TimeSformer即Time-Space Transformer，这是第一个完全基于Transformer的视频架构，近年来已经成为许多自然语言处理(NLP)应用程序的主要方法，包括机器翻译和通用语言理解。
在《智能网联汽车行业数据合规解决方案（上）》一文中，我们主要讲述了智能网联汽车行业数据合规的一些基本背景和法规要求，接下来我们将重点介绍智能网联汽车行业数据合规的相关解决方案。
本文为52CV群友RoseVam投稿，介绍了视频活动检测经典模型 R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detect，该文出自ICCV 2017，谷歌学术显示已有127次引用，是该领域近两年较有影响力的工作，代码已开源。
为什么？要弄清这个问题，需要从日常人类生活中的相互作用的多样性说起。我们几乎无时无刻不在进行活动，这些活动中包括简单的动作，比如吃水果，或更复杂一些的，比如做饭。这些活动中都会发生人和周围事物的相互作用，这个过程是多步的，会受到物理学、人类目标，日常习惯和生物力学的支配。
随着深度学习的发展，现在的系统能够从视频中分析出丰富的视觉信息，促进道路事故回避、智能个人助理等应用的实现。其中一个重要的分析是预测行人的未来路径，即未来行为路径／轨迹预测，这个问题在计算机视觉社区中广受关注。它是视频理解中的必要一环，因为查看之前的视觉信息来预测未来在很多应用中都是有用的，如自动驾驶汽车、社交感知机器人等。
作为 AI 界的领军人物，谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞一直致力于 AI 民主化，希望利用 AI 造福社会。在昨日举行的清华大学—谷歌 AI 学术研讨会上，李飞飞就介绍了自己在“AI + 医疗”领域的最新前沿工作。
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
网龄超过3年的年轻人，很少有不知道Pornhub的（这事不能问太细）。作为一个全球福利网站中的扛把子，Pornhub在Alexa上最高排名前30，2018年全年独立访客访问量高达335亿，如今日均访问量已经破亿。
导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术，与对象存储 COS 深度融合，底层直接调用COS的数据，实现数据存储、流动、处理、识别一体化，提供综合性的云原生 AI 智能识别服务，包含图像理解（解析视频、图像中的场景、物品、动物等）、图像处理（一键抠图、图像修复）、图像质量评估（分析图像视觉质量）、图像搜索（在指定图库中搜索出相同或相似的图片）、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程，大幅减少人力成本，缩短产出时间的同
最近，来自 Salesforce AI 研究院、谷歌、斯坦福大学等机构的研究人员合作撰写了一篇文章，综述了基于深度学习的计算机视觉技术在医疗领域中的现状与应用。该论文发表在 Nature 旗下期刊 npj Digital Medicine 上。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 9折最后一天，不要错过！LiveVideoStackCon 2022 北京站 LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站即将在11月4日至5日召开，本次大会将延续「音视频+无限可能」的主题，除了保证传统专题《视频编解码的新突破》、《媒体服务质量保障与QoE》、《声声入耳：音频新体验》等内容质量过关以外，我们加强探索音视频技术对不同行业、场景、业务的赋能能力。从
早上的论坛可以在爱奇艺下载视频 下午的分论坛是多个同时进行的，我也只去了一部分，这里先按时间顺序写自己的一些收获，之后会从另外的角度做一个总结。 如果觉得我的整理对你有帮助，欢迎sta
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- LiveVideoStackCon 2022 上海站 | 8月5日我们一起聚焦音视频、探秘技术新发展 技术的快速升级正在一步步改变着人们的生活，创造出更多丰富的应用，带来更加前所未有的体验。元宇宙、虚拟人、数字孪生等更多新概念的涌现，催生出哪些新的音视频应用场景和体验，2022年8月5日-8月6日我们在上海海神诺富特大酒店一起探讨吧。 ⏰ 时间：2022年8月5-6日 📌 地点：上海·海
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 为什么参与LiveVideoStackCon 2022 北京站 距离2022年11月4日至5日召开的LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站 还有一个多月的时间，在我们紧锣密鼓地筹备下，又有一波精彩的演讲内容、新颖的互动环节、神秘的幕后团队等信息上线啦。现在，马上开启剧透模式，让大家一睹为快！ ⏰ 活动时间：2022年11月4-5日 🌏 活动地点：北京丽亭华
对人类来说，识别活动并预测接下来一段时间内可能发生的事情是很容易的，因为人类总是下意识地做出这样的预测，但机器要做到这一点就很困难，尤其是在标签数据相对缺乏的地方。(动作分类的人工智能系统通常会结合视频样本进行注释训练。)这就是谷歌研究团队推出VideoBERT的原因。VideoBERT是一个自我监督系统，可以处理各种代理任务，从未标记的视频中学习时间表示。
AI 科技评论按：如果你向一个人仅仅展示一段视频中的几帧，他通常可以推测出视频里发生的是什么事件以及屏幕上会显示出什么。例如，如果我们在视频开始时的帧中看到了一堆堆叠起来的罐头，在视频中间的帧中看到了有人将手指放在了视频的底部，而在视频后面的帧中看到这堆罐头倒了，我们可以猜测出手指也许推了罐头一把。然而，计算机却很难思考出这一点。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人的大脑和自监督学习模型的相似度有多高？ 我们都知道，人类的大脑90%都是自监督学习的，生物会不断对下一步发生的事情做出预测。 自监督学习，就是不需要外部干预也能做出决策。 只有少数情况我们会接受外部反馈，比如老师说：「你搞错了」。 而现在有学者发现，大型语言模型的自监督学习机制，像极了我们的大脑。 知名科普媒体Quanta Magazine近日报道，越来越多的研究发现，自监督学习模型，尤其是大型语言模型的自学方式，与我们的大脑的
