前言 搜狗输入法的表情斗图功能，以其上屏的快速便捷、内容的丰富多彩、更新的及时高效等等，圈了一大波忠实的粉丝，该功能自上线后，获得了不少用户的青睐，同时也收获了很多的用户建议和问题反馈，我们极其重
本次评测内容做出以下承诺： 1.第三方独立评测 2.评测内容真实、可重现 3.评测方式为通用评测标准，无偏向性
9月初，MSU（莫斯科国立大学）公布了2018年视频编码压缩大赛的结果（http://www.compression.ru/video/codec_comparison/hevc_2018/#download_main_report_form），华为、腾讯、Intel和金山排名居前。
【新智元导读】新年伊始，新智元向你推荐香港浸会大学计算机学院褚晓文团队最新论文《基准评测当前最先进的深度学习软件工具》，评测了 Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch 这五个最受欢迎的DL框架在 FCN、CNN、RNN 上的表现。这是伯克利RISE实验室大牛、RISC之父 David Patterson 也在关注的深度学习库评测。论文作者强调这是一个开源项目，所有配置文件和实验数据均在 http: //www.comp.hkbu.edu.hk/∼chxw/dlbench.html
AI 科技评论按：本文转自微信公众号 医AI (med-ai)， 来源：arXiv.org，论文作者：Shaohuai Shi, Qiang Wang, Pengfei Xu, Xiaowen Chu，译者：吴博, Elaine, Melody 在 2016 年推出深度学习工具评测的褚晓文团队，赶在猴年最后一天，在 arXiv.org 上发布了最新的评测版本。这份评测的初版，通过国内AI自媒体的传播，在国内业界影响很大。在学术界，其反响更是非同一般。褚晓文教授在1月5日的朋友圈说David Patterso
设备流畅与否是用户对终端性能最直观的感受之一，但是不同用户对流畅度的感知和评价都存在一定的主观性，制定统一可度量的性能流畅评测标准对终端性能体验评价至关重要。
AI 研习社按：谷歌去年年中推出的 TPUv1 一度让英伟达感受到威胁将近，而现在的谷歌 TPU 二代 TPUv2 则着着实实得将这份威胁变成了现实，去年的评测中英伟达 Tesla V100 尚能不惧谷歌 TPUv1 的挑战，但是现在谷歌 TPU 二代来了，英伟达 Tesla V100 尚能战否？
自动配送车作为一种物流车的商用属性，主要运用于为大众进行即时配送服务场景，决定了其日常运行的时长占比远高于一般乘用车。同时，自动配送车致力于为消费者解决最后3公里的商品即时配送的产品定位，决定了其大量的使用场景位于人口相对稠密的地区。这两个属性也决定了自动配送车在道路测试过程中需要面对更复杂的场景以及更高的行人安全保障需求。
在前段时间 2022 世界人工智能大会（WAIC）上， OpenMMLab 基于新一代训练架构 MMEngine ，发布了全新的 OpenMMLab 2.0 视觉算法体系，详细见上一期内容。
RPA，全称机器人流程自动化技术。该技术可按照事先设定的流程，控制计算机完成鼠标点击、数据处理、跨软件操作等任务，已广泛应用于金融、电商、运营商、政务、物流、制造等众多行业领域，在财务、税务、人力、内审、法务、风控、客服、运营、IT 等劳动密集型场景取得了非常好的降本增效成果。据 IDC（国际数据公司）统计预测，2018-2023 年全球 RPA 市场规模将持续上涨， 2023 年达到 39 亿美元。而中国 RPA 市场规模则将以 64% 的年复合增长率扩张至 10.2 亿美元。
上周的时候有看到腾讯云重庆机房AMD CPU配置在进行团购活动，确实从价格上看是比较便宜2GB内存配置仅需要年付180元，而且如果是新用户可以得到18个月使用权限。我们常见的CPU一般都是英特尔，对于AMD配置在实际上可能会有一些差异，但是对于入门网站项目来说其实差异并不是特别大。
我们选择LTP-3.2.0 、ICTCLAS(2015版) 、jieba(C++版)等国内具代表性的分词软件与THULAC做性能比较。我们选择Windows作为测试环境，根据第二届国际汉语分词测评（The SecondInternational Chinese Word Segmentation Bakeoff)发布的国际中文分词测评标准，对不同软件进行了速度和准确率测试。
