大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语,近期迅速蹿红,成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前,这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前,深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的? 1998年,Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,至今,深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow,让本就如火如荼的深度学习再添一把火,截至现在,TensorFlow已经历了多个版本演进,功能不断完善,AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题,下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理,让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现,该框架可以同时支持多种图像识别算法,并提供了灵活的配置方式和容错机制,可广泛应用于各类业务场景。
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
导语:如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,随着算法的快速发展和数据的日益积累,系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据,如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入,系统也经历了从单机版升级到分布式版本;从为了每个算法定制系统
1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类: 图像识别,图像识别+定位,物体检测,图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫,还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
人工智能图像识别技术已经取得了一些令人惊叹的进步,但正如一项新的研究表明的那样,这些系统仍然可以被那些愚弄的例子所绊倒。 一群麻省理工学院的学生最近愚弄了谷歌开发的一种图像分类器,这群学生周三发布的一篇论文详细描述了一种可以更快地欺骗系统的技术。这种欺骗谷歌系统的方法提供了一个真实的例子,说明基于人工智能的图像识别系统是如何被黑客入侵的。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1712.07113.pdf 视频地址:http://imgcdn.atyun.com/2017/12/jqyqrd
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在iPhone自带的“照片”应用中搜“brassiere”,它就会把所有内衣照(如果你有)都给你汇总在一起展示出来…… 这你知道嘛? 反正美
S:表示颜色的饱和度,表示颜色的纯度和该颜色的最大纯纯度之间的比率。。范围 0-1
现在社会中人工成本是非常大的,因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多,尽可能的减少人为操作,这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力,提到机器操作不得不说的就是人工智能技术,越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术,从而减少人工成本的支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热的智能识别图像识别技术,那么智能识别图像识别采用了什么原理?智能识别图像识别有哪些应用?
人工神经网络作为一个新技术正不断融入各个学科,其独有的优势在数字图像处理中也得到了不错的运用。针对卷积神经网络做图像识别,则是一个相当火的方向,如腾讯云识别,只要上传任意一张图像就能识别出图中有人还是有花等,那这到底是怎么实现的呢?
云栖君导读:深度学习算法与计算机硬件性能的发展,使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前,视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前,Google大脑团队开发了TensorFlow,并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在,TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。 利用TensorFlow,你可以获得具有强大能力的复杂功能,其强大的基石来自于TensorFlow的易用性。 在这个由两部分组成的系列中,我将讲述如何快速的创建一个应用于图像识别的卷
最近几年,在经济和技术发展的支持下,服务行业的进步可以说是势如破竹。但市场规范程度低、服务人员素质层次不齐,仍然是一个有待提升的点。当你为时间而感到着急的时候,偏偏遇上了排长队,当刚好排到你的时候,却发现来了一位领导,而领导恰巧不用排队,这些现象在生活中随处可见。那么,有没有什么可以避免这些人为因素的出现?可以避免这种尴尬的情况出现呢?当然有——科技是第一生产力嘛。 下面就给大家介绍一下未来可以改变服务行业的4种AI技术。 1.图像识别技术 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。图像识别就是靠计算机对图像进
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库,有进行物体识别、图像分割、
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Lecun一句话,恐怕又要引来一场唇枪舌战了。 这个标题错得太荒谬了,太搞笑了。 他所说的这篇文章不是别的,正是最近在圈内引起了一波讨论热潮的《深度学习要碰壁了》。 从文章发布以来,几天内它在推特上引起了几百人的转发点赞。 有人认同也有人反对,但真正让作者气到跳脚的,还是Lecun在Facebook上的这条评论。 导致Gary Marcus本人直接在推特上“下战书”:欢迎你发表观点,我洗耳恭听。 并且就在几个小时前,他还挂出Lecun在2018年发
面对当下的行业,阅面背靠嵌入式视觉算法,以图像识别消费级产品切入,立志做一个行业突破者。 当下,人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里,除了语音交互技术,视觉交互的发展速度
毫无疑问近年来最具中国特色的科技发明非红包莫属,这一基于中国传统民俗,结合社交网络、移动支付等互联网技术的应用正在成为新的春节习俗。与两年前只有微信一家不同,今年互联网红包迎来众多巨头参战,BAT三大
通过自建摄像头或利用辖区现有监控摄像头,利用人工智能技术,通过深度学习算法,系统能够全天候自动识别和采集城管违章行为,实现店外经营智能分析、无证游商智能分析、乱堆物堆料智能分析、暴露垃圾等场景的智能分析,从而低成本、高效率、自动、快速、准确地采集和上报问题。
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单,用户只需要上传一张照片,就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的!当然,也由此诞生了一场舆论的漩涡!
