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AI全自动钓鱼,原神游戏沦陷!
就在今年 9 月,这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本,添加 / 丰富了地图,并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点,不同的位置可以钓不同的鱼。
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2021-10-12
1.1K0
加拿大小哥用树莓派做了一个狗子探测器:实时识别路过的狗子,还能向狗主人“表白”
相信不少人和文摘菌一样,一旦滑到可爱的狗子视频,都会忍不住多看几秒,然后狠狠地点个赞。
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2021-04-14
4900
追番神器+1!即时翻译、瞬间排版,这个基于漫画的AI系统居然想消灭汉化组?
去年,一位叫作石渡祥之佑的小哥开发了一个AI系统Mantra,该系统结合了特定于漫画的图像识别技术、机器翻译和外语排版自动化技术,也就是说,能够直接在漫画原文上实现翻译。
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2020-06-29
1.4K0
看YouTube学做广播体操?机器人即将掌握人类所有动作 | 一周AI最火论文
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!
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2019-12-02
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运算更快,耗电更少!中国香港科技大学首创多层全光学人工神经网络
如今,尽管计算机已经具有了十分强大的学习能力,但是在图像模式识别、风险管理等复杂任务上都还难以达到与人类持平的水准。
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2019-09-19
5820
十行代码搞定目标检测
计算机视觉是人工智能的一个重要领域,是关于计算机和软件系统的科学,可以对图像和场景进行识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在大量的实际需求,目标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。
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2019-08-26
7200
首场ACRV机器人视觉挑战,全卷积神经网络实现交互式医学图像分割 | AI一周学术
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
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2019-04-26
4380
智能新零售,一眼“看”穿你
说的更具体一点,声音识别、图像识别和数字化的人工智能算法,会对零售行业带来根本性的推动。
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2019-03-04
7100
业界 | 图像识别的未来:机遇与挑战并存
在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进,但在进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中,微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
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2018-12-17
1.1K0
学界 | 北邮夺冠CVPR 2018 DeepGlobe比赛,他们是这样做卫星图像识别的
在刚刚结束的CVPR2018: DeepGlobe Road Extraction Challenge(全球卫星图像道路提取)比赛中,北京邮电大学信息与通信工程学院模式识别实验室张闯老师指导的研究生周理琛同学,脱颖而出,取得第一名的好成绩。
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2018-07-31
1.3K0
从人脸识别到情感分析,这有50个机器学习实用API!
大数据文摘作品 编译:大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗?本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别,文本分析,NLP,情感分析,语言翻译,机器学习和预测的API列表,快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域: 人脸和图像识别 文本分析,NLP,情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中,列表中的元素按字母顺序排列。相
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2018-06-29
1.8K0
关于机器学习在网络安全中的五大误解
‍‍‍‍‍‍‍‍ 来自 | FreeBuf.COM · 参考来源 | Securelist · 编译 | Avenger ‍‍‍‍‍‍ 机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域,它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用,这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。甚至机器没有学习和生成的能力,连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题——关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一 网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某
