。
医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或辅助判断。
浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。
（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、种子算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。
（2） 模型训练。模型训练GPU集群（配置单机8卡GPU服务器，如NF5288M5）将读取训练样本库数据从并行存储中，并加载CNN模型，运行深度学习框架，如TensorFlow，Caffe，Mxnet等对初始模型进行训练，经过对大量数据样本的学习训练生成最终模型。训练中涉及多个训练任务的提交，其资源管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。
（3） 模型应用。在医院医生科室将部署医生辅助诊断服务器P8000（台式服务器，配置多块P4或FPGA卡），训练好模型将被加载到P8000上。检验科发送影像到P8000上，P8000进行识别，快速实现智能化诊断。
小米10Pro人脸识别，为什么捂着脸戴着口罩也能解锁？
第一，2D人脸算法是小米在iPhoneX发布之前就推送了的，虽然是2D的安全性差一点，但是首次采用到手机解锁上还是非常早的。
第二，人脸算法是通过AI人工智能检测面部结构进而进行核对解锁的，面部解锁主要看人脸的四个点分别是两只眼睛一个鼻子和一个嘴巴，而中心点是眼睛，其实大家应该知道，闭着眼睛是无法解锁手机的，也就是说当你遮挡住面目除眼睛以外的其他部分时，通过手机AI算法深度学习分析以后也是可以识别出你来的。
第三，当前面部识别3D相较于2D安全性高一些，因为2D人脸识别是平面识别，因此用有时候甚至用照片都可以解锁手机，故而2D人脸识别只用于解锁手机，而不会用于支付，3D人脸识别需要手机打出3D结构光，进而识别人脸的3D轮廓，这种轮廓可以说是独一无二的，因此安全性非常高，但并不意味着绝对安全，有些相似度极高的同卵胞胎，也是可以互相解锁手机的。
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