组织（Org）和通道（Channel）的名称是fabric网络比较重要的两个配置参数，在fabric提供的示例中都已经设置好了这两个参数，一般组织名为"Org1"和"Org2"，通道名为"mychannel"。而在实际应用开发中通常需要自定义组织和通道的名称，这里以最接近实际应用的balance-transfer为例说明如何自定义设置组织和通道名称。
为了方便用户对通道的归类管理和筛选，EasyGBS等平台内设立了树状图分组。最近有EasyGBS的客户现场反馈，现场用户通道分组配置成功后，打开视频调阅广场的分组列表，发现设置的分组下没有设备信息，无播放通道，点击资源通道也没有反应。
Hyperledger Fabric是一个是开源的，企业级的，带权限的分布式账本解决方案的平台。Hyperledger Fabric由模块化架构支撑，并具备极佳的保密性、可伸缩性、灵活性和可扩展性。Hyperledger Fabric被设计成支持不同的模块组件直接拔插启用，并能适应在经济生态系统中错综复杂的各种场景。
在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。
https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-1.2/peers/peers.html
为何要做网络优化 网络优化对于App产品的用户体验至关重要，与公司的运营和营收息息相关。这里列举两个公开的数据： “页面加载超过3秒，57%的用户会离开。” “Amazon页面加载延长1秒，一年就会减
去年年底，我们在EasyCVR视频服务云平台当中增加了用户管理的功能，多个用户可以有同一个角色，每个角色可以分配多个设备，从而形成一个良性的分级管理关系。在后期的不断实践中，EasyCVR的用户管理和角色管理功能都得到了很多用户的认可，成为了用户的操作习惯。
参考https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-1.2/fabric_model.html#
在深度学习过程中，获取数据集后，在搭建自己的网络之前需要进行的是微调，通过别人现有的网络观察自己数据的实验结果，并在此基础上，初步确定自己网络的大体结构，其中微调的步骤主要有以下几步： 1) 获取已有网络的结构（prototxt）和网络参数（caffemodel），可以从网上下载经典的网络模型与网络结构 2) 准备好自己的数据集，一般情况下转换成为lmdb格式。 3) 关于均值的计算，可以直接用caffe中的 make_imagenet_mean.sh文件进行计算，有的网络结
相对重量级网络而言，轻量级网络的特点是参数少、计算量小、推理时间短。更适用于存储空间和功耗受限的场景，例如移动端嵌入式设备等边缘计算设备。因此轻量级网络受到了广泛的关注，其中MobileNet可谓是其中的佼佼者。MobileNetV3经过了V1和V2前两代的积累，性能和速度都表现优异，受到学术界和工业界的追捧，无疑是轻量级网络的“抗把子“。MobileNetV3 参数是由NAS（network architecture search）搜索获取的，又继承的V1和V2的一些实用成果，并引人SE通道注意力机制，可谓集大成者。本文以应用为主，结合代码剖析MobileNetV3的网络结构，不会对NAS以及其设计思想做过多解析。
YouTube stories 中的神经网络视频分割（加特效） AI 科技评论按：视频分割是一项用途广泛的技术，把视频的前景和背景分离之后，导演们、视频制作者们就可以把两者作为两个不同的视觉层，便于后续的处理或者替换。对背景的修改可以传递不同的情绪、可以让前景的主人公显得去了另一个地方，又或者增强这条视频消息的影响力。不过，这项工作传统上都是由人工完成的，非常费时（比如需要逐帧把里面的人描选出来）；省时的办法则需要一个专门的电影工作室，布置绿幕作为拍摄背景，从而实时替换成别的需要的内容。 不过，以往复杂
TSINGSEE的边缘计算硬件智能分析网关V3内置多种AI算法模型，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、安全帽、反光衣等等，可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。将网关硬件结合TSINGSEE青犀的视频汇聚/安防监控/视频融合平台EasyCVR一起使用，可以实现多现场的前端摄像头等设备统一集中接入与视频汇聚管理，并能进行视频高清监控、录像、存储、检索与回放、AI智能分析、级联共享等视频能力与智能化服务。
TSINGSEE青犀视频各大平台都是可以接入摄像机及硬盘录像机的，比如EasyNVR这样的平台，如果接入硬盘录像机的话，则需要从录像机上取RTSP流接入进平台，因此对于硬盘录像机的操作及取流流程我们也要有比较详细的了解。本文就和大家分享一下海康硬盘录像机接入摄像机rtsp流的流程。
论文：Context Reasoning Attention Network for Image Super-Resolution
我是一个个体户，没有任何计算机基础知识，但是我有个店面，有几个摄像头，我想在网站上看到我的摄像头或者用手机微信也可以看到我的摄像头视频？
本项目在实现行车环境场景语义分割和深度估计实时解析的过程中，尝试使用了不同的模型，有复现文献中提出的网络框架TRL、也有在语义分割ICNet的基础上增加深度分支，最后自己搭建了一个轻量化的模型。
