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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(shù)周的時間。這還不算上為了達到所需的性能表現(xiàn)，花在定義問題以及編程深度網(wǎng)絡時迭代成敗上的數(shù)周甚至數(shù)月的時間。
成本：數(shù)百塊 GPU 連續(xù)數(shù)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(shù)月、一年甚或更多的時間。
數(shù)據(jù)：由于缺乏足夠數(shù)量的標注數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，很多好創(chuàng)意被迫放棄。
因此，取得較好商業(yè)表現(xiàn)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(chuàng)企業(yè)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(fā)現(xiàn)，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(wǎng)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(tǒng)計學習走向語境順應）。
