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手把手教你实战汉字

由TinyMind发起的 #第一届汉字挑战赛# 正在火热进行中,比赛才开始2周,便有数只黑马冲进榜单。目前TOP16全部为90分以上,可谓竞争激烈,高手如林。 为此TinyMind特邀战场中奋勇拼搏的两名前锋,为大家整理了一些经验心得,用不同的解题思路,以启发新手们如何开动,参与到本次比赛中。 以下为参赛ID:真的学不会 的经验分享 汉字入门 前段时间参加了一次TinyMind举办的汉字挑战赛,说是挑战赛其实就是一场练习赛。 如果能把这几本完全吃透那也很厉害了,当然学习知点的途径还有很多。 知乎 微信公众号 Google TinyMind 加油!! 以下为参赛ID:Link 的经验分享 深度学习入门指南:从零开始TinyMind汉字 环境搭建 数据导入 启动网络 环境搭建: 对入门来说,最容易的还是在windows下进行开发。

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Baseline | 2019 DCIC《 文化传承—汉字多场景

赛题名称 文化传承 – 汉字多场景 (Cultural Inheritance – Recognizing Chinese Calligraphy in Multiple Scenarios) 在全球化、电子化的今天,的外部环境有了非常微妙的变化,对于年轻一代,古代字体越来越难以,一些由这些文字承载的传统文化无顺利传承。 所以利用先进的技术,实时、准确、自动地出这些文字,对于记录整理艺术和传播背后的中国文化有着重要的社会价值。 赛题任务 是中华民族文化传承的瑰宝,希望此次大赛能够通过人工智能算实现文字的自动,解决实际场景中有些文字难以的问题。要求参赛者给出测试数据集中每张图片中文字的位置及对应的内容。 本次大赛会提供已标注的训练图片集供参赛者开发训练生成模型和算,参赛者用开发&训练生成的模型和算测试图片集中每张图片文字的内容以及文字对应的位置并提交竞赛平台,以参赛者提交的结果准确率作为竞赛排名成绩的依据

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    基于深度学习的细颗粒度鸟类准确率超过92%

    创视智能科技(南京)有限公司的算团队研发出了一种基于卷积神经网络的深度学习高精度鸟类,有效的解决了鸟类的问题,算准确率超过92%。 创视智能的算团队着力研究和解决对低质量图像的率不高的难题,通过基于FP32高浮点高精度算、饱和预处理等新技术新算子的使用,提升针对低质量监测图像的准确率;同时优化和完善了基于低样本下的鸟类 ,目前深度学习技术大都是基于大的样本库来完成的,但是部分珍稀鸟类监测图像较少,创视智能形成了一种在少量样本的情况下,实现高精度的自动,对野生动物的广泛应用有着重要意义。   基于多尺度卷积神经网络架构搭建的深度学习算模型可以对微小的野生动物进行精确的,同时基于华为昇腾310算力芯片的联合开发,已经可以部署在他们集群环境和边缘盒式产品中,使得速度高且算力性价比高。 在生态学中,这些方先前已用于物种级的动物以及个体灵长类动物,猪和大象。但是,到目前为止,还没有在鸟类之类的较小动物中进行过探索。

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    AI说:你的有咖喱味丨看字

    一个跨国研究团队通过机器学习的算,让机器从英文手写的字迹中判断写者来自中国、印度、马来西亚、孟加拉国和伊朗中的哪个国家。 这个团队包含中国、印度和马来西亚研究人员,其中两名中国研究者分来自河海大学和南京大学。 亚洲五国英文 这项研究的基础是来自中国、印度、马来西亚、孟加拉国、伊朗五个国家的数据集。 准确率比前人算翻倍 在最后的测试中,这套方的确出了不少各种各样的字体: ? 研究者们统计了一下这个方的准确率: ? 上图中,下面的表格是前人研究的方测试结果,可以看出,针对数据集中的每个国家,笔迹准确率都在40%左右,没有过半; 上方的表格则是这次研究者们的测试结果,每个国家的笔迹准确率都在60%以上,平均达到了 或许它可以用在刑侦领域,以字迹结合人脸、生物等技术来判断犯罪,但字迹的只能作为参考,有误判的可能性。 不过,字迹作为个人的数据也可以被用来做营销。

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    评价图封面的图像匹配方(Multimedia)

    人类只能通过看封面来一本,但电脑怎么能做到呢?本文探讨了不同的图封面特征检测器及其匹配方,并对其速度和精度进行了比较。例如,这将允许图馆开发基于封面图图片的交互式服务。 只需通过数据库提供封面的一个单一图像, 通过考虑每本封面图像的不同转换进行了测试,最终取得了令人鼓舞的成果。 Hachemi, Ikram Achar, Biasi Wiga, Mahfoud Sidi Ali Mebarek 原文链接:https://arxiv.org/abs/2001.05200 评价图封面的图像匹配方

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    评价图封面的图像匹配方(Multimedia)

