硕果累累：摄于广州天河花市 过年了，祝各位朋友们牛年大吉、身体健康，财源滚滚、事事如意！ 各种红包满天飞，各式花样祝福应接不暇，感觉自己很落伍了。 为了与时俱进，在微信中了参与了两个活动，一个是挂“福”字，另一个是定制个性化红包封面。这两活动主要是微信为了“状态”和“视频号”这两个功能而做的带货活动，需要用户下载最新版微信 v8.0.2。 挂“福”字其实很简单，也不用所谓教程，找一个有“福”字的微信朋友，在 TA 名字下的状态栏点击“福”字，然后进入一个“点亮2021”的视频号直播频道，写下几句愿望，就
不在提供官方二进制包，WebRTC 发布换了新的方式。AV1 RTP 包也包含了。
3月20日，2017“云+视界”大会在北京召开，聚焦视频、直播行业的“新洞察、新趋势、新格局”，集结视频、直播行业的一众行业巨擘。文化部市场司副司长马峰、人民日报总经理叶蓁蓁、腾讯集团高级执行副总裁汤道生、腾讯公司副总裁腾讯云负责人邱跃鹏、腾讯音视频实验室总经理刘晓宇等500余位来自视频、直播、广电、新媒体、金融、电商、文化、娱乐相关全产业链的行业领军人物集聚大会现场，共同探讨直播行业的未来之路。 现场，腾讯音视频实验室总经理刘晓宇分享了音视频实验室在直播技术上的发展现状，根据应用场景进行了展示和解析，
智选SDK一周资讯大事记，将会为您呈现过去一周最受欢迎的SDK资讯、投融资、企业活动、人物访谈和创业故事等信息，让您在最短的时间内了解最火爆的前沿信息。 智齿科技获IDG500万美金A轮融资 4.0新品布局统一客服平台 ---- 客户世界消息：All in A step——智齿客服4.0新品上市暨A轮融资发布会在京举行，智齿科技宣布获得由IDG资本领投，真格基金、华创资本、芳晟股权跟投的500万美金A轮融资，同时发布了智齿客服4.0新品和智慧服务体系。 智齿科技全新推出的4.0新品，在延续并优化了智能机器人
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】最近，来自洛桑联邦理工学院的研究团队提出了一种全新的方法，可以用AI从大脑信号中提取视频画面。论文已登Nature，却遭网友疯狂「打假」。 现在，AI不仅会读脑，还会预测下一个画面了！ 利用AI，一个研究团队「看见」了老鼠眼中的电影世界。 更神奇的是，这种机器学习算法，还能揭示大脑记录数据中隐藏的结构，预测复杂的信息，比如老鼠会看到的东西。 给一段上世纪60年代黑白老电影中截取的视频画面：一个男子向汽车跑去，打开了后备箱。 小鼠看过电影片段后，
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这般丝滑的美食展示，是否让跟随镜头移动的你食指大动？ 再看这放大镜里流畅变化的弹簧，你敢相信，这完全是用静态图像合成的吗？ 没错，这样的动图并非截自视频，而是来自AI的合成大法。 甚至只需手机随手拍摄的十几张2D照片，就能实时渲染生成。 比起大名鼎鼎的谷歌前辈NeRF，这只名为NeX的AI，能直接把每秒渲染帧数从0.02帧提升到60帧。 也就是说，渲染速度能提升3个数量级。 细节之处，也更加接近真实效果。 这项已经入选CVPR 2021
本文为媒矿工厂编译的技术文章 原标题：Media, linked media and applications 原文链接：https://www.linkedin.com/pulse/media-li
本期的技术解码 为大家带来腾讯云视频插帧技术的详细解析 随着信息科技与互联网技术的高速发展，视频已逐渐成为人们获取信息的重要来源。为了提升人眼的视觉主观感受，各大厂商的视频采集和播放设备的性能也得到了飞速发展。视频的帧率作为视频质量的一个重要指标，对人眼的主观感受也影响良多。但是高帧率的视频对网络传输带宽、传输设备等的要求也随之增高。因此，为了降低成本，实现对低帧率(Low Frame Rate)的视频适时进行帧率增强是目前视频行业研究的热点问题。另外，针对现存低帧率，网络传输丢帧的视频做插帧增
1. 按需访问 云数据中心主要用于存储信息并提供灾难恢复功能。但是，随着移动应用和物联网(IoT)等新技术的发展，按需访问的需求也在不断增长。用户希望无论从本地设备存储还是云端访问数据，都能享受到同样的用户体验。云数据中心需要提供更快的数据处理速度，并继续将重点转移到云计算和减少延迟上来。 2. 招聘需求 数据科学家使用分析技术将大数据转化为有价值和有用的结论。随着云数据中心从信息存储基础设施转变为按需云数据处理中心，对数据工程师的需求正在不断上升。数据工程师优化其公司的大数据生态
