高算力服务器的应用场景
【10月更文挑战第18天】高算力服务器作为现代信息社会不可或缺的计算资源，正广泛应用于各行各业。从人工智能到科学研究，从智能交通到数字孪生，它为复杂的计算任务提供了不可替代的支持。
重磅发布！飞天智算平台+全球最大智算中心
阿里云宣布正式推出全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”，并启动两座超大规模智算中心，为科研、公共服务和企业机构，提供强大的智能计算服务，可将计算资源利用率提高3倍以上，AI训练效率提升11倍，推理效率提升6倍。
90+目标跟踪算法&九大benchmark！基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪：综述与展望（上）
视觉目标跟踪（VOT）是计算机视觉中的一个基本开放问题，任务是估计图像序列中目标的轨迹和状态。VOT具有广泛的应用，包括自动驾驶、机器人、智能视频监控、运动分析和医学成像。给定任意目标对象的初始状态，VOT中的主要挑战是学习在后续帧中搜索目标对象时使用的外观模型。近年来，由于引入了多种跟踪基准，如TrackingNet、VOT2018和GOT-10K，VOT受到了极大的关注。尽管最近取得了进展，VOT仍然是一个开放的研究问题，可能比以往任何时候都更加活跃。
【强化学习】常用算法之一 “SAC”
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习的分支，其目标是让智能体（agent）通过与环境的交互学习到最优的行为策略。SAC（Soft Actor-Critic）算法是近年来在强化学习领域取得重要突破的算法之一，它是一种基于策略优化和价值函数学习的算法。相对于传统的强化学习算法，SAC算法在优化过程中引入了熵正则化和软化策略更新的概念，使得智能体能够更好地探索未知的状态，提高学习效率。