经过前六章的阅读,我从三个世界、数据法则、信息纽带、知识升华、自然智能以及人工智能六个方面对于信息科学技术与创新有了深层次的认识与了解。从对于三个世界的描述中,我了解到了物理、生物和数字世界的区别和联系。同时也明白了物质、能量与数据构成了人类所赖以生存和发展的客观和主观世界。通过这样的三个世界基本底层架构的认知,展开了之后的讨论,之后详细地了解到数据的作用,例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用,在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息,大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系。 数据之间的快速传导使各网络之间可以不考虑地理上的联系而重新组合在一起。信息的传递和交换也变得日益频繁。而在之后对于信息的定义及作用介绍之中,通过对于信息法则的介绍以及对于信息编码过程的展示,让我明白了信息的结构、含义与效用。信息的提取与升华成为知识,我对知识的描述性与程序性、显性与隐性、公共性与私密性有了进一步的认识。由知识的不断进化集合的过程中,自然智能也逐渐彰显出其作用,自然智能也拥有其法则。无独有偶,针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。同时本章讨论的课题如下:
微博是很多人最常使用的社交平台。吐槽、追星、发自拍、看视频、开直播等,如今微博的内容和互动形式越来越多元化。由此累积下来的庞大数据和复杂的用户互动场景,也让人工智能在微博有了用武之地。微博团队是如何玩转人工智能的?如何对明星进行图像识别?近期的线上数据侠实验室中,DT君邀请了微博机器学习团队资深算法工程师杨士新,分享了微博在人工智能方面的典型应用。
---- 新智元报道 来源:aiweirdness、gizmodo 编译:肖琴 【新智元导读】神经网络的专长之一是图像识别。谷歌、微软、IBM、Facebook等科技巨头都有自己的照片标签算法。但即使是顶尖的图像识别算法,也会犯非常奇怪的错误,它只看到它希望看到的东西。同样,即使是非常聪明的人类,也会被算法“愚弄”。 今天,只要你生活在互联网的世界,你就可能与神经网络交互。神经网络是一种机器学习算法,从语言翻译到金融建模等各种应用,神经网络都可以发挥作用。它的专长之一是图像识别。谷歌、微软、I
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目,着重解决自动化测试工具中的通用性问题,最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务,现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性,可以直接在同一类游戏(软件)中适用。文章作者:周大军,腾讯 AI 工程组专家工程师。
图像识别?的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中,采用工业相机拍摄图片,然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理,图像识别软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 图像识别(image recognition)是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是,这些都算初级
TencentYoutuyun(腾讯优图云)是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API,可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累,为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中,我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
但出于种种原因,在测评中,我们采用的是瑞士苏黎世联邦理工学院开发的应用AI Benchmark。
随着深度学习的快速发展,许多研究者们开始尝试利用深度神经网络解决多标签图像识别(Multi-label Image Recognition, MLR)任务,并已取得了不俗的进展。
大家好,前几天的时候写过一篇滴滴和自动驾驶的文章,大家反响很好。有些小伙伴在后台给我留言说让我详细讲讲自动驾驶,倒不是我不想讲,而是确实没干过。好在我虽然没吃过猪肉,但之前听过很多大佬的内部分享,也算是看过猪跑了,就把我了解到的结合一些我自己的思考分享给大家。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息,根据BI五月份的文章,Instagram每天图片上传量约为6000万张;今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张;国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字,成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点:
雷锋网近日获得消息,图普科技已经于今年9月完成了新一轮融资,金额为千万美元。 图普科技位于广州,面向企业级客户,提供基于深度学习的图像识别技术服务。其中,“鉴黄云识别”智能审核是他们做的最好的部分。因为“鉴黄”自带的热点话题属性,图普虽然行事低调不太做宣传,却也被外界所熟知。 其实图普在初期已经实现了营收。在图普科技的官网上,列出了迅雷、今日头条、酷狗音乐、秒拍、小咖秀、Bilibili、58同城等61家企业客户。而除此之外,由于一些比较敏感的企业客户名称不便列出,图普的市占率要比我们想象的更多。 其图像
著名的大型性教育科普网站Pornhub每年都会发布一次数据,在其最新发布的2017年度数据中,有以下有趣的点:
图1:CompCars数据集的示例图像,整个数据集包含163家汽车制造商,1713种车型 王小新 编译自 Deep Learning Sandbox 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子位曾经编译过Greg Chu的一篇文章,介绍了如何用Keras+TF,来实现ImageNet数据集日常对象的识别。 但是,你要研究的物体,往往不在那个列表中。我们可能想要区分出不同型号的太阳镜、认出不同的鞋子、识别各种面部表情、说出不同汽车的型号、在X光影像下判定肺部疾病的类型,这时候该怎么办? Greg Chu
