面部识别算法，特别是亚马逊的基于云的图像分析服务Rekognition，最近成为日益严格审查的主题，这已不是什么秘密。...亚马逊周四发布了一个案例研究，重点介绍两年前在2016年11月亚马逊Re：Invent大会上作为亚马逊网络服务（AWS）的一部分推出的Rekognition正在使用的案例研究，作为积极的用例进行了引用。...具体而言，它为各机构提供工具，帮助识别和查找性受害者。其中一项服务Traffic Jam拥有面部识别功能FaceSearch，利用Rekognition在几秒钟内搜索数百万条记录。...另一个点击Rekognition的字符识别算法来检测图像中的单词和短语，提取它们，并将它们转换成机器可读的文本，它以可搜索的格式组织和整理。...今年6月，亚马逊网络服务总经理Matt Wood 写道，该服务的文本和语音分析能力防止人口贩运，抑制儿童剥削，让失踪儿童与家人团聚，以及为儿童建立教育应用程序，从而实质上使社会受益和通过多因素身份验证增强安全性
市场研究机构Gartner在最近发布的Gartner Magic Quadrant报告中强调称，亚马逊的专业云服务AWS(亚马逊网络服务)提供的可利用计算能力已经达到了其它14家云服务供应商总容量的5倍之多...在云服务领域，谷歌与亚马逊的其它竞争对手迥然不同。谷歌具有“亚马逊网络服务”所不具备的一些功能，例如大规模且超快速的网络能力。或许这些功能会推动谷歌成为云业务领域中的真正变革者。...“亚马逊网络服务”的优势与对手： 有诸多的理由让用户喜欢亚马逊网络服务。与其它有意通过垄断方式来提供服务的公司不同，亚马逊网络服务既没有提高云服务的价格，也没有放缓创新的速度。...云领域的竞赛： 正如比亚斯强调的那样，在过去的10年中，谷歌(携同雅虎与微软)一直在收购暗光纤网络(dark fiber)，并将这些网络部署在各个数据中心之间。...这就意味着，“如果你掌握了暗光纤网络，并激活这种网络，那么你就能够继续通过在光纤两端加入DWDM设备，来添加更多的带宽。 这是什么情况呢?对此，比亚斯解释称： 谷歌能够完成什么样的目标呢?
“亚马逊Rekognition不断接受新数据的训练，以扩展其识别物体，场景和活动的能力，并提高其准确识别的能力，”亚马逊发言人表示。...“他们在整个城市都有摄像机。授权摄像机然后流式传输数据……我们是信息流的订阅者，实时分析视频并搜索他们拥有的脸部集合。...“ 亚马逊声明中说，它需要客户在使用亚马逊网络服务和Rekognition时“负责任”。AWS发言人称：“当我们发现AWS服务正在被客户滥用时，我们暂停了客户使用我们服务的权利。”...在提交给纽约时报的一份声明中，华盛顿县警长表示，他们并未使用亚马逊的面部识别系统进行实时跟踪，也没有使用身体相机的镜头，而是仅用于识别犯罪调查中的犯罪嫌疑人。...根据乔治敦法律隐私与技术中心的数据，超过1亿3千万的美国人中许多人从未犯过罪，也在州和联邦的面部识别数据库中。其中一些数据库由联邦调查局下一代身份识别计划管理。
它会记录用户的行为和使用习惯，利用云计算、搜索引擎和“非结构化数据”分析，读取和“学习”包括手机中的文本文件、电子邮件、图片、视频等数据，来理解用户 的语义和语境，从而实现人机交互。...也许，未来亚马逊和微软会联手将Bing搜索引擎引入到Echo中。 与此同时，亚马逊所承诺的智能家居集成特性暂时也并未体现出现，因此用户还不能够使用Echo来控制智能灯泡或者是恒温器。...如果您并非亚马逊Prime会员，那么Echo的零售价为199美元。以这个价格来讲，我们能够在市场中找到很多音质更好的蓝牙音箱。 其他的国内比较有名的还有百度的度秘等，这里就不一一分析了。...不同于搜索互联网信息，Wolfram|Alpha将从公众的(包括公开的网页等)和获得授权的资源中，发掘、建立起一个异常庞大的经过组织的数据库，再利用高级的自然语言算法进行处理，最终构造出一个类似于谷歌搜索的工具...和网页搜索技术不同的是，在这个系统中，得到的答案结构化程度很高，比如搜索China，能得到和中国相关的各种参数以及资料，并以接近表格的方式呈现。
