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【EasyDL Pro】AI

强调“道地”,经调查用植物有383科,2039属,11146种(以上内容来自:http:www.yikumed.comsolution13.html)。 本次使用EasyDLPro分类对164种,18种功能类型(清热,解表,补虚,平肝息风,化湿,利水渗湿,温里,理气,消食,止血,活血化瘀,化痰止咳平喘,安神,收涩, 分类精度均达到85.8%以上,平均每次鉴仅耗时2-5秒,已经达到很好的水平。结合现代深度学习反向传播提高精准度,为生产过程错综复杂的参数条件找到最优方案。 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的知。基于该框架的ERNIE2.0预训练模型,已累计学习10亿多知英文效果全面领先,适用于各类NLP应用场景。 以下内容仅适用于分类单单标签。

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【python 从菜鸟

安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? 如果您已经在产品拥有自己的处理框架,那么只要在将输入主形之前应用相同的变换即可使用。

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    之美食挑战赛 Ⅱ:由二分类到多分类,增加的不止是一点复杂度......

    就在几个月前,AI 研习社推出了第一场有关美食的挑战赛(详情请戳:之美食挑战赛:给你奖金与 GPU,告诉我豆腐 or 土豆?)。 除了食种类的成倍增加之外,四种食片辨度也有所降低。这对于专注于的开发者而言,相信是非常值得尝试的一次挑战!? 对于多类分类,示为两特征分 3 类美食挑战(Ⅱ):茄子、山、苦瓜 or 西兰花?本次 AI 研习社发起的美食挑战赛任务即:正确判断美食出现的食。 其,食共 4 种分类,包含了:茄子、山、苦瓜、西兰花。这相对于第一场美食系列挑战赛「土豆 or 豆腐」而言,难度有所上升。但和之前比赛相同的是,每张片只包含了其一种食。? 参赛者需要根据美食进行分类,其:茄子=0、山=1、苦瓜=2、西兰花=3。

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    ——MNIST

    为了从训练样本提取代表性特征,通常通过堆叠自编码器来构建深度神经网络,这是一种特殊类型的单层神经网络(Hinton and Salakhutdinov 2006)。 本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http:yann.lecun.comexdbmnist可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数字模型训练生成的

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE脚本运行范例 本文重点是针对Airtest进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持;2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用 长按指纹的二维码,获取更多测试干货分享!将我们公众号置顶  ?  不会漏掉我们的原创干货哦! ? ?

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    H5

    对比----1、百度发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果:测试片:下面为测试后的结果:2、采用 tesseract.js 后结果H5 (采用Tesseract.js 进行)----简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: body{margin:0 auto;width:500px;font-size:12px;font-family:arial, helvetica, sans-serif} cursor:pointer}img{background:#ddd}h2{font-weight:500;font-size:16px}fieldset legend{margin-left:33%}

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    「案例分享」视觉检测&标解析应用解决方案

    数字化转型案例·博腾制液体分层视觉检测的标解析应用客户痛点:1、 过分依赖人工:分层现象靠技术人员经验判断,人工操作容易视觉疲劳及工作疏忽导致料浪费造成巨额经济损失。 应用解决方案数字化转型案例·博腾制液体分层视觉检测的标解析应用系统对拍摄完成的分层釜内产品进行处理和赋码,在赋码完成以后系统开始进行多次迭代训练,提取产品核心特征信息形成固化模板,视频实时监控时获取通过与系统内固化模板进行对比以此判断是否自动提醒和自动打开阀门 2、 人机交互管理:支持自动取、AI、人工标记、自动报警、硬件交互控制、数据自动备份等信息处理功能。 4、 标解析系统:通过零部件的唯一码,同时与供方的内部系统集成,追溯到最底层原料及零部件的相关过程数据。 5、 数据管理心:采用国密SM9的加密算法,以保证企业用户的数据的安全,确保用户数据不会被恶意篡改。

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测)?

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (二)

    三、均值hash下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) # Step2 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤:1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR) # Step2

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    小米造车再加码!收购深动科技自动驾驶公司| 镁客网每周硬科技领域投融资汇总(7.3-7.9)

    作者 | 来自镁客星球的波点本周硬科技领域投融资事件一共31起,人工智能领域发生12起融资事件,占比39%;半导体领域发生10起融资事件,占比33%;生物医领域发生7起融资事件,占比22%;新料、航空航天领域分发生 AnyVision是一家以色列视觉技术研发商,专注于面部、身体和物体技术,以及其底层系统基础设施的建设,旗下开发有“Better Tomorrow”、“FaceKey”等产品,可通过使用计算机视觉技术 ,为用户提供智能服务,可应用于智能相机、体育、娱乐、零售等领域。 福瑞泰克是一家辅助驾驶解决方案研发商,公司致力于为相关企业提供动态物体辨、路况侦查与车辆追踪、地数据分析等辅助驾驶相关技术解决方案,公司研发的产品包括行车记录仪、微波车载雷达、影后视镜等。 锐思智芯是一家从事机器视觉芯片及模组技术研发的高新技术企业,在视觉传感器、系统芯片、处理等方面丰富的产品开发经验,以创新性的素结构设计自主研发了机器视觉传感器芯片,以及模组、算法、系统等全套解决方案