云点播视频剪辑功能基于 HTML5 技术架构，可以通过浏览器快速方便的对内容进行具体的编辑操作，并在操作完成视频剪辑功能可以对后台服务器上的内容及后发送后台转码进行转码合成。
上一期讲到如何快速定位异常，这期就辅以实战案例加深理解。案例来源于我曾经的业务需求，为了避免不必要的麻烦，这里的数据是利用python生成的，并将业务背景简化处理，默认排除前置的数据传输异常和合理波动
PlusOne获千万元天使投资，聚焦下一代VR、AI教育科技 近日，PlusOne宣布获得千万人民币的天使投资，投资方为美国知名设计集团IDEO旗下的投资公司D4V和日本政策投资银行DBJ。据悉，P
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本文募格学术撰写。参考资料：微博、抖音等。 你们有没有听过 “什么什么媛” ，“某某媛” 之类的字眼？ 媛，在《说文》中解释道：媛，美女也，人所援也。本来是指姿态美好的女子。 可随着网红经济的发达，从“佛媛”到直播带货的“病媛，“xx媛”也变成了贬义。 前几日，一则【学术媛】的争论引起了圈内不少人热议，而起因，还要从博主@katekate朱朱 发的一则视频 “我以年级第一的成绩从牛津毕业了” 说起。 28岁女博士生被骂“学术媛” 在这则短片中，博主朱朱表示，自
当Power Pivot数据模型里的表很多的时候，到底这些表都是从哪儿来的？如果某个表的数据源需要改变，到底从哪改？
近日，谷歌表示，它正在利用人工智能和机器学习技术来改善谷歌搜索的结果。在今天早上的一篇博客文章中，这家科技巨头宣布，在美国用英语搜索新闻主题的用户，现在可以在搜索结果页面的顶部看到一篇文章。当有多个与搜索相关的结果时，每个结果都将按照相关性和质量进行组织，从而考虑到视角的多样性。
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“在互联网还不发达的时代，就是《程序员》伴我成长的。” “怀念啊，曾经《程序员》的日子。” “我是看着《程序员》长大的，大二时买了创刊号。” “这可是我们这一代人大学时候满满的回忆，也是当时寝室中传阅最多的书。” “每年的《程序员》合订本，我都会买来学习、收藏。” …… 生于 2001 年的《程序员》曾陪伴了无数开发者成长，影响了一代又一代的中国技术人，成为了众多技术人的必备读物、从业指南。当这些技术人已经成为核心技术骨干、首席科学家、CTO、企业创始人之时，至今聊起《程序员》依然侃侃而谈、激情盎然。 今天
这是一个专栏，从视频编码最基础的知识到HEVC技术细节的点点滴滴，记录了我研究生对于视频编码的理解。这个系列包含了下面的内容。
LiveVideoStack：蔡锐涛你好，能否简要介绍下自己，包括目前的主要工作及关注领域？
对于人工智能来说，开发一个能可靠地理解世界、并使用自然语言作出反应的对话系统是一个很大的挑战。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
腾讯18周年庆当天，腾讯人工智能实验室（AI Lab）首次发布深度网络学习视频案例——《青春无畏，冲动不止》庆生视频的艺术滤镜版本 今年风靡业界的Prisma以及天天P图的“潮爆艺术画”，能够将用户拍摄的照片变换成指定的风格。它不仅仅是一个简单的图像滤镜操作，它赋予深度神经网络学习任意艺术风格的能力，并且能够应用到任意的输入图像中，是以深度学习为代表的AI技术在艺术上的创新。 视频是未来互联网上最多的流量载体。“未来 70%、80% 的流量可能都出自视频”。 在图像风格变换引起爆发性关注之后，一系列的公司，
11月30日，2022年腾讯全球数字生态大会举办。视源股份未来教育集团副总裁、开得联智能科技董事长黄逸涛出席智慧教育专场，围绕视源股份在教育领域的自主品牌希沃，发表了《希沃助力教育数字化转型应用实践与未来探索》主题演讲。 视源股份未来教育集团副总裁、开得联智能科技董事长黄逸涛 二十大报告中，把教育、科技、人才进行“三位一体”统筹安排，并明确提出要“推进教育数字化”。黄逸涛表示，这为教育数字化转型指明了行动方向，作为交互智能平板品类的首创者，希沃始终坚持“以用户为核心”，专注于教师、教室和教学，用数字化的方