在今年的RSA大会上，Alphabet(Google母公司）的网络安全子公司推出了其首款产品：BackStory，旨在保护企业本地和云端的基础设施。...Chronicle还表示，Backstory平台比传统产品快得多。例如，按照传统解决方案搜索50 PB的日志可能需要12个小时，而Backstory只需要一秒钟。...据悉，BackStory除了本地部署外，还可以从谷歌云、其他云提供商（包括亚马逊网络服务和微软Azure）中提取数据。 ?...Chronicle完善产品线 除了几乎无限的存储和几乎瞬时的搜索和发现威胁与漏洞的速度之外，Backstory还允许客户从各种来源获取安全数据，例如他们的防病毒解决方案。...Jordan表示： “如果你可以使用看到世界上最多网络流量的公司使用什么，那么为什么要写出大量自己的规则呢？这比你需要购买的其他安全服务和拼凑的安全人员而言是一个巨大的优势。”
服务中断检测网站Downdetector于11月19日报告称，许多网站和应用的主干亚马逊网络服务（AWS）互联网基础设施服务出现了问题。...“云端的崩溃是非常不寻常的，”当被问及11月19日的崩溃时，亚马逊网络服务的高级公关经理Kristin Brown告诉《电子商务时报》。...以订阅方式在云端提供服务或平台的公司包括微软的Office 360和其他服务、客户关系管理(CRM)巨头Salesforce、谷歌以及亚马逊的AWS。...市场研究公司 IDG 在 6 月发布的 2020 年云计算调查报告中表示，在 550 多个被调查的组织中，81% 的组织已经在使用云基础架构或在云中拥有应用程序。...这就是风险管理，这一识别、评估和控制对组织资本和收益的威胁的过程所起到的作用。 这些威胁或风险可能包括财务的不确定性、需要承担的法律责任、战略的错误管理以及可能发生的事故和自然灾害。
它可以识别图像或视频上的文字、对象、场景、活动和人员。亚马逊正积极地将其面部识别技术卖给执法部门。在美国，警方已经开始使用该软件来寻找走失的儿童和被拐卖的人口。...也就是说，亚马逊的人脸识别工具认为，535名国会议员中，有28名议员看起来像是罪犯。 在测试时，ACLU使用25000张公开的入监，照构建了一个面部照片数据库和搜索工具。...亚马逊发言人通过电子邮件回应道： “关于ACLU最近对Amazon Rekognition的测试，我们认为，通过在测试中设置最佳实践的置信度阈值（即Rekognition发现一个匹配的百分比），结果可能会得到改进...当我们在执法活动中使用人脸识别时，我们会引导客户设置一个95%或更高的阈值。” 在今天Wood博士发表的文章中提到，人们普遍存在一种误解，认为人可以比机器更好地匹配面部照片。...“当有新的技术进步时，我们都必须清楚地了解什么是真实的，什么不是。使用机器学习识别食物和使用机器学习来进行面部匹配并根据其结果考虑是否应该采取执法行动，两件事完全不同。
【新智元导读】人工智能应用的开发也分流派：倾向于使用通用数据，开发共用产品的为一派，其中较有代表性的是谷歌；使用深度偏个人的私密数据，开发个性化产品的为一派，以亚马逊、微软和苹果为代表。...共用的机器学习，其数据是来自数量巨大的用户，比如在地图、通用图像的视觉识别等等应用中，这也是机器学习发生最多的地方。 现有的科技巨头们会关注共用智能还是个人智能？答案似乎已经很清楚了。...正如我在和行业中做产品开发的人聊天时说到的那样，这不是一个“一刀切”的选择，也不是一家独大的市场。...我认为，现在在AI或者机器学习和深度学习领域中，各家公司需要聚焦于自己的强势专业方向。比如，亚马逊最终可能会成为商业应用的专家，而谷歌则是搜索，微软偏商务，苹果是私人生活。...同样的，在中国，百度可能会是搜索领域的霸主，阿里巴巴是商务，等等。所有的这些AI引擎都需要合作，这样才能在更少的用户参与的情况下，提供更有价值的结果。