【磐创AI导读】：本文为中文分词工具整理分享。想要了解更多技术咨询，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
在一个基本的评测系统中我们有了评测执行工具、评测数据、评测环境就能进行一次评测任务的执行，但现在是大数据时代，我们更多的需求是针对大量数据进行评测。比如在输入法评测中我们有10000个语料文件需要下发到100台手机上执行测试，如果靠人工控制逐一分配任务难免非常复杂混乱，影响工作效率。而一个任务分发管理平台的意义就是实现对所有任务进行统一管理，保证有序高效执行。
除了各类开源模型外，还有GPT-4、PaLM 2等众多「闭源」模型，甚至还开设了一个「准中文」排行榜。
CoNLL 系列评测是自然语言处理领域影响力最大的技术评测，每年由 ACL 的计算自然语言学习会议（Conference on Computational Natural Language Learning，CoNLL）主办。在今年 CoNLL-2017 评测（http://universaldependencies.org/conll17/）上，哈工大社会计算与信息检索研究中心取得第四名的佳绩，这也是亚洲团队所取得的最好成绩。为此，AI 科技评论近日邀请到了哈尔滨工业大学计算机学院副教授车万翔博士做了一次
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中，性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求，以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
又有好一阵子没写文章了，因为期末事情比较多的缘故。现在终于放假，可以继续更新了。
LiveVideoStack：王豪你好，向LiveVideoStack的读者介绍下自己，以及您（或您团队）目前负责工作和感兴趣的技术方向。
在前文中有提到，百度 Newifi 的硬件配置为单核 CPU ，128M RAM，基本能够满足日常使用。但由于其内置存储仅有16M，如不安装外置存储则无法安装扩展程序。另一方面，如果路由器更换了存储设备，此前已安装好的扩展程序将不得不重新安装和配置。
* 本文原创作者：Sunnieli 首先做个说明为什么我会先这个自动化加固的评测。很大一部分原因是和兴趣有关，因为是学习app安全开发，所以多多少少要了解移动安全这方面的知识，很多时候我们会用一些线上的自动化安全平台来给应用加固。 所以在一开始选择什么加固产品的时候也是试了好多个不同的厂商。这次就不如把我之前测的一些数据分享出来，供大家参考。 对于移动应用开发工程师来说，应用自动化加固无疑是最便捷的一种安全方式了。通过加固可以在一定程度上达到反编译和防止被二次打包的效果。当然，现在网上很多平台都提供加固服务
让天下开发者早点下班 腾讯云智聆口语评测团队近期发布 口语评测英文版SDK 核心功能 1. 封装api调用及本地音视频文件处理 （对音频分片的开发量缩短） 2.基础录音功能 （边录边传，提升评测稳定性） 适用终端 iOS和Android 没有使用sdk前 开发录音和评测功能 需要 ① 了解整个录音逻辑 ② 编写每一步的代码 ③ 需要了解音频格式 ④ 还有系统兼容性问题，比如机型、系统等适配问题 距离收到这个需求单，已经过去了48个小时…… 使用sdk后 只需在APP中导入sdk，简单修改api接口调用
镭速FTP由我所在的开发团队研发，经过13个月的努力打磨，2018年1月20日正式发布第一个版本。
Graph4Rec是由百度同学研发的基于PaddlePaddle实现的推荐系统GNN应用工具包。
一是峰值算力，它反映AI芯片理论上的最大算力，但却不能反映其在实际场景中的处理能力；
如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
Linode在国内站长圈中是数一数二的 VPS 商家，提供的日本 TK1 线路早已经成为“传家宝”被大家长期收藏。今天我们来写一下开通Linode 日本 TK2 机房线路体验及速度性能评测的过程。希望对初次接触 Linode 的朋友有所帮助，这也是老魏写博客一直坚持的想法。 相关阅读： Linode 5 美元新方案 1G 内存/1CPU/20G SSD Linode-国外最稳定的 VPS 注册付款教程 Linode 收费扣费方式解释 一、Linode 官方网址 点我打开 Linode 官方网站 初次注册付款