    人类只能通过看封面来一本,但电脑怎么能做到呢?本文探讨了不同的图封面特征检测器及其匹配方,并对其速度和精度进行了比较。例如,这将允许图馆开发基于封面图图片的交互式服务。 只需通过数据库提供封面的一个单一图像。通过考虑每本封面图像的不同转换进行了测试,取得了令人鼓舞的成果。 Rabie Hachemi,Ikram Achar,Biasi Wiga,Mahfoud Sidi Ali Mebarek 原文链接:https://arxiv.org/abs/2001.05200 评价图封面的图像匹配方

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    usb无怎么办 教你解决usb无

    不过也会遇到过这样的情况,就是将usb设备连接到电脑之后,电脑显示无正确读取,下面,小编就给大家分享usb无的图文方了。 其实,造成USB设备无的故障是由于很多原因引起的,包括软、硬件,那该如何解决这个问题呢?下面,小编就来跟大家讲解解决usb无的方了。 解决usb无 按“win + R”打开运行,输入“cmd”命令,点击“确定” 电脑usb图-1 启动命令提示符窗口,分执行以下两条命令: reg add "HKEY_LOCAL_MACHINE 无图-7 拔掉USB设备,然后再重新插上 usb设备图-8 如果还没好,右击“通用串行总线控制器”下的“USB Root Hub”项目,打开的右键菜单点击“属性”命令。 usb设备图-9 打开的属性窗口切换到“电源管理”选项卡,去掉“允许计算机关闭此设备以节约电源”,点击“确定”按钮 无图-10 以上就是usb无的讲解方了。

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    车牌SDK算

    人工智能浪潮一波又一波,没有车牌,车辆限外的是难以监管下去的,下面说说比较普遍的车牌sdk在不同平台的用。 移动端前端车牌SDK算: 移动端前端车牌SDK算软件特点: 1、速度快 “只需扫一扫,快速车牌” 像扫描二维码一样轻轻扫描,0.5s,便可快速准确的出车牌号码。 2、支持超大角度,准确车牌 3、支持多平台应用 移动端前端车牌完美支持ios系统,Android系统,支持手机ARM平台和PDA的X86架构 移动端前端车牌SDK算配置要求: 操作系统 :支持ios7.0,Android4.0 硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上,1G RAM 头:支持自动对焦,200万像素以上 安装程序占用空间,2MBytes 移动端前端车牌支持全车牌

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    龙泉寺贤超师:用 AI 为古籍经、断句、翻译

    By 超神经 内容提要:来自最强科研寺庙龙泉寺的贤超师,近年来一直在研究人工智能与文献古籍的融合,目前,他已带领的《大藏经》团队实现 AI 自动标点、文白翻译、古籍文字等技术实践。 三年后,龙泉寺整理出版了《南山八大部》;再次年,龙泉寺的藏经办公室成立,旨在探索利用人工智能技术,研发出基于深度学习的单字引擎; 2017年,龙泉寺成立人工智能与信息技术中心,研发出能各种不同大藏经版本的整列引擎 现代汉语中,句号、引号、名号等常用标点近十种, 古汉语中仅有的句号、顿号,经文中也很少出现,难以阅读 贤超师介绍道,所谓自动标点,是指在没有人工干预的前提下,根据算给古籍文本自动标注现代中文标点的技术 基于深度学习的 OCR,古籍文字 目前市面上的 OCR 软件都是针对印刷体的,因此不能很好地古籍文献中的字体。 基于弱监督学习的精确文字分割 最终,其开发的 OCR 方能够进行古籍的单字、单列和半自动的多列,能够有效地完成各类古籍的电子化工作。 ?

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    集锦(14)|图像| 图像的罗夏测试

    随着对基于深度学习的图像的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算组合起来快速进行图片和标注。 为了更好地了解各个卷积神经网络算在应用层面上的细微差和趋势,我们将其应用到罗夏墨迹测试(Rorschach Test)上。 测试结果 总的来说,我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认。因此点,我们将预测分值靠前的分为一组,并将它们的得分相加。 最优的预测结果分为战机、时钟和皮套。 对于这些复杂图像的就比较难以理解了,比如第10张卡片竟被认为是托盘。

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    “人脸”开始立

    但在另一面,有些事件也堪称“人脸应用反面教材”,譬如将人脸用于学生课堂行为监控,以及前不久刚判决的“国内人脸第一案”动物园刷脸入园等。 此次“戴头盔看房”对于“人脸监管”而言是一个导火索,是加速立的催化剂。 ? 天津方面,已经明确要求企事业单位、行业协会、商会等市场信用信息提供单位,禁止采集人脸、指纹、声音等生物信息。 相较于过往对人脸等个人信息的保护,此次立的最大不同,在于“场景”的明晰。于人脸监管而言,此次的立只是开始。 而这些被非售卖的人脸信息到了哪里?有人拿它生成动态视频来“欺骗”人脸核验机制,有人拿它从事犯罪活动…… 事实上,即便能够带来不可估量的产业价值,人脸也正迎来一场“全球抵制”。 ? 以美国为例,截至目前,包括马萨诸塞州、波士顿、旧金山市、波特兰市等多个州市已经颁布明确禁令,禁止执部门、政府机构使用人脸和监控技术。