实际上，在RightScale 公司发布的“2018年云计算现状”报告中，84%的企业表示已经使用多云战略。此外，这些组织的首要任务是优化其现有的云应用，以节省成本。...因此，在采用云计算技术之前，企业需要制定云采用转型计划。实施云就绪评估，并了解不同供应商提供的内容是一个很好的起点。...公共云供应商 如今，亚马逊网络服务(AWS)、Microsoft Azure和谷歌云主导着公共云市场，这些云计算供应商正在采取哪些措施来满足未来用户的需求?...这些好处包括按需付费定价以及在与公共Azure相同的Azure环境中内部开发应用程序的能力。 亚马逊网络服务(AWS) 2006年，亚马逊网络服务(AWS)开始向企业提供IT基础设施服务作为网络服务。...最近，谷歌公司宣布推出Anthos，这是一种混合云管理产品，允许企业使用单一仪表板管理所有应用程序，无论他们是在私有数据中心、谷歌云、AWS还是Azure中。
公有云平台，包括Amazon Web Services(AWS)和Microsoft Azure，允许组织测试不同的机器学习算法，例如，查看他们的数据可能是什么样的。...咨询和专业服务机构埃森哲公司人工智能实践全球主管Nicola Morini-Bianzino说：“在云端，更容易实现，组织要从自然语言处理开始，然后，可以将一些数据移动到云端，并决定在计算机视觉中进行不同的操作...以下是四大云提供商为企业提供的人工智能服务： (1)亚马逊网络服务 •Amazon Rekognition：这是一种使用深度学习来检测和比较对象和面部的图像识别服务，为开发人员添加视觉搜索功能和图像分类的功能...•亚马逊Polly：一种文本到语音服务，可让应用程序了解终端用户语音输入 •亚马逊Lex：基于Alexa技术提供自动语音识别和自然语言理解，用于开发团队构建对话用户界面，交互式应用程序和识别语音的聊天室...•亚马逊机器学习：可视化工具可帮助开发人员创建机器学习模型，并根据数据和高级数学算法将预测构建到应用程序中 (2)微软Azure •微软的认知服务：基于机器智能实现各种功能的API：自定义搜索功能和实验室
或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？...自然语音处理，本质来看是在语义层面上做了一些工作。 2.png 我们继续往下展开，语音识别刚才罗老师提了很多了，我们就不多讲了，这些技术和环节串起来就是语音识别的框架和结构。...16.png 智慧法庭解决方案，它也是比较有趣的。书记员需要做记录，某某人说了什么，一样的在庭审的场景下，速记员的个人习惯不同，或者这里漏了一点什么，那里多了什么，庭审的记录可读性不强。...语音识别技术，在之前谈到的几个场景中，就描述了语音识别技术怎么帮助线下的很多传统行业或者是政府机关。 小微是谁？...A：比较结果，说实话各家的进展都比较快，很难说有一个精确的，国外真的成熟度比较高的是亚马逊和谷歌的产品。因为生态比较完整，有大量的开发和底层应用平台，国内还是属于起步阶段。
机器学习和人工智能 机器学习和人工智能的区别:“好的，谷歌!有什么事吗?你能演奏我最喜欢的曲目或者预订一辆从宫殿路到MG路的出租车吗?” “亚历克莎，几点了?”“早上5点叫醒我。”...人工智能是基于人类如何思考、学习、决定和工作来解决问题的研究，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。 不同的机器学习技术 机器学习使用两种技术。...它用于探索性数据分析，以发现数据中的隐藏模式或分组。 从事机器学习和人工智能的公司 亚马逊:亚马逊在实现机器学习方面走在了前面。亚马逊在使用机器学习洞察力方面处于领先地位。...亚马逊正利用一贯可靠的客户服务加强客户的互动。在客户服务中，他们使用机器学习来预测客户问题，识别正确的工作流程来解决问题，在某些情况下还会发现服务的滥用。...该公司确实涉足互联网市场，特别是在几年前以260亿美元收购领英(LinkedIn)之后。微软开发、制造、许可、支持和销售计算机软件、消费电子产品、个人电脑和服务。 谷歌:谷歌不局限于搜索引擎。