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 【下午2点】相约上海，共话互动媒体技术产品新趋势 随着国内新媒体技术发展不断创新，互动媒体作为一种全新的媒体方式逐渐受到更多关注。时隔近一年，LiveVideoStack Meet再次来到上海，这次我们仍旧带来了极丰富的内容，希望与新老朋友一同探讨交流，报名已开放，期待会面～ 活动时间：2022年10月16日 14:00 ～ 17:00 活动地址：上海科技绿洲A区2号楼（国核大厦）31
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】人的大脑和自监督学习模型的相似度有多高？ 我们都知道，人类的大脑90%都是自监督学习的，生物会不断对下一步发生的事情做出预测。 自监督学习，就是不需要外部干预也能做出决策。 只有少数情况我们会接受外部反馈，比如老师说：「你搞错了」。 而现在有学者发现，大型语言模型的自监督学习机制，像极了我们的大脑。 知名科普媒体Quanta Magazine近日报道，越来越多的研究发现，自监督学习模型，尤其是大型语言模型的自学方式，与我们的大脑的学习
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。
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。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 视频图像色彩增强的主要方法与落地实践 色彩增强作为视频后处理中画质增强技术的一部分，配合视频降噪，暗光增强，对比度调整，边缘增强等技术，可以对视频画质起到较大的提升作用。 26 fps 的视频超分辨率模型 DAP！在线输出720P视频 不同于现阶段VSR的两大热点研究方向：真实世界/盲VSR、VSR与传输，本文作者在实时在线领域超分方向实现突破，这与IPRRN一文的出发点类似。本文DAP的效果堪比
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动，其中准确率在78.4-94.5%之间（取决于任务类别）。 比如，活动类别的可包括：
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 你是否能想象 AI 以第一人称视角来理解世界是什么样的呢？ 未来，以第一人称视角理解世界的 AI 可以开启沉浸式体验的新时代。增强现实（AR）眼镜和虚拟现实（VR）耳机等设备在日常生活中，将会变得像智能手机一样普遍且有用。 想象一下，你的 AR 设备准确地显示了如何在架子鼓课上握住鼓棒，知道你完成一个食谱；帮助你找到丢失的钥匙，或是像全息图一样在你的记忆中重现。 为了构建这些新技术，人工智能需要像我们一样，可以从第一人称的角度理解世界并
基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。
你可能用过iPhone自带相册的“回忆”功能：系统将同一地方或相关主题的照片精选后，再自动配上BGM生成小视频。虽然结果有些“粗糙”，却改变了我们使用照片的方式。 iPhone相册的“回忆”功能，是AI加持下手机相册服务主动化的一次尝试。而在云端网盘上，利用更强大的云端AI技术，照片的智能化服务已向前一步。前段时间，小红书、微博等平台有很多用户分享了#如果回忆会说话#照片回忆杀，照片上的文案不是手工输入而是AI配置。 这是百度网盘做的一个活动，用户上传任意类型的图片到百度网盘，AI都会结合照片上的人物、
字节跳动实现建设全球创作与交流平台的愿景，以及取得当前全球化进展，都离不开人工智能技术提供的关键支撑。字节跳动一向重视人工智能技术的发展，而其AI Lab，最开始是因NLP领域科学家李磊的加入而出名，随后马维英、李航等大佬也陆续入伙。
人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术，对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤：
中国计算机学会科学（CCF）普及工作委员会，10月组织了第一届计算机方向的科普视频大赛，鼓励广大科普工作者投身计算机相关领域创作科普内容，而这与腾讯高校合作创办的Wiztalk知识分享系列的理念不谋而合。腾讯作为主要赞助商之一，深度参与了竞赛的组织和宣传工作，同时也愿意通过Wiztalk，积极支持CCF推广宣传征集到的优秀获奖作品。 ---- 展播计划 12月1日起于每周二、四傍晚，在腾讯Wiz平台、腾讯视频、B站、微博等Wiztalk官方账号展播。 本期内容 本期展播视频为CCF第一届科普视频大赛获奖
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 看图看片，对现在的AI来说早已不是什么难事。 不过让AI分析视频中的人类动作时，传统基于目标检测的方法会碰到一个挑战： 静态物体的模式与行为动作的模式有很大不同，现有系统效果很不理想。 现在，来自上海交大的卢策吾团队基于这一思路，将整个任务分为了两个阶段： 先将像素映射到一个“基元活动”组成的过度空间，然后再用可解释的逻辑规则对检测到的基元做推断。 △ 左：传统方法，右：新方法 新方法让AI真正看懂剧里的卷福手在举杯(hold)，右边的人在伸手掏东西(
说到三大信息技术大家都很清楚，指的是云计算、大数据和人工智能，在人工智能（AI）快速发展的当下，例如常见的大数据分析、人工智能芯片生产的智能机器人等等，在工作、生活、教育、金融、科技、工业、农业、娱乐等各个领域随处可见，那么三大信息技术在智能监控中又有哪些应用呢？今天我们就结合安防监控系统EasyCVR平台，来给大家具体介绍一下。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA，旨在教机器理解人的活动。 该数据集以人类为中心进行标注，包含80类动作的 57600 个视频片段，有助于人类行为识别系统的研究 数据集地址：https://research.google.com/ava/ 论文：https://arxiv.org/abs/1705.08421 教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势界面等应用十分重要。尽管在
