想象一下，如果我们必须向外星人解释地球上发生的所有行为。我们可以为他们提供非小说类书籍或BBC纪录片。我们可以尝试口头解释什么是电臀舞。但是，实际上，没有什么能比三秒钟的视频短片更好地传达出这一行为的含义。
随着城市化生活水平的提高，文明城市创建逐渐成为各大城市的重点工作之一，其中改善城市容貌形象、城市环卫运营成为重中之重。但是在“清理散乱污、整治脏乱差”的过程中面临很多的工作漏洞和业务挑战，如问题发现效率低、时效性差，信息采集不完整、分析手段少等。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
NVIDIA DeepStream SDK非常适合正在创建和部署基于AI的大规模视频分析应用程序的开发者们。 DeepStream SDK提供完整的框架和所有基本的构建块。它可以让开发者专注于自己的核
NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 提供 AI 、加速计算和加速数据科学的应用开发实战培训。基于云端完全配置的 GPU 平台，开发者、数据科学家、研究人员和院校师生可以快速获取端到端应用开发经验和提升专业技能。 一般来说，NVIDIA DLI的课程都是收费的，今天Lady整理了一份他们的免费课程，先“薅”为敬！ 点击阅读原文可以访问全部课程（包含收费课程） 基于 Jetson Nano 构建视频 AI 的端侧应用 学习目标 基于人工智能的视频理解可以开启洞察，无论是识别后院的猫，还是优化客户的购
了解视频内容一直是视频共享平台关注的焦点。流媒体视频理解是指在空间和时间域中分析和利用更细粒度的视频信号的技术领域。细粒度的空间和时间信号可用于面向消费者的产品或用作下游模型和流程的信号。例如，在空间域中，我们识别每一帧内的显著区域，使系统能够自动将水平（横向）视频重新构图为垂直（纵向）视频。在时间域中，我们识别每一帧的高光分数，这使我们能够识别视频中的高光时刻并创建视频预告片。
十几个人的团队如何在短时间里开发一个AI“放牛娃”(上） (继续上文） 在 oneCUP，我们不只是尝试训练检测器来查看边界框，我们玩得很开心的另一项技术是Masking，这里我们展示了一种Masing算法，可以生成动物的像素完美分析，我们可以查看仅构成动物并排除所有其他动物的像素，以及有一个模型可以做到这一点，称为 mask CNN，公平地说，它是非常有效的模型，但缺点是它的计算成本很高，它确实有它的用例和我们确实在 oneCUP 上使用它，但我们的检测器的主要驱动力实际上是调整动物的边界框，但我建议
用户生成的内容（UGC）对营销人员非常重要。有证据表明它比内部媒体产生更好的投资回报率。据Adweek的数据，64％的社交媒体用户在做出购买决定之前会确定UGC，而UGC视频的浏览量是品牌视频的十倍。
1、信息多维理解：视频的标题、字幕、画面、语音等信息中蕴含了丰富的视频信息，如何利用多维信息，提升模型高层次语义理解能力仍有很大难度。
计算机视觉是 AI 核心研究领域，目的在于让机器具备人类的“眼力”。计算机视觉是人工智能的 分支之一，目的在于通过电子化的方式来感知和理解影像，让计算机具备和人一样的"眼力"，能够 识别、理解周围的世界。人脑接受的 80%的信息来自眼睛(视觉)，50%的大脑活动都与处理视觉 信息有关，可见视觉在信息传递中的重要性和复杂性。
大家好，我们来自kineticvision，kineticvision是英伟达的服务交付合作伙伴，我们使用数字孪生技术来解决产品开发和制造挑战，我们将分享一种在边缘部署高精度计算机视觉 AI 应用程序的创新方法。
主要对视频进行结构化分析，对视频中出现的人像，图像，物体，声音，文字，动作等进行识别，并对客户提供符合客户场景需求的结果输出。其中支持主流指定人物识别（如政要，明星，指定人物识别等），并提供基础人像，物体识别库供用户选择。
AI 科技评论按：五年前，Yann LeCun 等人创建了 Facebook 人工智能研究院 (Facebook AI Research，FAIR)，试图通过开放的研究环境促进人工智能的发展，进而造福所有人——他们努力的目的是为了理解智慧的本质，以便创造真正意义上的智能机器。从那时起，FAIR 便不断发展壮大、做出成果，逐渐长成一个在多个国家均设有实验室的国际性研究组织，当中包括硅谷门罗公园、纽约、巴黎、蒙特利尔、特拉维夫、西雅图、匹兹堡和伦敦。在人工智能渐渐成为 Facebook 业务核心的当下，FAIR 也随之成为 Facebook 庞大人工智能架构的一部分，从基础研究到应用研究与技术开发，致力于人工智能研发的方方面面。