因为模型中常用的下采样会造成图像中信息的丢失，使图像识别困难。研究人员发现，高分辨率图像和低分辨率图像一起训练的模型集合，比单独的任何一个模型都要好。...ArXiv的目标检测训练tricks的文章（之前亚马逊发了篇分类的tricks在CVPR上） 1....Introduction 上次亚马逊发了个分类的训练trick在CVPR上，这次是检测的，还没发表。就没什么多说的了，下面直接介绍。...2.2 classification Head Label Smoothing 标签平滑在检测的分类任务中常有用到，最早是在Inceptionv2中提出。...2.3 Data Preprocessing 就是数据增强，没什么其他的。至于分类也是几何变换和色彩变换。这么分区别其实就是是否变换label，但是将真实世界就这么简单地分解过于粗糙了。
或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？...自然语音处理，本质来看是在语义层面上做了一些工作。 我们继续往下展开，语音识别刚才罗老师提了很多了，我们就不多讲了，这些技术和环节串起来就是语音识别的框架和结构。...智慧法庭解决方案，它也是比较有趣的。书记员需要做记录，某某人说了什么，一样的在庭审的场景下，速记员的个人习惯不同，或者这里漏了一点什么，那里多了什么，庭审的记录可读性不强。...语音识别技术，在之前谈到的几个场景中，就描述了语音识别技术怎么帮助线下的很多传统行业或者是政府机关。 小微是谁？...A：比较结果，说实话各家的进展都比较快，很难说有一个精确的，国外真的成熟度比较高的是亚马逊和谷歌的产品。因为生态比较完整，有大量的开发和底层应用平台，国内还是属于起步阶段。
这些巨头们，指的是Alphabet (谷歌的母公司)，亚马逊，苹果，Facebook和微软，他们看似势不可挡。...几乎没有人可以离开谷歌的搜索引擎、亚马逊的次日到货和Facebook的新闻订阅。而且这些公司并没有一家触发标准反垄断测试的警报。...巨头们的检测体系覆盖经济的每个角落：谷歌可以看到人们在搜索什么，Facebook可以看到人们在分享什么，亚马逊可以看到人们在买什么。这些巨头们不仅拥有应用商店和操作系统，还租赁运算能力给创业公司。...它们拥有“上帝视角”，能看到在它们各自的市场和其他市场中发生的一举一动。它们可以看到新的产品或服务从什么时候开始受欢迎，然后抄袭这些产品或服务，或者直接收购那些还没有成长为威胁的创业公司。...另外，政府应该鼓励新服务的崛起、开放政府自己的数据仓库或者把数据经济中的关键部分建设成公共基础设施，就像印度的数字身份识别系统Aadhaar那样。
机器之心：记得你有一篇 RGB-D 物体识别论文获得 ICRA 2011 最佳计算机视觉论文奖，它的最大贡献是什么？ 薄列峰：这个论文提出了一个有效的算法来融合 RGB 和深度信息去做物体的识别。...反观现在的发展，举一个例子，自然语言理解上，亚马逊的代表产品 Alexa 智能音箱，在美国已经卖到了大约 2000 万台以上；计算机视觉，像人脸识别技术，在国内已经相当普及，包括苹果 iPhoneX 可以用人脸解锁等...比较有代表的深度学习算法就是著名的深度学习奠基人 Geoffrey Hinton 在自然和神经计算上发表的两篇关于深度学习的论文，这对当时机器学习技术是一个比较有力的推动。...我们观察到 13 年加入亚马逊之后，个人主页就很少有论文公布，是因为工作内容偏重不同吗？还是在亚马逊发论文并不是被放在第一位的？ 薄列峰：在公司做研究的体验，关于在英特尔和亚马逊前面已经解答过了。...机器之心：中国公司越来越多地参与到对全球化 AI 人才的抢夺中，你对这个状况的感受是什么？在海外的华人科学家圈子有留意到这个趋势吗？ 薄列峰：感受还是很明显的。
