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行為識別（視訊分類）是視訊理解領域非常重要的一個方向。在深度學習之前，效果最好的行為識別方法是iDT（改進的密集軌跡方法），即先在影象中生成密集的軌跡，再沿著軌跡提取特徵，從而獲得視訊整體的編碼。而在

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科技雲報道原創。 “2018年，結束了前期炒作期，雲端計算開始進入了落地期。這也意味著各大雲端計算廠商真正的開始在客戶面前面對面PK了。這是雲端計算廠商發展的必經階段，也是雲端計算市場洗牌的關鍵時期。”

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編注：Cloud Outliner 2 與 Evernote 的同步不適用於中國版的印象筆記。 Evernote 使用者大概都有這樣的感受，即「Evernote 對大綱層級的支援並不理想」。儘管在大版本更新

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