检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]华夏银行 [2]龙盈智达[北京]科技有限公司
出 处:《银行家》2024年第9期123-127,共5页The Chinese Banker
摘 要:随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展,金融领域的传统业务模式已逐步进化为智慧金融。商业银行在基于物联网和图像识别算法模型进行信贷业务风险管理的同时,对图像识别算法模型的运行效率和资源消耗也提出了更高的要求。本文创新地在图像识别模型推理测试环节,将图像数据样本逐一检测(One-by-one Testing)改进为群组检测(Group Testing),通过对测试图像数据进行合并组合,达成快速对多张图像进行一次性识别检测的目标,大大缩减了计算时间、有效提高了计算效率,并显著降低了人工智能模型的计算资源消耗、节省了计算成本,积极助力人工智能绿色低碳发展。
关 键 词:图像识别算法 人工智能 图像数据 物联网 模型推理 计算成本 大数据 商业银行
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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