像 MP3、MP4、WebM 这些 视频格式，定义了构成媒体文件的音频轨道和视频轨道的储存结构，其中还包含描述这个媒体文件的元数据，以及用于编码的编码译码器等等。
机器学习中体现着各种工程和科学上的哲学思想，大的有集成学习，没有免费午餐，奥卡姆剃刀；小的有最大化类间差异、最小化类内差异。对于很多问题，存在着一类通行的解决思路，其中的一个典型代表就是“编码器-解码器”结构。这一看似简单的结构，背后蕴含的工程思想却非常值得我们学习和品味。
原文：https://mux.com/blog/streaming-video-on-the-internet-without-mpeg/
与翻译模型类似，我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记（即<start>）来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布（实际上是logits）。橙色方框显示解码算法的选择，帮助我们选择使用哪个单词。然后，选择的单词和图像再次传递给模型，直到我们满足停止条件，即我们获得特殊的句子结束标记（即<STOP>）作为下一个单词，或者我们超过了预先定义的步骤数。一个步骤是将图像和单词的张量传递给字幕生成器模型，并使用解码算法选择单词。
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。
AI 科技评论按：基于编码器-解码器结构的序列生成模型被广泛应用文本任务，例如神经机器翻译，摘要生成，对话系统等等。然而，现有模型在生成序列的时候都是只生成一次，而没有反复「推敲」的过程。而推敲在我们进行翻译、写文章的时候是一个很普遍的做法。因此有研究者将「推敲」引入序列生成模型中，提出了推敲网络，来改进序列生成质量。 在近期 GAIR 大讲堂的线上公开课上，来自中国科大--微软博士联合培养班的夏应策同学分享了一篇收录在 NIPS 2017 上的论文：Deliberation Networks: Seque
奇舞团是360集团最大的大前端团队，同样也是TC39和W3C会员，拥有Web前端、服务端、Android、iOS、设计、产品、运营等岗位人员，旗下的开源框架和技术品牌有SpriteJS、ThinkJS、MeshJS、Chimee、QiShare、声享、即视、奇字库、众成翻译、奇舞学院、奇舞周刊、泛前端分享等。
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随着最近H.266标准的完成，其惊人的复杂度令人生畏，与此同时，新兴的AOM组织于2018年年中耗时3年完成的AV1标准吸引了不少业内人的眼球，不仅仅是其有竞争力的编码性能，还有其在流媒体方面的优异表现，最重要的是其免专利费（royalty-free）使用这一项就会吸引各大厂商跟进。
图像标注（Image Captioning）是产生图像文字描述的过程。使用了自然语言处理和计算机视觉去产生描述。
1，修复http://www.discuz.net/forum-plugin-1.html在hover用户名字时，只显示一条宽线条的bug，原因是这个线条其实是个div，在common.js和ajax.js里通过xhr请求生成的。 此请求会返回一个xml，然后给libxml解析。但由于xml是gbk编码，libxml没带解码库所以失败了。另外有个点是，libxml其实不需要真正的gbk解码器，因为blink在 third_party\WebKit\Source\core\xml\parser\XMLDocumentParser.cpp的parseChunk里会传已解码好的数据，并且强制切换到utf16编码，但libxml会自己检查数据带的
【新智元导读】Github 用户 kaonashi-tyc 将字体设计的过程转化为一个“风格迁移”（style transfer）的问题，使用条件 GAN，训练神经网络自动将输入的汉字转化为另一种字体（风格）的汉字，效果相当不错。 今天为大家介绍一个使用 GAN 自动生成中文字体的项目。 创造字体是件很困难的事情，创造中文字体就更难了。 要创造一套符合 GBK（中国政府规定的字符集）的字体，设计师需要为超过 26000 个汉字做设计，有时候需要花好几年的时间才能完成。 为了解决了这个问题，Github 用户
作者：Lydia Hallie 译者：前端小智 来源： dev JavaScript 很酷，但是 JS 引擎是如何才能理解我们编写的代码呢?作为 JS 开发人员，我们通常不需要自己处理编译器。然而，了
新智元报道 来源：Arxiv 编辑：闻菲 【新智元导读】深度学习生成表情包，笑不笑由你。 自从有了表情包，跟人聊天时的第一反应，就是去找找看有什么适合的表情。 有一类表情包，形式是文字+图，尤其能
流行的ReactNative、Node.js、Angular.js、RXjs等技术
先进神经芯片中心默罕默德·萨万教授团队，自然语言处理实验室张岳教授团队和朱君明教授团队联合发布了他们最新的研究结果：“A high-performance brain-sentence communication designed for logosyllabic language”.该研究实现脑机接口全谱汉语解码，一定程度弥补了国际上汉语解码脑机接口技术的空白。