从去年下半年开始，我们对腾讯云服务器的认识还是比较多的，这当然也得益于腾讯云商家的促销活动比较密集。且腾讯云服务器促销活动没有像阿里云这样限制只能新用户才可以选择。腾讯云服务器有提供北京、成都、上海、中国香港、新加坡、曼谷、首尔、东京、硅谷等十多个数据中心节点。我们都知道，如果选择国内节点建站则需要办理接入手续才可以。
腾讯云 AMD CPU 云服务器自从 2018 年夏天推出后很火爆，当初没下手的朋友们是不是有点遗憾呢？一般云产品会越来越便宜，但是腾讯云 AMD CPU 服务器不是这样子的。趁着前几天活动老魏上手了一台腾讯云 AMD 服务器重庆节点服务器，本文是给感兴趣的朋友介绍一下腾讯云 AMD CPU 云服务器重庆主机性能及评测。
美团搜索与NLP部与国内两所高校组队，提出了一种基于BERT和LightGBM的多模融合检索排序解决方案，拿下了WSDM Cup 2020 Task 1榜单的第一名。本文系获奖作者的经验总结文章。
2024 年 1 月 19 日，业界首个网络安全大模型评测平台 SecBench 正式发布，该平台由腾讯朱雀实验室和腾讯安全科恩实验室，联合腾讯混元大模型、清华大学江勇教授 / 夏树涛教授团队、香港理工大学罗夏朴教授研究团队、上海人工智能实验室 OpenCompass 团队共同建设，主要解决开源大模型在网络安全应用中安全能力的评估难题，旨在为大模型在安全领域的落地应用选择基座模型提供参考，加速大模型落地进程。同时，通过建设安全大模型评测基准，为安全大模型研发提供公平、公正、客观、全面的评测能力，推动安全大模型建设。
今天我们要评测的 jeet air plus 在以上几方面表现又如何呢？让我们来详细剖析。
在上一篇文章中，我们初步介绍了 GAN 的原理以及如何使用 MMGeneration 训练 DCGAN 模型。
QQ浏览器的feeds视频每天有数亿的播放量，视频的质量会影响用户使用QB的体验。如何在海量的视频库中发现劣质视频，一直是视频运营的重要关注点。常用的方式是，给视频加一个举报按钮，让用户来举报，这是一个直接且有效的方式。
大家好，我是来自上海交通大学的宋利，接下来我将从以下三个方面为大家分享有关视频质量评价的内容。
当用户发起需求后，【意图理解】在前，【服务提供】在后，基本上已经构成了一轮完整闭环。
隧道爬虫IP在保护你的网络隐私和提供安全的数据传输方面起着关键作用。然而，在众多的商家中选择适合自己的并非易事。本文将分享一些关键的考虑因素，帮助你选择适合你的隧道爬虫IP商家。无论你是个人用户还是企业客户，相信这些指南都能帮助你做出明智的选择，确保你的网络连接安全可靠。
QQ浏览器的feeds视频每天有数亿的播放量，视频的质量会影响用户使用QB的体验。如何在海量的视频库中发现劣质视频，一直是视频运营的重要关注点。
时光飞逝，2019年的春天我们听着5G时代的呼喊，瞧着超高清趋势活泼的枝头，一幅春意盎然的大视频美景扑面而来。整个视频产业被推向高潮，其背后的视频编码技术功不可没，时下三个标准组织齐头并进，构成目前视频编码标准的主流：
1. 简介： 1.1. 什么是EasyDL专业版 EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台，目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向，内置百度海量数据训练的预训练模型，可灵活脚本调参，只需少量数据可达到优模型效果。 适用人群： 专业AI工程师且追求灵活、深度调参的企业或个人开发者 支持定制模型类型。 1.2. 支持视觉及自然语言处理两大技术方向: 视觉：支持图像分类及物体检测两类模型训练。 任务类型: 预置算法 图像分类：Resnet(50,101)、Se_Resnext(50,101)、Mobilenet Nasnet 物体检测：FasterRCNN、YoloV3、mobilenetSSD 自然语言处理：支持文本分类及短文本匹配两类模型训练，内置百度百亿级数据所训练出的预训练模型ENNIE. ERNIE(艾尼）是百度自研持续学习语义理解框架，该框架可持续学习海量数据中的知识。