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    投融资汇总 | 本周(1.27-2.1)英特尔拟大手笔收购以色列芯片制造商

    、新料、新能源、航空航天和半导体领域分发生1起融资事件,分占比3%。 基于知谱和深度学习技术,智言科技建立了深度语义理解模型,同时构建了保险及证券领域知谱,从而开发了针对金融领域的智能机器人,可以为客户提供从售前的需求挖掘、客户行为激励、金融产品推荐到售后的客户关系 目前,它构建完成千万量级的健康医疗专业知体系,具备在计算机视觉、自然语言处理、知谱领域80%的AI核心技术,旗下产品和服务包含AI技术开放平台、人工智能操作系统、健康医疗管理系统、机器人系统以及健康医疗完整解决方案 据悉,基于测序的快速诊断技术使用了高通量测序技术和专有的机器学习算法,可在短短数小时内出细菌病原体的种类以及抗生素耐性概况。 该公司制造的CT成产品可减少手术室的辐射照射,其已经在市场上销售的移动CT成设备Airo,具有130多种有源装置,可以在脊柱手术、神经外科、胸腔手术、放射肿瘤科等场景下应用,能够增强CT的质量

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    【基金报名倒数10天】CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(三)——大数据技术&区块链技术

    您也可以查看往期内容,了解其它四个课题方向的详细信息:机器学习,计算机视觉及模式语音技术、自然语言处理五、大数据技术专题5.1 超大上的分布式算法网络社交产品拥有众多活跃用户和多模态的交流信息,同时也有着丰富的业务场景和问题 深度学习技术、强化学习技术等在处理、自然语言理解、语音技术等领域的应用均取得了较大的进展。 针对互联网广告特定场景,深度学习、强化学习等技术可应用在广告点击率、转化率预估,广告多媒体素的理解,用户画兴趣挖掘等方向。 5)   广告多媒体素(包括、视频)的文字检测与、特征表达、语义理解等,包括并不限于OCR及语意结合的理解,广告(视频)物体检测、广告(视频)tag提取。 5.4 利用神经网络的物发现研究利用深度神经网络(DNN)在大型物治疗数据集上的训练将各种物根据各自的分子结构、理等数据进行治疗类分类。进一步利用生成对抗网络(GAN)生成多样性的有机分子。

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    【基金报名倒数10天】CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(三)——大数据技术&区块链技术

    您也可以查看往期内容,了解其它四个课题方向的详细信息: 点击☞   机器学习,计算机视觉及模式 点击☞   语音技术、自然语言处理 ? 深度学习技术、强化学习技术等在处理、自然语言理解、语音技术等领域的应用均取得了较大的进展。 针对互联网广告特定场景,深度学习、强化学习等技术可应用在广告点击率、转化率预估,广告多媒体素的理解,用户画兴趣挖掘等方向。 5)   广告多媒体素(包括、视频)的文字检测与、特征表达、语义理解等,包括并不限于OCR及语意结合的理解,广告(视频)物体检测、广告(视频)tag提取。 5.4 利用神经网络的物发现研究 利用深度神经网络(DNN)在大型物治疗数据集上的训练将各种物根据各自的分子结构、理等数据进行治疗类分类。

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    动力电池回收解决方案商“博萃循环”获数千万Pre-A轮融资|镁客网每周硬科技领域投融资汇总(5.15-5.21)

    首联智能是一个生物技术研发商,致力于人工智能算法和SaaS平台方面深度开发。姜歌机器人姜歌机器人完成数百万美元Pre-A轮融资,投资方为联想之星。 LightCode Photonics是一家自动驾驶技术研发商,该公司研发了紧凑型激光雷达级3D摄头,广泛应用于自动驾驶汽车行业。 Hummingbird Bioscience是一家创新生物医研发商,致力于开发针对难治性疾病的新型突破性精准抗体疗法,能够准确新的疾病靶标,从而使其能够工程化设计并生成抗体来精确击这些通常较难的靶标 泰励生物是一家肿瘤免疫治疗物研发商,综合对靶点蛋白的科学洞见和物化学经验,致力于研发针对肿瘤和免疫疾病的新颖小分子物。新料阳明量子阳明量子完成科科转天使基金数千万元新一轮增资。 产品包括激光雷达(TOF)芯片和系统, 三维提取和建模,虚拟现实及增强现实合成,智能人脸,手势和姿态,智能传感, 以及人工智能系统等。

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,从而减少人工成本的支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热的智能技术,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用?智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    krizcifar-10-binary.tar.gztf.app.flags.DEFINE_integer()等函数是添加了命令行的可选参数tf.app.flags.FLAGS 可以从对应的命令行参数读取参数 tensor_name + activations, x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for grad, var 参考资料:TensorFlow tf.app.flags.FLAGS 的用法介绍:https:blog.csdn.netlyc_yongcaiarticledetails73456960

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