在Mozilla，我们一直在努力研究新一代AV1视频编解码器。AV1可比HEVC（H.265）和Google VP9提高25％的编码效率，并由AOM开放媒体联盟（ Mozilla & ATEME都是是其一部分）开发。
原文链接 / https://bloggeek.me/webrtc-video-codec/
识别自然图像中的文字仍是一个充满挑战的任务，本文提出了RARE（Robust text recognizer with Automatic REctification），一个对于不规则的文字具有鲁棒性的识别模型。RARE是一个深度神经网络，包括一个空间变换网络Spatial Transformer Network (STN)和一个序列识别网络Sequence Recognition Network (SRN)，两个网络同时用BP算法进行训练。网络结构如下：
AI科技评论按：Attention模型是近些年来自然语言处理领域重要的进展之一。注意力模型是从认知心理学中人脑注意力模型中引入的概念，在人观察世界时，对不同对象的关注程度是不同的，比如你在看书仔细品味文章中的一句话时，虽然你能看到整页的文字，但是注意力的焦点集中在这个句子上，其他文字虽然还在你的眼中，但是实际分配到的注意力是很少的。自然语言处理中也是同理，输入文本的不同部分对输出的贡献是不同的，即需要分配的注意力权重不同。使用注意力模型能够得到更好的生成结果。 由于标准的基于内容的attention机制主要
原文链接 / http://www.rtcbits.com/2021/02/webrtc-video-codecs-performance.html
随着音视频业务的快速发展，作为前端工程师，我们团队也逐步深入到音视频编解码领域，涉及到流媒体技术中的文本、图形、图像、音频和视频多种理论知识的学习，并有机会大规模应用到具体实践中。
今年八月，两篇背靠背《自然》文章展示了脑机接口在语言恢复方面的强大能力，单现有的语言脑机接口技术多是为「英文等字母语言」体系构建而成，针对「汉字等非字母体系」的语言脑机接口系统研究仍是空白。
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
前有DALL.E文本生成图像，现有将文字变成 3D场景。近日，苹果 AI 团队发布最新 AI 模型 GAUDI，它是基于 3D 场景的神经架构 NeRFs，可以根据文字生成 3D 室内场景。
2020年，直播带货火爆全网。想一探淘宝直播背后的前端技术？本文将带你进入淘宝直播前端技术的世界。
在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。
Image crate是 Rust 最受欢迎的图像处理库，现已发布新版本！它为各种图像格式带来了加速和其他增强功能。
再比如 OpenAI 的 DALL·E，可以魔法一般地按照自然语言文字描述直接生成对应图片！
接触了前端这么久以来，你每天跟JS打交道，你肯定也和我一样认为JavaScript很酷。但机器怎么能真正理解你写的代码呢？
---- 新智元报道 编辑：桃子 Joey 【新智元导读】Hinton对AI恐惧不是没有道理。现在，德克萨斯大学开发的一种类ChatGPT模型都能读心了，准确率高达82%，网友惊呼精神隐私在哪？ 神经网络之父Geoffrey Hinton离职谷歌，直言对毕生工作感到后悔。 现在看来，他对AI的害怕，不是没有道理。 因为，一种类ChatGPT模型已经学会了读心术，准确率高达82%！ 来自德克萨斯大学奥斯汀分校的研究者开发了一种基于GPT的语言解码器。 它能通过非侵入性的MRI/fMRI收集大脑活动
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】大艺术家重磅升级！最近OpenAI发布升级版DALL·E 2，不仅分辨率提升了4倍，准确率更高，业务也更广了：除了生成图像，还能二次创作！ 2021年1月，OpenAI放了一个大招：DALL-E模型，让自然语言和图像成功牵手，输入一段不管多离谱的文本，都能生成图片！ 比如经典的「牛油果形状的扶手椅」，还有新奇生物「一个长颈鹿乌龟」。 当时看着已经够神奇了吧？ 时隔一年，OpenAI结合另一个多模态模型CLIP，发布了第二个版本DALL·E 2！
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】大艺术家重磅升级！最近OpenAI发布升级版DALL·E 2，不仅分辨率提升了4倍，准确率更高，业务也更广了：除了生成图像，还能二次创作！ 2021年1月，OpenAI放了一个大招：DALL-E模型，让自然语言和图像成功牵手，输入一段不管多离谱的文本，都能生成图片！ 比如经典的「牛油果形状的扶手椅」，还有新奇生物「一个长颈鹿乌龟」。 当时看着已经够神奇了吧？ 时隔一年，OpenAI结合另一个多模态模型CLIP，发布
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，大部分人的日常生活，都离不开手机上的虚拟键盘，而这其中的大部分人都会觉得虚拟键盘不好用。数据显示，相对于实体键盘，用户用虚拟键盘打字的速度要慢35%。 于是，谷歌又看到了人工智能技术的用武之地。他们优化了Android系统的Gboard输入法，目标是建立智能化机制，无论你选择什么语言都能带来更快的输入速度，并提供拼写建议和错误更正功能。 Google Research官方博客昨天发布文章，介绍了他们对Gboard的优化，量子位编译如下： 我们注意