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并
人工智能（AI）是现在科技领域的热门话题，它不仅改变了我们的生活方式，也催生了许多创新的工具和应用。AI工具可以帮助我们完成各种任务，如绘画、编程、视频制作、语音合成等，让我们的工作和娱乐更加高效和有趣。
作者：Yann Lecun、Jerome Pesenti、Mike Schroepfer
机器学习作为一个领域，正以惊人的速度发展。Github 是全世界开发者都在关注的网站，最高质量的代码被定期发布在这里。
EasyCVR可支持多协议、多类型设备接入，包括国标GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康SDK、大华SDK、海康Ehome等，目前还新增了其他的SDK接入，包括华为SDK、宇视SDK、乐橙SDK、萤石SDK。平台基于云边端一体化架构，支持海量视频资源的轻量化接入、汇聚与管理、视频分发等，可实现的视频功能包括：视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、服务器集群、智能分析等。
Meta 的 AI 首席科学家 Yann LeCun 在谈到「此时此刻要采取的具体措施」时，也没有忘记远期的目标。他在一次采访时说：「我们想要构建像动物和人类一样学习的智能机器。」
随着多媒体技术的发展，直播、短视频、AR等多媒体内容表现形式层出不穷，异彩纷呈。视频内容的理解在视频生产感知，理解分发中有哪些应用，为淘宝电商带来哪些影响？本次LiveVideoStackCon 2021上海站我们邀请到了阿里巴巴淘系技术算法专家李晓波（篱悠）分享视频内容理解在手淘逛逛中的应用与落地。
前面我们已经拿 WPS AI 对Word文字、PPT幻灯片、PDF 做了开箱体验，还没有看过的小伙伴，请翻看以前的文章，本文开始对【智能表格】进行AI开箱测验。
最近疫情又开始紧张起来，一个做智能设备的张同学问我，他们的客户想在打卡的地方检查员工是否有戴口罩进出，记得我之前分享过一个开源的框架，发给他看看。过了2天，他又来找我：你这推荐的什么鬼开源，一点都不准，太不给力了，还有其他方法可以快速集成的么？
达芬奇软件是一款广泛应用于影视后期制作领域的专业视频编辑软件，具有强大的功能和易于使用的界面。除了常规的视频编辑功能外，达芬奇还拥有许多独特的功能，本文将重点介绍三个达芬奇软件的独特功能，并结合实际案例进行讲解。
本文基于谷歌的：《Introduction to Generative AI》 并且借助 ChatGPT 整理而成，帮助大家理解生成式 AI 这个概念。
选自IEEE Spectrum 作者：ELIZA STRICKLAND 机器之心编译 机器之心编辑部 自监督学习真的是通往 AGI 的关键一步？ Meta 的 AI 首席科学家 Yann LeCun 在谈到「此时此刻要采取的具体措施」时，也没有忘记远期的目标。他在一次采访时说：「我们想要构建像动物和人类一样学习的智能机器。」 近几年，Meta 发表了一系列关于 AI 系统自监督学习（SSL）的论文。LeCun 坚定地认为，SSL 是 AI 系统的必要前提，它可以帮助 AI 系统构建世界模型，以获得类似人类的
来源：机器之心本文约1500字，建议阅读5分钟Meta 的 MAE 建立在一种名为 Transformer 的神经网络架构基础之上。 自监督学习真的是通往 AGI 的关键一步？ Meta 的 AI 首席科学家 Yann LeCun 在谈到「此时此刻要采取的具体措施」时，也没有忘记远期的目标。他在一次采访时说：「我们想要构建像动物和人类一样学习的智能机器。」 近几年，Meta 发表了一系列关于 AI 系统自监督学习（SSL）的论文。LeCun 坚定地认为，SSL 是 AI 系统的必要前提，它可以帮助 AI 系
新智元报道 来源：medium.mybridge.co 编辑：肖琴 【新智元导读】在6月的1400多篇机器学习相关的文章/项目中，Mybridge甄选了10篇最热文章（入选率0.7％）。主题包括：