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2018-05-25
1.6K0
数学菜鸟的AI学习攻略 | 数学符号轻松入门
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | Molly 寒小阳 “ 自学AI的过程中,我们非常需要理解这些数学符号。它可以让你用一种非常简洁的方式来表达一个复杂的想法。 ” 你是否跟我一样,自幼恨透数学。 现在,我终于发现了我对数学绝缘的最主要原因:我的老师从来不去回答最重要的问题:我为什么要学数学?学数学有什么用? 他们只是在黑板上写下一大堆方程,并让我记下来。 现在,如果你对AI这个激动人心的领域感兴趣,那么它将是回答这个问题最好的答案!那就是,我想要写一个
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2018-05-25
1.4K0
汉化视频 | Yann LeCun亲自上镜,三个视频解读人工智能
图像识别 视频要点: 通常,计算机使用被称为算法的一系列精确的指令进行编程。算法是一个简单的指令序列。 但怎样可以写一个算法来识别图像呢?例如区分一张图是汽车还是狗。实际上连仅表达出车与狗的差异都很困难。 我们在做的一件事便是,事实上人类已经做了数个世纪的,将需要识别的图像与一系列已经记住的模版做比较。 问题是这样做并不够好,因为这个工作过程中我们将需要海量的模版。我们需要各种可能位置、颜色、姿势的狗的图片,对汽车也是如此。所以这一方法在实践中并不太可行。这便是机器学习方法需要被使用的地方了。 我们所做的不
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2018-05-25
3890
TED演讲 | 计算机是怎样快速看懂图片的:比R-CNN快1000倍的YOLO算法
大数据文摘作品,转载要求见文末 主讲人 | Joseph Redmon 翻轴 | 海抒,Lisa,弋心 校对 | 陈啸明 后期 | DJ You only live once? 不,You only
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2018-05-24
1.6K0
怎样找到一份深度学习的工作 | 附学习材料,资源与建议
选文 | 寒小阳 翻译校对 | 戴丹&胡杨 寒小阳 如果你是一个软件工程师(或者你现在正在学习这一方面),你肯定有机会听说过深度学习(有时候深度学习缩写为"DL")。它现在是一个热门、且快速发展的研究领域,解决工业界的一系列问题,从图像识别、手写识别到机器翻译,更甚于AlphaGo4比1击败了世界围棋冠军。 大部分人认为找与深度学习相关的工作应该具有博士学位或者大量的相关经验,但是如果你已经是一名很好的工程师,那你就可以很快、很好的学习这些必要的技能和技巧。至少,这是我们的观点。(即使你是深度学习的
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2018-05-24
6940
前沿 | AI不用地图和GPS也能认路:DeepMind再放大招
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 是的,谷歌DeepMind又在搞事情。 这次,是用深度强化学习和神经网络来建立导航系统。无需标注好的地图指引,AI仅仅依靠街景照片的图像识别就能到达目的地。类似于AlphaGo Zero的没有棋谱,也能学会下棋。 注意,这无关乎驾驶,仅仅关乎导航——穿越真实城市,到达指定的经纬度坐标。整个过程不涉及交通数据(周围有没有车和人),也没有对车辆控制建模。 但这已经足够复杂了。在曼哈顿的5个区域、伦敦和巴黎市中心,AI能成功穿过复杂的交叉路口、人行道、隧道和各种拓扑结构。 3月31号
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2018-05-23
6620
顶尖人工智能无法识别这些简单图像
随着越来越多的东西依赖于越来越难以捉摸的人工智能(AI),发现后者的缺陷就显得越来越重要,此文中的黑箱研究就越来越必不可少。 上面的图案是什么?很简单的黄黑间条嘛。不过如果你问问最先进的人工智能,它给
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2018-05-23
1.3K0
学界 | Ian Goodfellow最新论文:是猫还是狗?不光神经网络识别不了,你也能被忽悠
大数据文摘作品 作者:小鱼、龙牧雪 上面这张图里,是猫还是狗?再好好想想,你能肯定吗? 根据胡子、鼻子较短判断,左边的似乎是猫。但是再看看右边,这明显是只狼狗吧(诡异的戴着蝴蝶结的狼狗orz)。但是这明明是一张图啊?怎么回事? 都是深度学习搞的鬼。 这是Ian Goodfellow大神2月22号最新论文里的成果。对抗性干扰,既能骗过神经网络,也能骗过人眼了。 先回忆一下我们是怎么忽悠神经网络的。 不久前,文摘菌发布过一篇关于如何利用一个小贴纸,让各大著名图像识别算法纷纷破功的文章(自带迷幻剂技能的小贴纸:忽
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2018-05-23
7500
自带迷幻剂技能的小贴纸:忽悠神经网络,让它将一切都当作烤面包机!
大数据文摘作品 编译:Katrine.Ren、元元 当下的图像识别技术看似愈发成熟了,但自带蠢萌属性的它实际上依然可以被轻易愚弄。 研究人员最近就成功忽悠了一把以智能著称的算法,让它们一脸懵逼地犯下了一系列错误: 比如把两个滑雪的人辨识为一只狗,把一个棒球看成是一杯意式咖啡,又例如把一只乌龟误认为是一把步枪。 最新的一个欺骗机器的方法操作更为简单,却有更深远的影响,所需要的道具也仅仅是一张简陋的贴纸而已。 图注按顺序为:将贴纸放在桌上,输入分类器的图像,分类器输出结果 这款由谷歌的研究人员新近开发的自带迷幻
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2018-05-23
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