该产品完全是俄罗斯开发的。神经网络将根据要求独立开发徽标，而无需借助设计工作室的服务。在创建时，算法会考虑您对颜色、风格等的偏好。神经网络的运行原理与其他网络相同。启动项目需要标明组织名称、口号、活动领域。一段时间后，用户会看到大量的选项，他需要选择自己喜欢的选项。
Turbologo 神经网络
至于费用，您可以完全免费生成无限数量的选项，但下载材料时需要支付少量费用。有三种资费可供选择，其中最便宜的是三个月使用费790卢布。
Nikolay Ironov - 设计师和神经网络
Nikolay Ironov 是 Artemy Lebedev Studio 创作的独家项目。开发团队对人工智能进行了一年的管理，所有用户都相信作品是由真正的设计师创作的。平台自行制作logo，不与客户讨论结果。并不是每个人都喜欢这种工作方式。程序严格按照条件技术图进行操作。
标准资费为每月19,900卢布，促销资费为29,900卢布。
如何实现网站流量和销量的倍数增长？
阿列克谢·博亚尔金
德米特里·斯维斯图诺夫
搜索引擎优化和开发主管
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我一直很关心迈向一个全新层次的问题。使得指标提高的不是2倍、3倍，而是几个数量级。例如，如果我们谈论一个网站，访问量将从一千次增加到一万次，或者从一万次增加到十万次。
我知道，这些飞跃的实现，离不开五个方面的艰苦努力：
现场的技术状况。
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与此同时，每个经理都需要增加当前的销售额和 阿根廷电话号码列表 网站的应用程序数量。
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对象检测或对象检测和识别涉及识别图片或帧中的对象。它可以应用于具有不同参数的一个或多个对象。例如：这些可能是卡车或汽车，只有蓝色车辆，带有特殊油漆的车辆。这就是神经网络确定物体周围的位置并将其边界框发送给程序的方式。任务的关键点是照片和视频中的数据没有以任何方式标记。对于程序来说，它只是一组彩色的像素。结果，用户收到物体的坐标，以及它们的估计边界。
对象跟踪是一项更复杂的任务，因为仅仅识别一帧中的对象是不够的；还需要链接来自前几帧的信息，以免丢失发现的信息。示例：当分析多名运动员的跑步视频时，很难区分他们，因为视频中的人们可能会不时地相互重叠。借助对象跟踪，可以通过在视频序列的最开始检测一个对象并根据某个参数（例如，一件红色的 T 恤或一个绿色的臂章）进一步跟踪它，有效地解决此类问题。
目前，物体识别是解决各种问题中相当流行的操作。以下是 2023 年最流行的用于检测和跟踪物体的神经网络。
YOLO
YOLO，即你只看一次。该神经网络在微软COCO数据集上被公认为解决实时物体检测/识别问题最准确的网络。
YOLO 神经网络
YOLO是一个深度卷积神经网络，其运行原理如下：首先，将输入图像分成一组形成网格的单元（cell）。随后对原始图像进行压缩，直到得到一个 13×13 的方阵。每个单元格包含有关图像相应部分中物体的存在及其类别的信息。因此，YOLO 只需要查看图像一次，而不需要像类似的神经网络那样查看两次。这种方法显著提高了处理速度，并且所需的计算能力显著减少。
YOLOv5是改进的第五个版本，在PyTorch框架上实现。 YOLOv5 是同名 Python3 模块的一部分，可以从 pypi 安装。该模型的优点之一是，YOLO 可以利用多种在线数据标记服务进行学习。因此，只需 2-3 小时，就可以训练神经网络来搜索某一类别的物体。
公平交通运输
FairMOT 或公平多目标跟踪。这种高性能方法的显著特点是，利用机器学习技术，能够跟踪视频中的多个对象，而不是一个。此项开发由微软专家和华中科技大学的科学家共同完成。
FairMOT 神经网络
该方法采用基于可变形卷积神经网络（DCNv2，Deformable Convolutional Network）的单阶段实现，可以显著提高物体跟踪的速度。为了训练模型，FairMOT 使用了 6 个用于人体检测和检索的公共数据集，分别是 ETH、CityPerson、CalTech、MOT17、CUHK-SYSU。根据测试结果，FairMOT 在以每秒 30 帧的视频流上运行时比竞争模型 TrackRCNN 和 JDE 更快。
媒体管道
绝大多数神经网络只能检测和识别二维物体，即使是视频片段也是如此。也就是说，所揭示内容周围所绘制的框架也将是二维的。但时间要求我们需要一种更精确的空间方法来检测和追踪物体。
为了解决这个问题，Google AI 开发了 MediaPipe Objectron 移动管道，可以对日常物体进行实时 3D 检测。它还可以在二维图像中检测出它正在寻找的东西。 MediaPipe 的 Objectron 使用单阶段模型进行姿势预测。如果我们考虑它的结构，它首先是一个基于MobileNetV2的编解码器。