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產品推薦
真空吸塑膠
廣泛適用于客廳臥室板式部件，櫥柜門板，音響部件，電腦桌部件，木門等的真空吸塑工藝。
能夠快速粘合PVC，PP等表面符合裝飾材料
佳的結合力，抗熱性和抗潮濕性，不易變形。
游離甲醛均符合日本JAIAF★★★★認證。
單組份或雙組份使用；混合使用100;5固化劑時，有較高的粘接強度和耐熱性，良好的霧化性能。適合吸塑各種薄的PVC，特別是難粘的薄PVC；基材特別適合于較底密度的MDF。適用于吸塑各種厚度的啞光和亮光PVC
木制品及建材粘合劑，要了解更多的內容—諸如我們能為您做些，您能得到些好處—只需致電我們，我們將和您共同探討您的個人應用方案。
人工智能與深度學習的三個問題
時間：訓練一個 CNN 或 RNN 通常需要數周的時間。這還不算上為了達到所需的性能表現，花在定義問題以及編程深度網絡時迭代成敗上的數周甚至數月的時間。
成本：數百塊 GPU 連續數周的計算成本高昂。從亞馬遜云計算服務中租用 800 塊 GPU 一周的時間花費在 120,000 美元。這還沒開始算上人力成本。完成一個 AI 項目往往需要要占用人才數月、一年甚或更多的時間。
數據：由于缺乏足夠數量的標注數據而使項目無法展開的情況比比皆是。由于無法以合理的價格獲取訓練數據，很多好創意被迫放棄。
因此，取得較好商業表現的多是圖像處理、文本和語音識別，并且那些借力谷歌、IBM、微軟和其他巨頭的初創企業成果更多。
通向未來人工智能的三條賽道
如果你關注這一領域就會發現，我們已經使用 CNN 和 RNN 做了一些應用，但是超越這些應用的進展才剛開始。下一波的進展來自生成對抗網絡和強化學習，并獲得了問答機器（比如沃森）的一些幫助。我們近的一篇文章對此作了很好的總結（詳見：人工智能的三個階段：我們正從統計學習走向語境順應）。