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 世界上最受欢迎的机器学习框架是TensorFlow，最初它是作为谷歌内部的深度学习框架，2015年底，谷歌已经将其开源，目前在图形分类、音频处理、推荐系统和机器翻译等场景下都有丰富的应用。 TensorFlow的开源使入门深度学习的门槛变得越来越低，只要你有编程和机器学习的基础，建立神经网络的模型将会十分简单。 谷歌拥有的不仅仅是海量的数据，它还拥有世界上最大的计算机集群。因此TensorFlow具有动态伸缩性，它可以运行在多台GPU或者是CPU上，甚至
随着互联网的快速发展，视频时代已经到来。据统计，目前互联网内容中，视频内容占据高达82%的流量，未来仍将持续增长。今天我们就来聊一聊关于视频技术的发展，以及现在的大热门–人工智能技术与视频技术的结合。
导读：本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。
重要的是，和以往不同，现在我们不再需要为每个文件「逐一」贴标签了，而只要考虑一下有哪些「关键字」适合作为「标签」即可，这可是一个节约了大量时间的文件整理新思路。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
腾讯云智媒体AI中台是为传媒行业量身打造的解决方案，旨在提供智能化、全流程、一站式的AI中台及开箱即用的智能编目、智能拆条等九大智能应用。因此，AI中台囊括了NLP、CV、多模态等多种能力，其中视听场景的多模态分类识别作为其中的重要能力之一，是针对视频进行特定的场景分类识别。例如，在媒资管理场景，通过音视频多模态信息构建AI算法，实现深层理解视频内容，为视频打标签及长视频拆条等。不仅如此，该能力在近日首次举办多模态分类挑战的国际权威声学场景和事件检测及分类赛事（DCASE 2021）中，也达到了接近SOTA的92.1%分类准确率。
计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。 计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集，图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度不同的摄像机查看的图像或来自医疗扫描仪的多维数据。
AI（Artificial Intelligence）正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式，图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中
研究人员表明，通过在每个视频帧中插入被称为对抗性样本（adversarial examples ）的输入，探测器就可以被击败。对抗性的例子是稍微被操纵的输入，会导致人工智能系统，如机器学习模型犯错误。此外，研究小组还发现，在视频被压缩后，这种攻击仍然有效。
腾讯云智媒体AI中台是为传媒行业量身打造的解决方案，旨在提供智能化、全流程、一站式的AI中台及开箱即用的智能编目、智能拆条等九大智能应用。因此，AI中台囊括了NLP、CV、多模态等多种能力，其中视听场景的多模态分类识别作为其中的重要能力之一，是针对视频进行特定的场景分类识别。例如，在媒资管理场景，通过音视频多模态信息构建AI算法，实现深层理解视频内容，为视频打标签及长视频拆条等。不仅如此，该能力在近日首次举办多模态分类挑战的国际权威声学场景和事件检测及分类赛事（DCASE 2021）中，也达到了接近
Amazon locker是一款知名的产品，它植根于美国，可以通过人脸认证自动将包裹递送到正确的客户手中。
如今，将人工智能技术应用到游戏中已经是一个成熟的研究领域，有许多会议和专门的期刊对此进行讨论。来自哥本哈根大学和纽约大学的几位研究人员近期发布的一篇综述文章中，梳理并回顾了视频游戏深度学习领域的最新进展，详细介绍了各种游戏研究平台及相关深度学习方法的演化历史，同时讨论了重要的开放性挑战。据作者介绍，其撰写该论文旨在从不同类型游戏的视角来回顾这个研究领域，指出它们对深度学习的挑战，以及如何利用深度学习来玩这些游戏。