在这个 2022 年的编解码器进展中，我将介绍去年与 H.264、VP9、HEVC、AV1、多功能视频编码（VVC）、低复杂度增强型视频编码（LCEVC）和基本视频编码（EVC）有关的最重要的公告。编解码器有很多，但篇幅有限，所以本文只是简单介绍。
定义string变量为str,内存流变量为ms,比特数组为bt 1.字符串=>比特数组 (1)byte[] bt=System.Text.Encoding.Default.GetBytes("字符串"); (2)byte[] bt=Convert.FromBase64String("字符串"); 补充： System.Text.Encoding.Unicode.GetBytes(str); System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(str); System.Text.Encod
AI真能无师自通，对于我们这些“因为语言不通而分散在各处”的人们来说，简直是天大的福音。
昨天，Google发布了一个开源项目WebM。 这个项目的目的，是在文件格式方面，为制作和发布互联网视频提供了一个开源的解决方案。 WebM采用MKV作为封装格式，里面的音频编码用Vorbis格式，视
在 8月7日在德国柏林召开的2016 计算语言学（ACL）大会上，学者Thang Luong、Kyunghyun Cho 和 Christopher D. Manning进行了关于神经机器翻译（NMT）的讲座。神经机器翻译是一种简单的新架构，可以让机器学会翻译。该方法虽然相对较新，已经显示出了非常好的效果，在各种语言对上都实现了最顶尖的表现。神经网络在自然语言处理方面，未来有巨大的应用潜力。 讲座学者之一 Kyunghyn Cho 与深度学习“大神” Yoshua Bengio、蒙特利尔大学学者 Jun
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
Movist Pro 是一款易于使用且功能强大的电影播放器。您可以为每个视频编解码器选择QuickTime或FFmpeg作为解码器，并立即与其他解码器重新打开。Movist Pro支持许多欣赏电影的有用功能，包括视频解码加速，数字音频输出，高质量字幕，全屏导航，便捷美观的用户界面等。
在Python中，常见的编码问题之一是'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0。这个错误通常出现在试图解码包含非UTF-8编码字符的字节字符串时。让我们深入了解这个问题，找出解决方案。 首先，让我们了解一下UTF-8编码和字节字符串的概念。
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题，探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题，如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者：Jason Brownlee 译者：专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程，其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。
在其背后提供支持的，是新加坡国立大学NExT++实验室与清华刘知远团队一同打造的全新多模态大模型。
H7-TOOL所有资源汇总（含操作手册）： http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=89934 PC机软件：升级PC软件到V2.1.
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为进阶级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
据悉，开源发布的Lyra代码是用C++编写的，以提高速度、效率和互操作性，使用了带有Abseil的Bazel构建框架和GoogleTest框架进行全面的单元测试。
文/CSDN周翔 今年 3 月，雷军在两会的媒体沟通会上表示，“去年年初，小米设立了探索实验室，不久将有重磅级的人工智能产品发布。” 昨日（7 月 26 日）下午，传闻已久小米人工智能产品——小米 AI 音箱终于现身。在发布会上，王川特意提到了小米脑王刚博士带领的 NLP 团队，也就是说小米已经用上了自己的 NLP 技术。但是语音识别方面，小米 AI 音箱仍然采用了第三方的技术。 不过，AI科技大本营发现，就在几天前，小米在 arXiv 上首次提交了一篇端对端的语音识别论文。这篇论文实际上是西工大计算机
本文对华南理工大学和联想研究院共同完成，被AAAI-20录用的论文《Decoupled Attention Network for Text Recognition》进行解读。
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