基于该框架的ERNIE2.0预训练模型，已累计学习10亿多知识，中英文效果全面领先，适用于各类NLP应用场景。 任务类型 ：预置网络 文本分类：BOW、CNN、GRU、TextCNN、LSTM、BiLSTM 短文本匹配：SimNet(BOW、CNN、GRU、LSTM)、FC 1.3. EasyDL专业版特点 预置百度百亿级数据规模的预训练模型，包括丰富的视觉模型及自然语言处理模型ERNIE，训练效果更突出。 对比经典版，支持代码级调整模型参数和模型结构，封装底层算法逻辑细节，代码行数更少，更易有算法基础的开发者上手。 支持从数据管理，模型训练到模型部署一站式AI服务。 如果说EasyDL经典版是倚天剑，PaddlePaddle是屠龙刀，那么EasyDL专业版就是刀剑合璧。
腾讯云 AMD CPU 云服务器自从 2018 年夏天推出后销售火爆，记得那时候魏艾斯博客发了文章腾讯云 AMD CPU 云服务器全国首推，当时 600 元/3 年没想到现在涨价了，居然 631.8 元/3 年！！！虽然涨的不多但是当初 600 元没下手的朋友们是不是有点遗憾呢？一般云产品会越来越便宜，但是腾讯云 AMD CPU 服务器不是这样子的。趁着前几天优惠活动老魏上手了一台腾讯云 AMD 服务器重庆节点服务器，本文是给感兴趣的朋友介绍一下腾讯云 AMD CPU 云服务器重庆主机性能及评测。
【新智元导读】视觉跟踪领域国际顶级赛事 Visual-Object-Tracking Challenge (VOT) 2017年结果出炉，结合传统滤波及深度学习的方案取得最佳成绩。本文是第二名北京邮电大学代表团队的技术分享。他们基于滤波的框架，抛弃传统特征，只使用CNN特征，减少了特征冗余，缓解了模型过拟合，使追踪器在速度和精度上都有不小的提高。代码分享链接：https://github.com/he010103/CFWCR.git 随着深度学习在计算机视觉方面大放异彩，近几年物体追踪也得到了飞速的发展。物
1 月 16 日，InfoQ 获悉，经过了半个月的部分客户的内测和反馈，MiniMax 全量发布大语言模型 abab6，该模型为国内首个 MoE（Mixture-of-Experts）大语言模型。
美国东部时间12月1日，国际权威AI基准测试MLPerf™公布最新一期训练(Training)榜单V1.1。在全部16个固定任务（Closed Division）测试中，浪潮信息和英伟达包揽15个冠军。 在单机测试的8项任务中，浪潮信息获7项冠军，英伟达获1项冠军；在集群测试的8项任务中，英伟达获7项冠军，微软云获1项冠军。 谷歌、微软云、英伟达、浪潮信息、百度、戴尔等14家公司及科研机构，参与此次MLPerf™基准测试，共提交180项固定任务（Closed）成绩，6项开放任务（Open）成绩。固定任务要求
7月23日，Meta正式发布Llama 3.1 模型，包含8B、70B和405B 三种参数规模。其中405B 是目前最大开源模型之一，拥有4050 亿参数，支持多语言输入输出，在复杂数学和即时生成内容方面表现出色。
3月6日，由国际电信联盟、中国信息通信研究院联合主办，人工智能产业发展联盟（AIIA）和中兴通讯承办的国际论坛“AI in 5G——引领新时代论坛”在深圳召开。
鉴于数据、计算力、算法等诸多门槛，自神经机器翻译（NMT）产品化以来，在很大程度上便是互联网巨头们的竞技场。 如今，又一个新的挑战者高调加入进来，直接把矛头指向堪称行业技术标杆的谷歌、微软以及 Facebook。 上周，来自德国的 DeepL 翻译上线，号称实现了 NMT 技术的新突破，打造出了“世界上最精确、语言组织最自然的机器翻译系统”；并宣布在自家组织的盲测中，打败了谷歌翻译以及微软与 Facebook 的 NMT 系统，衅意十足。 目前，DeepL 翻译已支持英德法西等 42 门欧洲语言，正在对
| 导语 大规模的强化学习需要海量的异构计算资源，批量快速启停训练任务，高频更新模型参数，跨机跨进程共享模型数据等。传统的手工管理模式操作繁琐，面临诸多不确定性，带来的各种挑战无法支撑大规模强化学习的场景。本文介绍了腾讯内部某业务基于 TKE 构建大规模强化学习解决方案，以及与传统手工模式对比该方案带来的优势。
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