深度学习训练，选择P100就对了
本文使用NVCaffe、MXNet、TensorFlow三个主流开源深度学习框架对P100和P40做了图像分类场景的卷积神经网络模型训练的性能对比，并给出了详细分析，结论是P100比P40更适合深度学习训练场景。
将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读
结合人工智能视频理解流程和用户的需求场景，我们将视频AI的功能分成四个大部分，视频智能审核、视频内容理解、视频智能编辑、视频版权保护。其中视频审核功能包括视频鉴黄、暴恐涉政识别、广告二维码识别、无意义直播识别等，利用识别能力将网络上没营养和不健康的视频内容进行排查和处理；视频理解功能包括视频分类、标签，人物识别、语音识别，同时也包括对视频中的文字进行识别（OCR）；视频编辑层面可以实现视频首图、视频摘要、视频highlight的生成，同时支持新闻拆条；关于视频版权，支持视频相似性、同源视频检索和音视频指纹等功能。
一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2
## 1 引言
深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。上文我们对物体识别领域的技术方案，也就是CNN进行了详细的分析，对LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。
目标检测可以