机器需要依赖自身软硬件和外部变化的环境，通过交互学习和记忆实现成长。机器也许无法改变自身研发或者基础软件，如同人无法改变自己的基因一样，但可以通过自编程扩充自己能力，也可以通过交互提出扩充硬件或者基础软件的要求，让软硬件配合它更好的增长才干，适应环境增长。
使用深度学习和机器视觉，不仅可以而且很容易实现构建智能系统，还能使机器实现智能精细捕捉识别。由于使用了深度学习，该过程变得更加智能。该方法通常涉及诸如图像采集，预处理，特征提取，分类等步骤。这也被分类为广义图像识别。
机器视觉就是用机器设备代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来识别捕捉的人和物。
深度学习和机器视觉的融合带来智能系统的变革，智能系统作为桥梁纽带，使两者紧密联系在一起。
但眼考勤云系统运用人工智能神经网络赋予机器深度学习能力，通过SDC/SDK技术赋能摄像头捕捉和精准识别能力，软硬件一体化从而进行企业员工无感打卡，访客登记等，帮助企业考勤精细化管理。
传统人工智能是计算机智能，是封闭型人工智能。新一代人工智能是开放性人工智能，传统人工智能是算力算法和数据，新一代人工智能是交互学习和记忆。在交互和记忆中不断和人类一起与时俱进，一起学习成长，解决新的问题，这个才是新人工智能所带来新的变革!
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