随着越来越多的东西依赖于越来越难以捉摸的人工智能(AI),发现后者的缺陷就显得越来越重要,此文中的黑箱研究就越来越必不可少。 上面的图案是什么?很简单的黄黑间条嘛。不过如果你问问最先进的人工智能,它给
在二十世纪五十年代就存在深度学习的概念了。麦肯锡全球研究院发文简要回顾了深度学习是如何从概念发展为现实的,而使之实现的关键人物又是谁。
作者:lincolnlin,腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品,通过相机拍摄物品,更高效、更智能地获取信息。2020 年,微信识物拓展了更多识别场景,上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态,它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫,左滑切换到“识物”功能,对准想要了解的物品正面,可以获取对应的物品信息,包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久,也
作者:宋天龙 链接:https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源:知乎
一 从移动时代迈向 AI 时代 本届 Google I/O 开发者大会于北京时间2017年5月18日凌晨1点,在美国加州山景城的海岸线圆形剧场准时开始。本次 I/O 大会现场参与人数超过7000人,在58个国家同步直播,全球开发者们一起见证 Google 带来的科技盛宴。 在过去的一年中,全球已经有10亿人在使用Google的服务,有超过5亿人使用Google photo, 全球活跃 Android 设备量已超过20亿台。在移动时代,Google 无疑是行业巨头,而在今年,CEO Sundar Picha
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
AI 科技评论按:聊天机器人的产品理念一直存在争议,目前市场上主要分为两大类产品:小冰这样的闲聊型机器人和 Google Now 这种用来完成任务的虚拟助理。 AI 科技评论了解到,目前行业里任务型虚拟助理梯队批评闲聊型机器人没什么实质作用,而闲聊型机器人梯队批评用户并没有使用任务型虚拟助理的习惯。 针对这一现象,微软小冰团队的资深产品总监曹文韬在演讲《微软小冰是如何修炼成的》中提到三个核心观点: 市场面上很多任务型虚拟助理的产品体验是反人性的。 人与机器之间的沟通是从“嘘寒问暖”开始,而非直接给机器人下达
图像识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。深度学习模型在图像识别中的应用已经取得了显著的进展,使计算机能够像人一样理解和分类图像。本文将介绍如何使用深度学习模型来识别CIFAR-10数据集中的图像,并对模型的准确率进行分析。
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时,描绘了这样一个认知物联网的应用场景:在网上下单买一台冰箱运到北美,并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先,这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船,企业需要考虑,怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来,并被送到正确的地址;其次,企业需要考虑意外情况出现,比如印度洋上遇上了台风,船只不能运作了,怎么办? 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划,但统计学和
按要求转载自公众号联合时报(ID:lhsbwx) 中国科学院院士张钹对国内外人工智能产业发展现状,提出我国仅靠跟随性的应用深度学习发展人工智能,是无法引领这项技术实现革命性突破的。语音也在里面学,文
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一项革命性的技术,正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代,腾讯云作为领先的云计算服务提供商,为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具,为他们开拓创新的道路铺平了道路。
分类:python 作者:TTyb文章发表于 2016-11-12 百度指数抓取,再用图像识别得到指数前言: 土福曾说,百度指数很难抓,在淘宝上面是20块1个关键字: 📷 哥那么叼的人怎么会被他吓到,于是乎花了零零碎碎加起来大约2天半搞定,在此鄙视一下土福 安装的库很多: 谷歌图像识别tesseract-ocr pip3 install pillow pip3 install pyocr selenium2.45 Chrome47.0.2526.106 m or Firebox32.0.1 chromedr
DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。 由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作,DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。 DNS隐蔽通道可以分为直连和中继两种模式。直连也就是Client直接和指定的目标DNS Server(授权的NS 服务器)连接,通过将数据编码封装在DNS协议中进行通信,这种方式速度快,但是限制比较多,很多场景不
罗超为虎嗅网、钛媒体、TECH2IPO、DONEWS、爱科技和新浪科技撰稿。 愚人节当天发布消息很容易会让人产生联想。比如苹果的道歉,再比关于百度的两则消息:一是百度宣布与知名娱乐商达成合作,通过“机器评委系统”进行海选,以机器方式替代人工面试筛选,网友只需拍摄或上传照片就能参与。在选秀节目和评委满天飞的情况下,机器也来凑热闹?还有就是:百度宣布内测成功"Baidu Eye",这是类似于Google Glass的设备,据称将配备超小液晶显示、语音操控、图像识别、骨传导技术,并且和百度语音、百度云、百度地图等
2014年,人工智能得到了前所未有的关注, Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论;资本对这个方向也是趋之若鹜,截止到2004年,有超过20亿美元的风险投资流入到基
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