摘要
大数据时代的网络信息在对纯文本方面的信息处理上已经有了较为成熟的方案,但对图像类数据的处理和分析还处在相对初级的阶段。随着图形处理器以及张量处理器在深度学习上的发展,图像数据的实时处理变成了可能。深度学习需要大量的数据,而大数据网络信息处理有大量的图像资源需要实时识别分类,两者结合显得颇为必要。
In the era of big data,network information has a mature scheme for information processing of plain text,but the processing and analysis of image data is still in a relatively elementary stage.With the development of graphics processor and tensor processor in deep learning,real-time processing of image data becomes possible.Deep learning requires a large amount of data,while big data network information processing requires a large number of image resources to identify and classify in real time.The combination of them seems quite necessary.
作者
乔庆鹏
QIAO Qingpeng(College of Artificial Intelligence, Henan Finance University, Zhengzhou 450046, China)
出处
《河南教育学院学报（自然科学版）》
2020年第3期33-35,共3页
Journal of Henan Institute of Education(Natural Science Edition)
基金
河南财政金融学院(龙子湖校区)第七批青年骨干教师项目
河南财政金融学院教育教学改革研究与实践项目(2019032)。
关键词
深度学习
网络舆情
图像处理
大数据
GPU
deep learning
Internet information
image processing
big data
GPU
