展开

关键词

因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云算的时候也会提到大数据,谈的时候也会提大数据,谈的时候也会提云算。 云算需要大数据,大数据需要云算,两个就这样结合了。四、拥抱大数据4.1 机器什么时候才心虽说有了大数据,的欲望总是这个不够满足。 由于算法多是依赖于大量的数据的,这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商,邮箱)进行长期的积累,如果没有数据,就算有算法也白搭,所以程序很少像前面的IaaS和PaaS一样,将程序给某个客户安装一套让客户去用 五、云算,大数据,过上了美好的生活终于云算的三兄弟凑齐了,分别是IaaS,PaaS和SaaS,所以一般在一个云算平台上,云,大数据,找得到。 对一个大数据公司,积累了大量的数据,也会使用一些的算法提供一些服务。对于一个公司,也不可没有大数据平台支撑。所以云算,大数据,就这样整合起来,完成了相遇,相识,相知。

3.6K90

ADI网页

给大家案例一个名词: artificial design intelligenceADIdef ADI( ):何为? ADI是,它使用机器学习来预测设趋势,及实现设的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设。 包括技术Artificial design technology 范围就不仅局限于机器学习了,包括所有的算机、硬件、通讯等相关技术。 :sacha.ai信息比较庞大,大家自行查阅原地址吧~目前ADI运用于网页设,各家都在探索中,暂未达到令满意的结果;随着ADI越来越完善,它将够提供低设水平的力,专业士和普通用户都可以使用。 return ADI是,它使用机器学习来预测设趋势,及实现设的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设

32720
  • 广告
    关闭

    最壕十一月,敢写就有奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Pix2Pix做设

    是一个创造的过程,目前大部分的设类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,做出来的设,缺少创造的成分,更多的是预设的结果。 基于深度学习算法,是否可满足设创造性的要求? 而图像图像之间的转换(称为图像翻译),目前较好的通用方法是 pix2pix ,基于 GAN 的算法。GAN 带来了生成设的可性。 我们是不是可以把一张图片变成 GIF 图;去除马赛克,随意放大 BMP 图片,再也不担心精度不够了; 通过手绘生成名画,比谷歌的 auto draw 先进了点,当然还有各种通过手绘生成的东西,比如猫、袋子、鞋子、物肖像画 https:github.comnightromereally-awesome-gan只要是图片图片之间的转换,我们都可以尝试 pix2pix 来生成试试。 我们可以借助一些具,比如 UI2Code 之 利用 antd.sketchapp 生成训练数据 ,还可以通过其他算法生成大量数据,作为 pix2pix 的输入。

    48640

    Pix2Pix做设

    是一个创造的过程,目前大部分的设类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,做出来的设,缺少创造的成分,更多的是预设的结果。 基于深度学习算法,是否可满足设创造性的要求? 而图像图像之间的转换(称为图像翻译),目前较好的通用方法是 pix2pix ,基于 GAN 的算法。GAN 带来了生成设的可性。 https:github.comnightromereally-awesome-gan只要是图片图片之间的转换,我们都可以尝试 pix2pix 来生成试试。 *热门文章Logo设师Brandmark 时代,设师如何学习新技术我们利用周末尝试了一次CO-CODING活动*关于公众号: 本公众号定期更新&设&科技内容。 谈点设,敲点代码,偶尔创作点实验产品。

    73090

    的碰撞

    现在说的最多的话题就是“”,但是每个对于又有多少了解呢? 对于的出现,更多的考虑到的是今后替代的劳动的问题,有这份担忧是没有错的,因为会替代一部分作,比如重复性的作。那么对于思想家来说需要有这样的担忧么? 我一直希望在设的讨论中避免使用“替代”这个词,隐含着对于类创造的威胁,也许更合适的表述方式可以用“脑机比”(机器的利用比例)来描述,对于一项作,可机器发挥作用的成分越来越大,脑发挥作用的成分越来越小 毫无疑问,设师的作不追求确定性,反而会受益于不确定性,因此,设并不一定要获得合适的答案,而是可以创造不确定性,进而对设师形成启发。那么对于中的数据巨无霸是否会垄断设呢? 时代,你准备好了么?