虽然面部识别在美国校园中的应用并不广泛，但Fight for the Future的副主管Evan Greer声称，随着企业越来越多地将这项技术推向学校，面部识别可能会威胁到隐私、公民自由和权益： “面部识别监控扩展到大学校园将使学生...它是侵入性的，让任何能够进入系统的人都能看到学生的动作、分析学生面部表情、监督他们和谁交谈，他们在课外做什么，以及他们的一举一动。”...面部识别在去年的美国新闻中，出现的频率可能比任何其他人工智能应用都要高。在学校内使用面部识别系统的许多努力都遭到了家长、学生、校友、社区成员和立法者的抵制。...今年1月初，麻省理工学院的一个科学家团队声称，亚马逊网络服务的面部识别和分析平台在某些种族中对性别的区分不如竞争解决方案准确。...去年秋天，加利福尼亚州在旧金山禁止警察和城市部门使用面部识别系统之前，对执法机构摄像头中的面部识别系统实施了为期三年的禁令。奥克兰也在6月份效仿，随后伯克利也通过了自己的禁令。
你会用什么比喻来形容？很大可能，你不会说“云”。 实际上，“云”并不是指数据中心本身，而是指企业通过如何利用数据中心的资源，在互联网中提供大规模计算的能力。...作为一种商业模式和可搜索的关键词，在谷歌的埃里克·施密特（Eric Schmidt）在2017年“搜索引擎策略大会”（Search Engine Strategies Conference）上使用这个术语后...不可否认，云供应市场确实由各种各样的硬件供应商，开发商，解决方案提供商和渠道合作伙伴组成。虽然许多供应商都说会同时提供公有云和私有云产品，但是公有云的特点与私有云还有有很多不同之处的。...亚马逊的AWS（亚马逊网络服务）EC2已经统治了了公有云的全球市场。紧随AWS的是Google云端平台，微软Azure和Rackspace。 私有云在防火墙之后放置了一块云来供单个公司使用。...它可以在公司的内部服务器上实现，或者虚拟地托管在云提供商的数据中心。私有云比公有云昂贵得多，但也为公司提供了更多的选择来调整他们的环境。
在向军方和执法部门提供尖端AI技术是否会有违道德这件事上，一些硅谷巨头企业一直态度暧昧，但亚马逊对此似乎态度鲜明，没有保留。 亚马逊的员工一直在抗议公司将面部识别技术卖给执法部门。...Carlson的这番言论在媒体上鲜有报道，最近几个月以来，关于亚马逊在为军方和执法部门提供AI技术中起到的重要作用，已经引发了长时间的公众讨论，并引发了巨大争议。...美国公民自由联盟（ACLU）对亚马逊出售技术表示担忧，指Rekognition可以让警察不间断地监视和骚扰少数族裔和持不同政见人士。微软和Salesforce同样面临来自员工的内部压力。...以网络服务和电子商务业务闻名的亚马逊公司，目前正迅速进入国防和国土安全领域，为五角大楼和全国各地的警察机构提供一系列机器学习工具。...据Intercept获得的泄露电子邮件中显示，亚马逊在去年国防部提出的饱受争议的Project Maven中做了“一些工作”。该合同是五角大楼首次积极尝试将硅谷开发的机器学习技术融入军事项目中。
大数据文摘出品 编译：蒋宝尚 在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。 那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢？...首先，在搜索数据集时，在卡内基·梅隆大学有以下说法： 数据集不应混乱，因为你不希望花费大量时间清理数据。 数据集不应该有太多行或列，因此很容易使用。 数据越干净越好 —— 清洗大型数据集相当耗时。...http://mscoco.org/ COIL 100：在 360 度旋转中以各个角度成像的 100 个不同的物体。.../enron/ 亚马逊评论：里面有3500万条来自亚马逊的评论，时间长度为18年。数据包括产品和用户信息、评级等。...里面有超过 1,100 多个小时驾驶体验的视频，包含10 万个在一天中不同时段以及在不同天气条件下的数据。
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