在今年的数博会上，《连线》杂志创始主编、《失控》作者凯文·凯利发表了以“数字孪生 镜像世界”为主题的演讲。“镜像世界”是凯文·凯利被多次提及的概念，是对未来20年数字世界的描绘。
机器学习（二） ——线性回归、代价函数与梯度下降基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法，其主要目的在于用一个函数表示一组数据，其中横轴是变量（假定一
一个月前，谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音（Text-to-Speech，简称TTS）技术上取得代际突破，接着该公司又对其语音转文字（Speech-to-Text，简称STT）API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型，根据特定用例量身定制：短语音命令、打电话或视频，在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今，升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
随着音视频技术的飞速发展，直播已成为当下最为炙手可热的技术。然而如何保障资源不被盗用，如何防止用户非法接入，对于直播平台至关重要。本文简要介绍了当下主流的几种防盗链，并对其机制进行了详细的分析，对直播平台的安全建设具有一定的参考价值。
题图摄于北京北三环 （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师，联邦学习 KubeFATE / FATE 开源项目维护者和贡献者。） 相关信息：招聘云原生工程师 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学，请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 联邦学习 人工智能的成功在很大程度上取决于用于训练有效预测模型数据的数量和质量。在企业内部，数据通常作为孤立的数据孤岛被储存在服务器中。同时，商业竞争或隐私保护法律的限制，企业之间不能直接共享数据。 基于这些原因，许多企业或部门的数据样本
美国检察官周二表示，在2018年3月亚利桑那州坦佩发生的无人驾驶汽车事故中，Uber不承担刑事责任。
在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用，在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用：
体积视频在三维空间中捕捉实时画面，并且将其转换为 3D 模型，该模型可以放置在任何 3D 环境中，如虚拟现实环境，元宇宙或者增强现实等。在消费级别，捕获体积视频可以只包括一个深度相机，在生产级别，这可能包括大量的相机，几十台或上百台相机指向目标场景，并且有相同数量的深度相机用于捕捉深度信息，进一步生成点云。将所有的数据进行融合，从而可以得到体积视频。
继前面的文章中我们解析了小程序平台的架构，本次我们将解读在基于 Web 技术开发出来的小程序，它们都能从平台获得哪些 APIs 支持。
你玩儿过“一二三木头人吗”，一群到处移动的人在听到“木头人”三个字后，纷纷像冻住一样停下来！最近，在Youtube上，也出现了这样一波“木头人挑战”，而更有趣的是，谷歌把这些视频拿回家训练成了数据集，并且完成了一个最新研究：移动的单摄像头+移动的人，就能非常好的预测出视频中人的景深。
这种存储计算结果以备再次使用称之为：Memoization（这个词，不知道怎么翻译好）
今年的端午节，食品界的营销鬼才五芳斋又发了最新广告——《朋友们蘸起来》，这则视频通过一种科幻大片的风格展示了农业与科技的完美结合，可以说在一只端午节粽子背后有AI的养猪、种的大米。现在食品行业与人工智能的深度结合的趋势，正在形成新的风口。
来源 / ToB行业头条 （ID：wwwqifu） 作者 / 不二
555定时器是一种集成电路芯片，常被用于定时器、脉冲产生器和震荡电路。在CPU制作中作为pc（程序计数器）的主要组成部分。以下是我购买的NE555实拍图：
如今，视频伪造逐渐泛滥，越来越多的技术进步，也给不怀好意的人留下了可钻的空子。比如警察所佩戴的警佩相机，就很容易被不法分子“盯上”。