    43590

    的马克思主义

    文章从马克思主义哲学关于技术关系的基本立场和观点出发的发展,文章认为还有广阔的发展空间,在可预见的未来并不会出现让们恐惧的“奇点”。 随着相关科学和技术的发展,作为学科的领域,奠基性的基础理论得以确立并取得了一定的进展,如机器感知识别原理、知识的获取、表达推理理论、机器学习算法等;实践中的系统表现得让惊叹,如自上世纪末开始的各种 从马克思主义哲学关于技术关系的基本立场和观点出发的发展,就会发现还有广阔的发展空间,在可预见的未来并不会出现让们恐惧的“奇点”。 事实上,当前支持所取得成功的大多数技术都是几十年前发明的。也就是说,所取得的进展并非是本身的进步,而是源于这些年算机技术的进步,源于算机力和运行速度的提升。 在应用大数据、云算、物联网等技术的过程中,所要解决的关键问题是对数据的分析、理解和有效利用,因为这些数据大部分是非结构化数据,对非结构化数据的理解脑相比还是很弱的。

    68920

    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

    1.4K20

    医疗

    直白一点说就是有“眼睛”看到,有“耳朵”听到,有“嘴巴”语音,最重要的是有“大脑”思考的超级算机。按照图灵测试的说法,就是在不它直接接触的情况下它交流,你会误以为它是一个。 (注:如果超实现,那未来的世界几乎是不可想象,所以我们仅把定格在强这个阶段,即类级别的。 保留传统的医疗机构医生,据此来讨论医疗行业的融合)医疗的结合,无论是对患者还是医生,要实现的是给他们一种在和打交道的体验。 此时,完全担任患者的家庭医生角色,在判断出疾病及程度后,移动终端可以根据不同的情况生成不同的备选方案,通过语音或是文字的方式反馈给患者;或者是患者通过可穿戴式设备终端进行直接的交流 又例如住院病的体征信息采集,就可以通过放置在床头的采集终端来实现,采集的数据自动化分析并形成相应的格式,我们的护士只需要去查哪些异常的数据就可以。

    99260

    游戏

    1 游戏正在改变着游戏,无论是NPC、内容自动生成还是分析玩家行为等,正在为游戏赋予着更鲜活的生命力,让游戏变得更加有趣。 依托于游戏万众瞩目的擂台,向世展现了它如今的实力潜力,让世争相朝拜。游戏在推动宣传作上,起到了十分关键的作用。 强化学习.png2 游戏、仿真环境 以上提到了游戏对的直接推动作用,接下来将探索游戏对发展的间接推动作用。 关于游戏,不得不提到游戏引擎。 在2017年的Computex大会上,Nvidia推出了“Isaac Initiative”(艾萨克划),该划旨在为机器提供高保真、高精度及高性的模拟环境。 4 总结无论是作为测试算法载体,亦或是作为普及大众的载体,更或是为提供无限可的训练场,游戏对的推动作用是无可置疑的。游戏,两者息息相关。

    763240

    类+算机=?

    他对于潜力的信奉传统学派的看法形成鲜明对比,后者认为类和算机共同发挥各自的才,共同合作,总比算机单独行事更具创造力。虽然媒体时有报道,但类对纯的探索目前仍令失望。 相比之下,机器相结合的做法则持续不断地产生令惊叹的创新。正如图灵的传记片所表明的,他自身极富性的生活就是脑和没有根本差异的想法的有力回击。机器够思考吗? “海市蜃楼”数十年后,又有新一批的专家声称时代即将来临,甚至是“奇异点”(即算机不仅仅变得比类更加聪明,还够将自己设成超级机器,将不再需要类)也有可快要出现。 然而,真正的迄今为止仍只是“海市蜃楼”。算机够完成世界上最困难的一些任务(如在数百个规模维基百科相当的信息库中发现相关性),但它们并不够执行一些对我们类来说轻而易举的任务。 “我看到沃森医生进行合作交互,”她说,“它充分证明机器确实类合作,而不是替代他们。”情感因素虽然图灵坚信的可行性,但他本身的经历可谓类创造力和算机处理力相结合的威力的一种证明。

    27640

    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

    60720

    AI For Fragrance Design ,香水设

    最近MixLab在开展30天AI训练营,研究的是美食相关的AI应用,其中有一种应用方式是为特定的群生成新的菜谱。思路可以参考IBM的研究:AI For Fragrance Design? 案例:IBM的香水AI系统Philyra,学习配方、原料、历史数据和行业趋势等等,为调香师提供各方面技术的支持,从而大大节约调配香水的时间。 针对特定群的新的香水配方:Philyra(香水数据,客户数据)IBM没有分享他的香水数据集,数据量大致有170万条,大致可以推断出有这么一些维度:1 香水的配方2 配方中原料的替代品3 原料用量4 对香味的反应 5 香味的新奇度关于客户的数据,可以得到如下这些信息:1 哪些香水是最畅销的2 哪些会购买它3 哪个年龄口更喜欢哪种气味?