【导读】今天分享的技术提出了一种新目标检测方法，用单个卷积网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，消除现有的one stage检测器设计中对一组anchors的需要。除此之外，还引入了corner pooling，一种新型的池化层，可以帮助网络更好的定位边界框的角点。最终CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的one stage检测器。
Calico 作为一种常用的 Kubernetes 网络插件，使用 BGP 协议对各节点的容器网络进行路由交换。本文是《Calico BGP 功能介绍》系列的第一篇，介绍 Calico 所使用的 BGP 软件路由器——BIRD。
【主要贡献】 在传统网络中，神经网络都是通过增加深度来扩展的。「Inception结构的最大特点是从网络的宽度上进行改进，通过concat操作将经过不同kernel尺度处理的feature map进行拼接。」
而且，移动网络固有的弱网问题、DNS问题、连接性能等等都无法跟传统的固定网络相比。所以，优化移动端网络，显的尤其必要。
哈希时间锁(Hashed TimeLock Contract HTLC)是指可以创建特定智能合约的功能，该合约可以修改付款通道。
这是一张著名的PS照片，2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片，但是紧接着就有人出来打脸，证明了这张图是伪造的，可以看到底部的烟雾连形状都一毛一样。随着技术的发展，近几年人工智能也参与到“PS大战”中，譬如此前风靡reddit的deepfakes，以及将奥巴马换到某视频上做出一条假新闻等等。
ShuffleNet是Face++在2017年发布的一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构，文章也发表在了CVPR2018上，原文可见ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices。
安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。平台既具备传统安防视频监控的能力，也具备接入AI智能分析的能力，可拓展性强、视频能力灵活，能对外分发RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等视频流。
VS-Box 是以振弦、温度传感信号为主的多通道无线采发仪，并可扩展其它模拟（电流、电压、电阻）信号和数字信号（RS485、RS232）传感器通道，内置电池，可外接太阳能电池板。最多可实现 32 通道的全自动采集存储和无线发送，支持内部及外部 U 盘数据存储；1 路程控电源输出可为其它传感器供电；RS232/RS485 数据接口，工业 MODBUS 或 AABB 简单通讯协议可直接接入已有测控系统（如 PLC、无线传输设备等）；无线网络支持 4G、RF（LoRA）、蓝牙，可将监测数据以电子邮件、FTP 文件、TCP 等形式远程发送，配合我公司的平台软件 OCMS，通过简单配置即可轻松、快捷的完成监测系统的搭建，实现在线监测、数据查看和数据下载。铸铝外壳坚固耐用，IP66 防护，-40~85℃工作温度，特别适用于恶劣环境，无需二次保护措施。
随着AlexNet的成功，卷积神经网络在各种视觉任务和语义分割等图像分类、目标检测中占主导地位。典型的模型包括VGG、GoogleNet、ResNet都取得了显著的性能。然而，精度的提高通常需要将网络扩展到每一层以上或更多的通道，导致计算成本和参数的增加。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
本来很多域名对应的IP地址都是由上游可信赖的服务器提供的，这样可以降低网络上的流量压力
操作系统版本：SUSE Linux Enterprise Server 10 SP4 32bit
目前在深度学习领域，一方面需要追求更高的性能，采用强大、复杂的模型网络和实验方法；另一方面又需要关注如何将算法更稳定、高效地在硬件平台上落地。复杂的模型固然展现更好的性能，但过高的存储空间需求和计算资源消耗，是影响在各硬件平台上的落地的重要原因之一。尤其在NLP领域，以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。
卷积神经网络的结构优化和深度加深，带来非常显著的图像识别效果提升，但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间，实际工程应用中对效率的考虑也很多，研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩网络复杂度」，也诞生了很多轻量化网络。在本篇内容中，ShowMeAI对常见主流轻量级网络进行展开讲解。
我们的AI边缘计算网关硬件——智能分析网关目前有两个版本：V1版与V2版，两个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，在AI算法的种类上和视频接入上，两个版本存在些许的区别。V1的基础算法有人体检测、区域入侵检测、戴口罩识别、安全帽识别；V2目前有15种算法，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、 入侵、聚集、安全帽、反光衣等等，而且还能支持特定场景下的算法拓展，比如明厨亮灶、智慧工地等。