热成像仪是一种红外辐射设备，通过光电转换和电信号处理将物理物体转换为视频图像。热红外成像系统分为制冷型或非制冷。
视频理解领域取得了很大进展。例如，有监督的学习和强大的深度学习模型可用于对视频中的许多可能操作进行分类，使用单个标签汇总整个剪辑。但是，存在许多场景，其中需要的不仅仅是整个剪辑的一个标签。例如，如果机器人将水倒入杯中，仅仅识别“倾倒液体”的动作就不足以预测水何时会溢出。为此，有必要逐帧跟踪杯子中的水量。类似地，比较投手的姿势的棒球教练可能想要从球离开投手的手的精确时刻检索视频帧。此类应用程序需要模型来理解视频的每个帧。
选自arXiv 作者：Shangzhe Wu等 机器之心编译 编辑：陈、杜伟 在 CVPR 2020 最佳论文中，牛津大学 VGG 团队的博士生吴尚哲（Shangzhe Wu）等人提出了一种基于原始单目图像学习 3D 可变形对象类别的方法，且无需外部监督。近日，该团队又提出了通过单目视频的时间对应关系来学习可变形 3D 对象，并且可用于野外环境。 从 2D 图像中学习 3D 可变形对象是一个极其困难的问题，传统方法依赖于显式监督，如关键点和模板。但是，当这些对象不在实验室等可控环境中时，传统方法会限制它们
作者 | 李冬梅、核子可乐 代码审查是软件开发过程中最重要的环节之一。如果这项工作做得好，代码审查能够切实帮助我们发现 Bug，普及最佳实践并保障代码质量。 近日，Meta 技术团队宣布采用了几款工具和相应流程，很大程度提高了代码审查速率。 Meta 技术团队将针对代码库做出的一组 独立变更 称为“diff”。虽然 Meta 非常重视开发效率，但每条 diff 也必须经受严格审查，绝无例外。代码审查团队深知 审查周期越长，留给开发者们完成工作的时间就会越短。 为此，Meta 技术团队研究了多项指标，希望
选自Google Research Blog 作者：Inbar Mosseri等 机器之心编译 在嘈杂的环境中，人们非常善于把注意力集中在某个特定的人身上，在心理上「屏蔽」其他所有声音。这种能力被称为「鸡尾酒会效应」，是我们人类与生俱来的技能。然而，虽然关于自动语音分离（将音频信号分离为单独的语音源）的研究已经非常深入，但该问题仍是计算机领域面临的重大挑战。谷歌今日提出一种新型音频-视觉模型，从声音混合片段（如多名说话者和背景噪音）中分离出单独的语音信号。该模型只需训练一次，就可应用于任意说话者。 在《Lo
2017年年度游戏开发者大会（GDC）将于2月27日- 3月3日，在美国旧金山隆重举行。大会同期还将举办虚拟现实开发者大会（VRDC），届时，来自视频游戏行业的专业人士汇聚在一起，共同讨论游戏开发的相
近期，德国企业软件公司SAP正在进行对大数据创业公司Altiscale的收购事项，交易金额预计超过1.25亿美元。 据了解，Altiscale是一家Hadoop（一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构）云服务提供商，而该企业的Hadoop云服务解决方案特色在于客户企业无需在自己的数据中心增加大量的新服务器、存储器和网络基础设施也可获得Hadoop服务，也不需要聘请精通Hadoop软件的人员。 此外，Altiscale不仅提供Hadoop云服务，还提供比Hadoop更快的、基于MapReduce
首先通过视觉对外部世界达到语义认识，然后在语义认识的基础之上进行思维，进行其他认识活动的构建。
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：CoCo酱 ChatGPT已经是大模型的天花板了吗？ 不！没有做不到，只有想不到。谷歌出手，果然不会让人失望！ 谷歌悄悄上线了一个炸弹级模型——足足有5620亿参数！ PaLM-E 将真实世界的传感器信号与文本输入相结合，建立语言和感知的链接。 规模最大的模型“PaLM-E-562B”具有562B个参数，将540B的PaLM和22B的ViT集成在一起，这是目前报道的最大的视觉-语言模型。 模型输入包括视觉、连续状态估计值和文本输入。作者在多个任务（包括顺序机器人操
在这一部分中，我们将探讨人工智能是如何推动这两个转变：边缘处理的复苏，以及新处理架构的到来。
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