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进击的Coder

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文字识别助力智能运营,加速金融业务流转效率
背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入,金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外,行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中,促使数据沉淀,加速流程效率,实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中,计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术(OCR)作为计算机视觉的主要方向之一,其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化,在业务办理、风险控制、内部数
崔庆才
2022-09-20
1.2K0
Github 3.8k,人、车、OCR 等 9 大高精度超轻量图像识别模型全开源!!
人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力,在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的 API、SDK,但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。 而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR 等 9 大经典识别场景、在 CPU 上可 3 毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目! 图1 PaddleClas 图像分类应用示意图 话不多说,赶紧送上传送门,识货的小伙伴赶紧尝
崔庆才
2022-06-17
1K0
GitHub 3.1K,业界首个流式语音合成系统开源!
大家好,我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术,但又不知道哪家的服务好,而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库,现在在 GitHub 上已经开源,而且已经斩获 3.1k star,效果很不错,同时这也是业界首个流式语音合成系统,推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈,最后还有直播课,大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见,常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人,这些都有着智能语音技术
崔庆才
2022-05-27
2.4K0
GitHub 获星 3.5K,顶会 SOTA 算法开源,这个 NLP 项目价值百万!
近两年,Prompt 范式已经成为 NLP 研究的第四范式,基于 Prompt 的小样本能力,吸引了学术界和产业界的广泛研究。近日,百度飞桨 PaddleNLP 开源基于 Prompt 的信息抽取技术,以及更多产业落地能力: 通用信息抽取统一建模技术 UIE 开源! 文心大模型 ERNIE 轻量级模型及一系列产业范例实践开源! 01 通用信息抽取 在金融、政务、法律、医疗等众多行业中,大量文档信息需要进行数字化及结构化处理,而人工处理方式往往费时费力,且容易产生错误。信息抽取技术能很好地解决这个问题。信息抽
崔庆才
2022-05-19
8880
百度又发布一个神器!网友直呼好家伙
目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱,不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务,也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块,在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。 正因如此,YOLOv5、YOLOX、PP-YOLOE、PP-PicoDet 等优秀算法层出不穷,各有优劣侧重。而在当前云、边、端多场景协同的产业大趋势下,运行速度、模型计算量、模型格式转化、硬件适配、统一部署方案等实际问题都需要考虑,到底该怎么选呢? 今天小编就给大家推荐一个,针对云、边、端各环境都深层优化的超强目
崔庆才
2022-04-18
8730
报告:AI 岗年薪下降 8.9%,收入不及 2018 年
这是「进击的Coder」的第 570 篇分享作者:丰色 萧箫(发自凹非寺)来源:量子位(ID:QbitAI) “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 在全球最热门、发展最快速的 AI 领域,去年平均薪资反倒下降了? 据 IEEE Spectrum 报道,2021 年全美技术人员的平均年薪上涨了 6.9%,从五位数(97859美元,约62万人民币)突破到了六位数:104566 美元(约 66 万人民币)。 然而相比 2020 年,机器学习、自然语言处理和人工智能这三领域的薪资分别降低了 2.1%、7.8% 和
崔庆才
2022-03-04
2540
GitHub 新出的功能!可以帮我们自动写代码
今天逛 GitHub 的时候发现了 GitHub 出了一个新的 Feature,叫做 GitHub Copilot,说可以帮我们自动写代码!
崔庆才
2021-07-22
1.4K0
如何判断一个网页是列表页还是详情页
解析页面是做爬虫的过程中的重要环节,而且如果站点多了,解析也会变得非常复杂,所以智能化解析就可能是一个不错的解决方案。如果我们能够容忍一定的错误率,那么我们可以利用智能化解析算法帮我们提取一些内容,简单高效。
崔庆才
2020-07-28
2.1K0
机器视觉之后, AI 开始模仿嗅觉系统了
如今的人工智能系统,例如受到神经元和神经系统连接启发的人工神经网络,在很多任务上表现得都不错。同样,这些系统需要强大的计算力和大量训练数据,这也使得它们能在围棋等游戏上达到甚至超越人类水平、能够检测出图像中的汽车、能分辨是猫是狗。但是,宾夕法尼亚大学的计算神经科学家 Konrad Kording 表示:“它们在音乐编曲或写短故事方面仍然表现不佳。它们在对实际情况进行有效推理时仍然有困难。”
崔庆才
2019-09-04
6740
最适合中国开发者的深度学习框架:走向成熟的 PaddlePaddle 1.0
自深度学习以分层逐步学习的奇思妙想崛起以来,深度学习框架就在不停地发展。在 AlexNet 还没有携带深度学习亮相 ImageNet 之前,由蒙特利尔大学 LISA 实验室所编写的 Theano 框架就已经开源,它可用来支持高效机器学习算法。Theano 是目前 DL 框架中的元老,它开启了深度神经网络高效编程的先河,后来开源的框架都受益于 Theano 的先行探索。
崔庆才
2019-09-04
5540
模型训练太慢?来试试用这个方法提速吧!
原标题:How to Train Your Model (Dramatically Faster)
崔庆才
2019-09-04
3.1K0
构建神经网络前你需要先考虑这10件事
在阅读了一篇 MNIST 的教程(或 10 篇)并了解了一些 Tensorflow / Keras 最佳实践后,你可能会认为将神经网络应用于预测任务是一种“即插即用”操作。
崔庆才
2019-09-04
5230
深入剖析!神经网络内部是如何完成表征的
博客原标题:Representation Power of Neural Networks
崔庆才
2019-09-04
6460
用 Python 做一些有意义的事情
故事的开始是这样的……我是标准的工科男,毕业后做了制造工程师,经常在厂子里,工作环境不太好,压力也挺大,重点是薪资不太高。
崔庆才
2019-09-04
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人工神经网络真的像神经元一样工作吗?
人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象,而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗?
崔庆才
2019-09-04
1.1K0
五个很厉害的 CNN 架构
让我们来看看一些强大的卷积神经网络,这些网络实现的深度学习为今天的计算机视觉的成就奠定了基础。
崔庆才
2019-09-04
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图解 2018 年领先的两大 NLP 模型:BERT 和 ELMo
2018 年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
崔庆才
2019-09-04
9070
OpenAI提出能合成高清逼真图像的模型:“我们和GAN不一样!”
这篇文章介绍了我们的新成果——Glow,这是一个可逆的生成模型,其中使用了可反复的1×1卷积网络。2015年,我们曾推出过NICE,它是一种针对复杂高维进行建模的深度学习框架。在可逆模型的基础上,研究人员简化了NICE的网络结构,使模型能生成更加真实的高分辨率图像,并支持高效的采样,能发现可以用来控制数据属性的特征。下面让我们看看这个模型到底怎么玩:
崔庆才
2019-09-04
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浅析图卷积神经网络
今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展,很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络,却不多人提起。那什么是图卷积神经网络呢?简单的来说就是其研究的对象是图数据(Graph),研究的模型是卷积神经网络。
崔庆才
2019-09-04
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Adobe用机器学习“反PS”,修没修图一眼就看出来
这是一张著名的PS照片,2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片,但是紧接着就有人出来打脸,证明了这张图是伪造的,可以看到底部的烟雾连形状都一毛一样。随着技术的发展,近几年人工智能也参与到“PS大战”中,譬如此前风靡reddit的deepfakes,以及将奥巴马换到某视频上做出一条假新闻等等。
崔庆才
2019-09-04
1.1K0
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