多机多卡可以用100张卡或100张卡一起进行深度自学训练。 另外，该平台具有高度的兼容性和扩展性，对于最近经常出现的深自学模块，可以非常简单地将其带入，可以增加研究开发所需的时间。 二、面部分析360已经开发出了非常精确、平稳、稳健、低功耗的系统。

无论是什么表情，还是什么姿势，人脸的点都可以非常正确地定位。 平静意味着移动的时候那些点不够平静. 稳健，比如只看到很少的一点，做得很好。 在此基础上可以分析性别、年龄、表情等，对很多业务来说是最重要的。

三、环境感觉在环境感觉方面，360应邀加入球队，他们以前是计算机视觉界世界杯比赛的冠军。 他们重新加入360后，集中于车辆检测、行人检测，集中于这些辅助驾驶员中可能遇到的环境感觉问题。 比如自动驾驶的内测库，这在外面的城市环境中，可以非常正确地定位车辆和行人，这对汽车的驾驶辅助非常有价值。

当然，在城市环境中，例如在高速公路上，除了人的车的检测之外，还可以展开车道的检测。 四、语音识别团队通过深度自学进行语音识别训练，语音输入的错字亲率可以超过1%的水平。 作为语义解读的输出，语义分析，例如对话时的语音识别结果非常有价值。 五、利用深度自学进行网络东风的协议分析，应用于分析，一位同事利用深度自学进行网络东风的协议分析，应用于分析。

从网络中提取网络流，分析该网络的东流是通过什么样的协议发送的，还是通过什么样的应用程序发送的。 这对安全性分析非常有价值。 未来发展我们对360人工智能的未来有一些憧憬。

当未来的人工智能发展到一定阶段时，我们送到客户家的产品将使用360种人工智能技术。 这些产品可能很萌，不太擅长，但由于已经没有一定的人工智能水平，所以可以仔细观察和与人交互。 总的来说，我们对360人工智能的期待不是今后智能硬件烧结的产品，而是希望能和你一起打起精神，然后等你，做一个爱你的智能硬件。

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