在前面的一篇文章百度推出EZDL，编程小白也可训练AI中，我为大家介绍了百度推出的在线可视化AI工具: EZDL。从介绍上看，这款工具似乎不错，不过是否真如宣传的：任何人不用编写一行代码就可以轻松地构建、设计和部署人工智能（AI）模型，这得试用之后才知道。
微软人工智能公开课 : https://docs.microsoft.com/zh-cn/learn
来源： ScienceAI本文约3800字，建议阅读5分钟本文介绍了自学成才的人工智能显示出与大脑工作的相似之处。 十年来，许多最令人印象深刻的人工智能系统都是使用大量标记数据进行教学的。例如，可以将图像标记为「虎斑猫」或「虎猫」，以「训练」人工神经网络以正确区分虎斑和虎。该战略既取得了惊人的成功，又严重不足。 这种「监督」训练需要人工费力地标记数据，而神经网络通常会走捷径，学习将标签与最少、有时甚至是肤浅的信息联系起来。例如，神经网络可能会使用草的存在来识别牛的照片，因为牛通常是在田野中拍摄的。 「我们
NVIDIA去年发布了一个线上讲座，题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。
【新智元导读】2016 年就要过去了，关于机器学习的知识储备你觉得自己做得如何？下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章，汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程，分类整理，初学者、进阶级还是资深研究员，都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图，观看的话请复制文中的链接哦。 目录 第一部分：机器学习入门 怎样在 6 个月内成为数据科学家 CMU统计机器学习课程 滑铁卢大学机器学习课程 Python 应用机器学习课程 导论：Python 数据科学 SciPy 机器学习导论课 Py
导读：下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章，汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程，分类整理，初学者、进阶级还是资深研究员，都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图，观看的话请复制文中的链接哦。 目录 第一部分：机器学习入门 怎样在 6 个月内成为数据科学家 CMU统计机器学习课程 滑铁卢大学机器学习课程 Python 应用机器学习课程 导论：Python 数据科学 SciPy 机器学习导论课 Python Pandas 数据分析 CS50 机器学习课程 Pandas 初
Tencent Media lab 致力于研究新型多媒体技术，主要工作集中在多媒体数据的高效压缩与实时通信。例如基于信号处理理论和深度学习方法的图像、视频等内容的处理、分析、质量评估。利用 AR、VR、XR 和全息技术为沉浸式媒体体验提供端到端解决方案的系统设计等。
今天为大家介绍的是来自Viji M. Draviam团队的一篇论文。人工智能（AI）的发展促进了计算机视觉和深度学习（DL）技术在显微镜图像和影片评估中的应用增加。这种应用不仅解决了动态细胞生物过程的定量分析难题，还开始支持药物开发、精准医疗和基因组-表型组映射方面的进展。作者调查了现有的基于AI的技术和工具，以及开源数据集，特别关注于细胞和亚细胞结构及动态的分割、分类和跟踪的计算任务。作者从计算视角总结了显微镜视频分析中长期存在的挑战，并回顾了深度学习引导自动化在细胞动态研究中的新兴研究前沿和创新应用。
数据标注行业流淌这么一句话：“有多少智能，就有多少人工”。大量的训练数据是进行深度学习的前提，数据的质量决定了模型的上限，而训练数据产生离不开数据标注，数据标注作为机器学习工程中重要的一环，是构建 AI 金字塔的基础。以旷世科技 AI 独角兽为例，它的标注员工多达 405 人，占公司员工比例的 17.2 %
随着短视频的快速发展以及安全管理的需求不断增多，视频领域的相关技术应用包括视频智能标签、智能教练、智能剪辑、智能安全管理、文本视频检索、视频精彩片段提取、视频智能封面正逐渐成为人们生活中的重要部分。
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