面向高并发的解决方案研究

高并发作为互联网系统架构设计的重要内容,需要保障在同一时间并行处理大量的用户应用请求。文章以工业互联网为研究背景,从关键技术和总体设计两个方面,设计面向高并发的解决方案,并进行一定程度的验证分析,旨在为更多社会企业提供高并发的解决思路,提升数据处理效率,实现数据资源的深入开发,为我国各个领域的可持续发展贡献力量。

基于深度神经网络的实时多物体检测研究

在计算机领域中,目标物体检测能够帮助相关人员完成多物体分类、定位任务,并且在深度神经网络支持下,物体检测速度、质量明显提高。但是在多物体检测中,目标物体检测实效性却难以保障。因此,为借助深度神经网络,实现多物体的实时检测目标,本文对基于深度神经网络的实时多物体检测展开研究,希望给予相关从业者建议与参考。