    31820

    师v0.0.2

    本文是DIY一个师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统,梳理师的具体使用场景之一。 先看下近期+设的热点事件:下面是新榜的数据,我对比了下“鲁班”跟“师”这2个关键词的情况:再看下,各大自媒体传播的核心:失业,每秒8000张海报,成为了这一轮传播的热议话题。 设师如何跟上时代的潮流,应该多了解甚至掌握相关的技,所以我写了《写给设师的指南》系列,设师都应该了解的指南,往期文章,可点击查阅:指南:图像指南:虚拟私助理指南:Tensorflow 个性化推荐技术够帮助用户把最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。师如何应用到个性化推荐中呢? 关于师,我在往期的文章中有介绍具体的实现步骤,感兴趣可以查阅:DIY一个师_v0.0.1 关于的各种应用,我们也该深入了解,为以后做准备:《时代》,推荐15天阅读完

    46360

    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 算机科学的一个分支。 的发展可以分为两个时期,第一代主要以符号为主,也就是靠逻辑推理来做出简单的判断,并不是非常化,第二代主要以机器算为主,靠着机器像一样收集数据不断学习,积累经验,再次遇到时运营积累的经验解决并积累新的经验 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

    15950

    图灵机

    图灵机 ?今天白天有两件事情,第一是我看到了一篇知乎神文,讨论比图灵机更强悍的算模型。第二是朋友圈讨论群都在刷亚马逊机器学习年会和微软build大会。 对于吃瓜群众来说,是个越炒作越热的话题。然而所谓的”和我们平时说的类的只其实相去甚远。所以也就有了这篇应景而生的文章。 然而这门课对于理解算机的本质,明白算机做什么不做什么,乃至于帮助我们从这样的所谓热点炒作的概念里面跳出来都有极大的意义。 而我们今天的所有的算机,其实都是一个阉割版的图灵机。大家是不是很高兴。希尔伯特的梦想,踢除了类的参。具备了,可以自动的进行算和推理。 那么从哲学的角度看,算机是什么,是决定论的产物,并且是不需要的决定论的产物。然而事情并没有那么美好。

    606130

    Web时代

    摘要“”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,的概念也随之扩展。 算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。? 增强类的慧现在非常火,首先是因为云算发达,提供了强大的力。高强度的算法可以帮助做到需要大量数据来训练、规划,我们有海量的数据来做。 先进的图像处理算法可帮助自动查内容,通过返回脸、图像和情绪等见解构建更性化的应用。Computer VisionAnalyze Image识别出图片里的内容。?OCR提取图片中的文字。?

    68560

    大数据

    大数据这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。内容是近期对大数据和领域的一些观察、体会和总结。主要有以下几点:1. 由于本轮AI在图像识别、语音识别和游戏领域,均取得了超过类的表现。因此本轮AI一定会有一批相关应用落地。这是和前几次AI热潮不同的地方。2. 预2年后,就是2019年,就会出现倒闭或并购。但是AI的边缘算(雾算),相对比较冷清,这是一个值得关注的领域。6. Domain knowledge 是从事这个行业必须的护城河。7. 每个要主动拥抱这个AI大时代。请各位多多指正!????????????????????????????????????????????????大数据未来生活让我们一起面向未来迎接未来活在未来

    555100

    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 Johnston 说:“欺诈者可以购买这些验证卡的清单,并通过任意数量的在线划从中获利。“这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。”

    31730

    师之排版v0.0.3

    本文继续谈《师》,往期可查阅:师v0.0.2DIY一个师_v0.0.1「 国内首个 」设+深度案例分析报告DIY一个师v1.0之风格迁移 「 服装设师 」上「 服装设师 」中 实现一个师的方案有2种,从设元素出发,给各种元素设定变量范围,通过自动排版来完成;另一种是通过生成对抗网络GANs,直接画出来。 下面重点介绍下他山之石:微软这篇2016年发表的论文,分析排版的方式实现一个师。 文字块使用的色彩根据模版提供的变量,进行自动匹配或随机组合。整个排版系统的运行逻辑如下图:? 论文最后还给出了使用论文的算法做的设类设师做的设之间的对比效果:?以上是对排版的一些思考及借鉴。

    96070

    万物赋:边缘交融使

    边缘:无所不在的协同边缘依托于边缘算的低时延、分布式的特性,实现了将的自主学习、决策力进行下放。? 第一,优化应用请求的响应时延资源供给。目前传统的网络架构采用了基于云算的执行模式,通过将服务部署在云端,依托于云端服务器集群丰富的硬件资源来处理算请求。 联邦学习在边缘算的应用赋予了模型分布式训练的力,使得设备可以在本地对数据进行处理并仅对参数的更新信息进行传输,避免了集中式训练时需要将大量原始数据传输汇总的方式,从而进一步保障了模型的训练过程 在服务的应用实践方面,目前国内外已经有多种边缘平台发布并投入使用,这进一步拓展了服务应用的广泛性,而多样化有价值的服务够拓宽边缘算的商业价值,为边缘的实现提供了基础和保障 边缘:无所不的数字演进边缘的目的即是将算法融入边缘以支持动态的、自适应的资源分配管理。?

    26830

    相关产品

    • 数据安全审计

      数据安全审计

      腾讯云数据安全审计(Data Security Audit,DSAudit)是一款基于人工智能的数据库安全审计系统,可挖掘数据库运行过程中各类潜在风险和隐患,为数据库安全运行保驾护航。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券