TimeSformer 是首个完全基于 Transformer 的视频架构。近年来，Transformer 已成为自然语言处理（NLP）领域中许多应用的主导方法，包括机器翻译、通用语言理解等。
语音活动检测（Voice Activity Detection， VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。VAD算法大致分为三类：基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
【新智元导读】研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex，研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型，根据参与者的大脑活动，该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在，研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。首先，他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频，功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工
12 月 8 日晚 19:00，「Milvus 冬日限定趴」 在 Zilliz 视频号直播间与大家相聚！在 2.2 新版本发布之际，Milvus 社区用户的老朋友，Zilliz 研发工程师李成龙带来了 Milvus 新功能的解读。来自什么值得买的架构师杨守斌和苏宁的智能运营研发中心技术总监宋志也来到直播间与大家分享了 Milvus 在电商领域中的实践。
鲁棒优化以及分布鲁棒优化问题已经成为当今优化领域的研究热点，在金融，调度以及机器学习等领域中都有着广泛的应用。本文主要介绍基于数据的分布鲁棒优化算法中的建模及其具体应用。
论文 1：A Smartphone-Based Adaptive Recognition and Real-Time Monitoring System for Human Activities
震惊！ 2020已正式过去了三分之二 乐乐的心情—— 不！敢！相！信！ 在这个坎坷的年份，乐乐马不停蹄为线上办公服务。在疫情、招聘、节日等特殊时节，都推出了相应的乐享使用攻略。 但是腾讯乐享不是个简单的产品，还有好多宝藏功能可以在各个场景用到。 今天乐乐为大家带来了分学习培训、知识管理、文化建设三大场景的【腾讯乐享最全功能盘点】！助力新朋友老朋友更好地使用乐享。 超便捷创建课堂： 支持文档、音视频素材； 课程可按需设置为选修/必修； 章节课程or独立课程，按你所需； 可以设置课程可见
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站 LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站即将在11月4日至5日召开，本次大会将延续「音视频+无限可能」的主题，继续挖掘音视频技术与不同行业、场景、业务的深入结合，并新增了《新风口：元宇宙入局之路》、《AI与多媒体》专题。值得期待的是，我们也首次将音频技术与品牌完全整合在一起，邀请了腾讯天琴
雪亮工程主要是针对农村地区治安防控的监控项目，在乡村的主干道、路口、人群聚集地部署高清摄像头，通过三级综治中心和指挥平台，将视频图像信息系统纵向下延至县、乡、村，通过建设各类视频监控点，实现视频图像信息交换共享平台按需联通、视频资源有效整合，基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用，达到农村地区社会治安防控"全覆盖、无死角"的目标。
随着科技的快速发展，AI技术为各行各业注入新的生命力，成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域，AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法，就连横空出世的“虚拟偶像”，也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验，能让用户产生更浓厚的兴趣，也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后，就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下，企业该如何用AI打造一款爆款活动呢？ 5月26日，腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
机器之心原创 作者：微胖、吴攀 李佳，谷歌云机器学习/人工智能研发负责人（Head of R&D, AI/ML, Senior Director at Cloud，Google）。本科毕业于中国科大自动化系。新加坡南洋理工大学硕士。在伊利诺伊大学香槟分校、普林斯顿大学与斯坦福大学跟随李飞飞从事计算机视觉研究。2011 年获斯坦福大学计算机科学博士。曾在谷歌实习，2011 年加入雅虎，2014 年成为雅虎资深研究员，开始领导雅虎实验室的视觉计算和机器学习部门。2015 年 2 月，Snapchat 聘请李佳担
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 与每年一样，Adobe 的 Max 2021 活动顺利开展。本次活动主要是以产品展示以及其他创新产品。 这个活动最有趣的特点之一是，Adobe 不断将人工智能集成到其产品或是功能中。在过去的几年里，人工智能一直是这家公司不断探索的领域。 与许多其他公司一样，Adobe 正在利用深度学习来改进其应用程序，巩固其在视频和图像编辑市场中的地位。反过来说，人工智能的使用也在重塑着 Adobe 的产品战略。 人工智能驱动的图像和视频编辑 Ado
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