上一篇分享了VNet改进模型NestedVNet（VNet++）网络，今天继续分享VNet改进模型DualAttentionVNet（DAVNet）。
目前TSINGSEE青犀视频研发的视频上云服务平台EasyCVR已经可集成海康EHome私有协议，并且在前文中我也跟大家讲过EHome协议的配置和调用流程，有兴趣的可以阅读一下：配置及协议介绍、Ehome协议调用流程介绍。
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车道线检测是自动驾驶中最基本、最关键的安全任务之一，可以应用在 ADAS （高级驾驶员辅助系统）中，如车道保持功能，以及其他更高级别的自主任务（如与高清地图和轨迹规划的融合等）。给定在自动驾驶车辆上收集的 RGB 图像，车道线检测算法旨在图像上提供结构化线的集合。
在fabric网络运行过程中动态追加新的组织是相当复杂的，网上的资料也十分匮乏，大多是基于first-network这样的简单示例，而且是使用启动cli容器的方法来增加组织，几乎没有针对实际应用的解决方案。本文介绍了如何在应用程序中调用SDK来进行组织的动态增加。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Smith、李泽南 近日，来自旷视科技的 Zhang Xiangyu 等四名研究员联合提出了一种专门为移动端设备而设计的高效卷积神经网络结构——ShuffleNet
上一篇文章《Hyperledger Fabric 架构详解》对Fabric的架构和工作原理进行了详细的解读与分析，那作为一个企业级的区块链系统，它是如何根据复杂的业务需求搭建网络，在运行过程中存在哪些安全问题，以及Fabric是如何从机制上进行预防的呢？
这是卷积神经网络学习路线的第19篇文章，主要为大家介绍一下旷世科技在2017年发表的ShuffleNet V1，和MobileNet V1/V2一样，也是一个轻量级的卷积神经网络，专用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作：逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle)，与现有的其他SOTA模型相比，在保证精度的同时大大降低了计算量。ShuffleNet V1在ImageNet和MS COCO上表现出了比其他SOTA模型更好的性能。论文原文见附录。
- 当前网络传输的问题 - 随着互联网视频应用的快速发展，越来越多的平台和行业加入到直播行业，但是对于广大的主播群体来说，也面临着一些质量问题。比如： 传输卡顿 户外、公共场馆等场景，网络不稳定，造成传输丢包、延迟过大或抖动，从而引起推流和播放卡顿； 移动环境下的丢包问题 3G/4G/5G/WiFi环境下，由于物理层和链路层传输误码的问题，导致传输层丢包，但这种丢包并不意味着拥塞； 单一网络带宽不足 单一3G/4G/5G/WiFi网络链路带宽不足或抖动； 移动环境下多网切换问题 主播端在运动场景下，容
上一篇分享了VNet改进模型DualAttentionVNet（DAVNet）网络，今天尝试将DualAttention和AttentionGated相结合成DualAttentionGatedVNet（DAGVNet）。
区块链是一个透明的，基于不可变模式的去中心化系统，核心就是一个分布式账本，记录网络上发生的所有交易。
计算机视觉技术是一门包括计算机科学与工程、神经生理学、物理学、信号处理、认知科学、应用数学与统计等多学科的综合性科学技术， 是人工智能的一个重要分支， 目前在智能安防、自动驾驶汽车、医疗保健、生成制造等领域具有重要的应用价值。
1.环境部署 包括需要的软件环境以及docker镜像，具体参考http://zhayujie.com/fabric/deploy.html
一个组中MySQL Server（组成员）的最大数量是多少单个复制组中的允许组成员（MySQL Server）的最大数量是9个。如果有更多的Server尝试加入该组时，其连接请求将被拒绝。该限制数量是通过已有的测试案例和基准测试中得出的一个安全边界，在这个安全边界中，组能够安全、可靠、稳定地运行在一个稳定的局域网中。 组中的成员之间如何连接与通讯组中的成员之间，通过建立点对点的TCP连接与组中的其他成员进行通讯。这些连接仅用于组成员之间的内部通信和消息传递。用于建立TCP连接的地址信息由系统变量group_
近几年随着功能强大的深度学习框架的出现，在深度学习模型中搭建卷积神经网络变得十分容易，甚至只需要一行代码就可以完成。
FANUC机器人是四大工业机器人品牌（ABB、KUKA、FANUC、Yaskawa Electric）之一，广泛应用于汽车厂各车间中，用于上下料、点焊、弧焊、涂胶、弧焊、喷涂、视觉等工艺。FANUC机器人支持Ethernet、FL-net、DeviceNet、PROFIBUS、POFINET、CC-Link、CC-Link ie、EtherNet/IP、EtherCAT通讯，PROFINET通讯是其主要通讯方式之一，其PROFINET通讯板卡用于和上游PLC及其下挂IO设备进行通讯。
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