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    表格综述

    虽然此方可以相对完整的图片中的表格,但也存在几个问题:1、图片倾斜不易 2、图片背景复杂会干扰 3、少线表情况,表格只有上下两条线的时候如何判断。 表格结构序列部分,使用改进的文本MASTER,它与原生的MASTER在结构上的区如图8所示。 表格文本行检测部分,采用的是经典的文本检测算PSENet[14],表格文本行部分,采用的文本MASTER。 表格对象从PDF文档,到文档图片,再到自然场景图片,复杂场景表格越来越被重视。随着人工智能应用的成熟,表格已从传统图像算转向到深度学习算。 对于表格这一技术来讲,一款推理速度快且在少样本情况下表现优异的表格会备受青睐。

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    SSL证的区和申请办

    一个证通过工具查看到证的拥有者和签发者。 image.png openssl的x509工具提供了查看所有者(subject)和颁发者(issuer)的方。 机构证的签发者都是公认的知名CA机构。知名CA机构会被主流客户端和服务器所认可。所以自签发的证在https通信中会被浏览器并向访问者发出安全警告。 只验证证的注册网站域名,可10分钟快速颁发,能起到加密传输的作用,但无向用户证明网站的真实身份。也只是证明了该域名是正确的,无证明网站的真实注册身份,所以有可能被钓鱼网站 利用。 这里的通配符是无限个数的子域名证,所以如果新的域名要接入https,显然是最方便的。 但是泛域名证不能做到EV级安全的 CA机构的选择:除了以上的区,剩下的只有算的区。 1.5、免费和收费证的区 收费的和免费的签发证有什么区呢?有以下三个主要区类型:免费的只有DV安全级的证 有效期:免费的一般只有1~3月的有效期。而收费的有1~2年。

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    Python应用(一) 网站验证码以及

    1.读取图片 2.图片降噪 3.图片切割 4.图像文本输出 验证字符 验证码内的字符主要以机器学习的分类算来完成,目前我所利用的字符的算为KNN(K邻近算)和SVM (支持向量机算 在编码过程中,我认为难度最大的部分是的学习和使用。 01 学习与 验证码的过程分为学习过程与过程 学习 ? ? ? 上图代码运用的是SVM的过程 02 图像处理 验证码图像处理脑图 ? 03 概述 字符整体流程很好理解,举个例子,字符像素文本A进入,通过对算的结果进行判断,便可以完成过程。 SVM多类分类方 因此如果大规模验证码,我建议适用SVM作为。 04 实践细节注意事项 这部分内容是我所遇到的问题。

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    DPOS 共 - 缺失的白皮

    Delegated Proof of Stake 这篇“缺失的白皮”是对委托权益证明(Delegated Proof of Stake, DPOS)的分析,旨在分析 DPOS 的工作原理及其鲁棒性(robust 而共,是就确定性交易顺序达成一致并过滤无效交易的过程。有各种不同的共都可以产生等效的交易排序,但通过在多个区块链上长年累月的可靠运行,DPOS 已经证明其具备健壮性、安全性和有效性。 像所有共一样,块生产者(俗话就是出块人)可能导致的最大损害是审查(censorship)。所有块的有效性必须基于确定性的开源状态机逻辑。 就实际运行中如何达成共而言,如何选择出块人其实几乎没有多大影响,因此,本文将重点介绍在选好出块人之后,如何达成共。 为了帮助解释这个算,我将假设 3 个块生产者 A,B 和 C。 不像其它共,当大多数出块人出现问题时,DPOS 仍然可以继续工作。在此过程中,社区可以投票替换掉不合格的出块人,直到恢复 100% 参与率。

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    主板不内存条或不全的解决方

    最近帮一个做视频剪辑的朋友DIY一台性价比的机器,在亮机测试的时候呢,出现了一个bug:四根内存条有一根不能导致显示器没有任何的显示(一般你的电脑如果开机黑屏,但是蜂鸣器又没有报警之类的,可以试试重新拔插内存条 解决的办是我从一个搞硬件的老司机哪里问到的,他说,有的主板因为CPU插座的螺丝没有拧紧或者是过紧导致接触不良。啥意思呢,下面看图: ?

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    phpstormPhalcon语及提示

    在开发Phalcon相关项目时,phpstorm编辑器并没有Phalcon相关语的自动提示,相对影响开发效率。下面来介绍如何让phpstorm支持对Phalcon语的自动提示。 CPHALCON directory does not exist"); //} 然后执行如下命令: php gen-stubs.php 成功后,会看到 ide 目录下生成了Phalcon相应版本的语文件目录 单点“+”按钮,在弹出的操作框中,选择到刚才phalcon-devtools的解压目录里生成的语文件目录, 然后双击选中“/ide/Phalcon版本目录/Phalcon/”目录,点击“应用”和“确定 3、phpstorm自动提示Phalcon语 按上述步骤操作完毕并重启phpstorm后,即可以测试phpstorm自动提示Phalcon语功能,如下图所示即表示导入成功。 ? 本站文章除注明转载外,均为本站原创 欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处,尊重他人劳动 转载请注明:文章转载自:Marser [https://www.marser.cn] 本文标题:phpstorm

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