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文字识别助力智能运营,加速金融业务流转效率
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
文字识别
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
1.2K
0
Github 3.8k,人、车、OCR 等 9 大高精度超轻量图像识别模型全开源!!
神经网络
人工智能
编程算法
深度学习
网络安全
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
1.3K
0
GitHub 3.1K,业界首个流式语音合成系统开源!
深度学习
神经网络
人工智能
声纹识别
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
2.6K
0
GitHub 获星 3.5K,顶会 SOTA 算法开源,这个 NLP 项目价值百万!
深度学习
神经网络
人工智能
NLP 服务
开源
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
958
0
百度又发布一个神器!网友直呼好家伙
神经网络
深度学习
人工智能
https
网络安全
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
931
0
如何判断一个网页是列表页还是详情页
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
2.3K
0
将 CNN 与 RNN 组合使用,天才还是错乱?
机器学习
深度学习
人工智能
https
从有一些有趣的用例看,我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是,CNN 的最新研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。
崔庆才
2019-09-05
1.9K
0
机器视觉之后, AI 开始模仿嗅觉系统了
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
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
740
0
最适合中国开发者的深度学习框架:走向成熟的 PaddlePaddle 1.0
神经网络
人工智能
开源
编程算法
文件存储
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
584
0
人工神经网络真的像神经元一样工作吗?
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
强化学习
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
1.1K
0
OpenAI提出能合成高清逼真图像的模型:“我们和GAN不一样!”
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
698
0
Adobe用机器学习“反PS”,修没修图一眼就看出来
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
1.2K
0
OpenTag模型:减少人工标注,自动提取产品属性值
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
(1)将问题形式化为序列标注任务,并提出利用递归神经网络(双向 LSTM)捕获上下文和语义的联合模型,并且利用条件随机场(CRF)来约束标注连贯性;
崔庆才
2019-09-04
1.6K
0
大白话解释模型产生过拟合的原因!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差的一种现象!下图给出例子:
崔庆才
2019-09-04
545
0
为什么数据科学家都喜欢高斯分布
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
对深度学习和机器学习工程师而言,在世界上所有的概率模型中,高斯分布(Gaussian distribution)模型最为引人注目。即使你从来没有进行过AI项目,有很大的几率你曾经遇到过高斯模型。
崔庆才
2019-09-04
1.3K
0
IBM研究院提出Graph2Seq,基于注意力机制的图到序列学习
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Seq2Seq(序列到序列)及其变体在机器翻译、自然语言生成、语音识别、新药发现之类的领域表现非常出色。大多数Seq2Seq模型都属于编码器-解码器家族,其中编码器将输入序列编码为固定维度的连续向量表示,而解码器则解码向量得到目标序列。
崔庆才
2019-09-04
2.2K
0
GANs的首次落地应用:为患者制作最合适的假牙
图像处理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
近几年,计算机视觉发展得非常迅速,许多重要技术,例如目标物体识别、检测、语义分割等,都已经相当成熟。在这篇论文中,我们提出了另一种令人激动的成果——用生成对抗网络大规模定制医疗产品,例如牙冠(dental crown)。
崔庆才
2019-09-04
718
0
「目标检测算法」连连看:从 Faster R-CNN 、 R-FCN 到 FPN
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
在这个系列中,我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第1部分,我们介绍常见的基于区域的目标检测器,包括Fast R-CNN,Faster R-CNN,R-FCN和FPN。 第2部分,我们介绍单步检测器(single shoot dectors, SSD)。第3部分,我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法,我们研究哪些部分在其作用,哪些部分是重要的,可以在哪些部分进一步改进。希望通过对算法如何发展到今天的研究,会给我们未来的研究提供方向。
崔庆才
2019-09-04
782
0
BGAN:支持离散值、提升训练稳定性的新GAN训练方法
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
强化学习
首先,让我们温习一下GAN(对抗生成网络)的概念。简单来说,GAN是要生成“以假乱真”的样本。这个“以假乱真”,用形式化的语言来说,就是假定我们有一个模型G(生成网络),该模型的参数为θ,我们要找到最优的参数θ,使得模型G生成的样本的概率分布Qθ与真实数据的概率分布P尽可能接近。即:
崔庆才
2019-09-04
2.1K
0
重磅 | 完备的 AI 学习路线,最详细的资源整理!
人工智能
本文由知名开源平台,AI 技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI 有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿 Paper 和五大 AI 理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱。是你学习 AI 从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
崔庆才
2019-05-13
940
0
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穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
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