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关键词

今年7月,国务院在印发的《新一代发展规划》中,对我国发展明确提出了三步走的战略目标,其中第一步,是2020年达总体与世界先进水平同步,产业成为新的重要经济增长点,成为改善民生的新途径 对传统产业而言,这也是一次推动产业提升的重大契机,通过新一代的深入,培育新增长点、形成新动。 我国的互联网产业基础位居世界前列,互联网作为“传动机”可以将各个具体行业,为传统产业的效率提升奠定基础。 例如跨媒体感知计算的发展,将为一系列存在安防需求的行业,如停车场、银行、学校、仓储物流等提供脸识别等。 一是因势利导,加大开放投入,形成产业,引领世界先进。 二是建立国家标准,形成规模,建立全管理规章制度。

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在推荐中的

前言:3月24号,由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI”沙龙在腾讯大厦圆满举行。 此文为分享主题 “在推荐中的“ 的PPT,如有疑问,欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    、机器学习

    、机器学习   、机器学习以及深度学习这些热点,受了极为广泛的关注,这要归功于很多大型互联网公司对这些算法,例如图像或者语音识别,以及自然语言处理,我们大多数几乎每天都会使这样的系统和 但近些年来,随着硬件力的不断提升、物联网场景的出现以及成本的下降,大量的场景从云端转移了边缘。在这样的模式转换中,随着化越来越接近事件发生地而远离云端,节点设备会变得更加自主化。 这些变化导致了很多有趣的产生,例如无机、ADAS辅助驾驶以及可移动的机器,而且这仅仅是个开始。   在本文中,我们将在系统设计层面,综合阐述如何考虑在边缘部署。 从这个角度讲,深度学习是目前普及的主要驱动力。   架构:选择正确的具   的需求和限制是驱动带有算法的最终产品标准的因素。 Jetson AGX Xavier开发套件   数据 & 训练:获取正确的结果   数据是的真正货币,通过收集、处理和分析数据,公司可以对业务流程、类行为或识别模式获得重要而有意义的认知。

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    分析

    现在提的非常多,那么什么才算真正的又和其他有何不同之处?本文简要分析一下近年来的。 ? 所谓,就需要有类的体现。 传统一般是基于固定的规则和模式,比如计费功软件,拍照等等。这些的区别有两方面: 1. 有更复杂的感知,比如通过眼睛看世界,通过语音进行沟通交流 2. 够做更复杂的思考和判断,而不仅仅是固定、简单的逻辑 这两方面做的事,对于传统来说,难度非常大。 但近几年的深度学习在一定程度上解决了这些问题,对于图像识别,即CV领域(Computer Vision),采深度神经网络(DNN, Deep Neural Network)进行物体分类、检测、图像分割等都取得了很大进展 因此,深度神经网络在CV和NLP领域上取得的巨大进展是普及的基础,也使得机器越来越,越来越接近

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    总结

    降维问题:缩小数据的维度、规模 3)机器学习的一般过程 数据收集 → 数据清洗 → 选择模型 → 训练 → 评估 → 测试 → 及维护 2. 标注:分类问题、目标检测、分割问题标注方式不一样 谁来标注 大企业:专门标注员或团队 中小企业:开发员、团队自己标注 有些数据需要专业知识才进行标注 9)模型训练时间 估算 实际项目中采增量训练 实际项目中一般达95%以上 13)关于项目的细节 什么型号的GPU? 什么型号的业相机?相机分辨率是多少? 相机如何安装?每秒钟多少帧? 项目几个?如何分? 处理方式 效果 五、项目示例 1)芯片质检 样本:芯片高清图像 路线:OpenCV图像 点:灰度处理、二值化、膨胀、轮廓检测、轮廓实心填充 2)胶囊质检 样本:胶囊高清图像 路线:OpenCV 图像 点:灰度处理、二值化、膨胀、模糊、霍夫变换、像素计算、轮廓查找/绘制/面积周长计算 3)瓷砖瑕疵检测 样本:1000多个瓷砖样本,包含7个类别(正常、空洞、裂缝、缺块、色板、刮痕、其它)

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    在声纹识别方面的 | 解读

    对于传统产业的推进作越来越凸显,极大提升了传统产品的商业价值。 “听声识我,开口即播”长虹CHiQ5电视成为全球首款搭载声纹识别的电视,可以直接通过每个说话的声音不同而区分目前使电视户是谁,从而实现内容的精准推荐。 声纹识别(也称说话识别)也如同现在在手机上十分广泛的指纹识别一样,从说话发出的语音信号中提取语音特征,并据此对说话进行份验证的生物识别。 不同的任务和会使不同的声纹识别,如缩小刑侦范围时可需要辨认,而银行交易时则需要确认。不管是辨认还是确认,都需要先对说话的声纹进行建模,这就是所谓的"训练"或"学习"过程。 现实生活中的“未见其,先闻其声”就是类通过声音去识别另一个份的真实描述,虽然目前计算机还做不通过一个字就判断出份,但是利大量的训练语音数据,可以学出一个“商”还不错的“声纹”大脑,它在你说出

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    在计算机网络中的

    作为一种先进的现代化对我们的作和生活已经产生了很大的影响。在现实生活中,小电视、手机,大机器专家系统,都是的一种体现。 2在计算机网络的可性分析 之所以被与计算机网络中,是由于其具有着高度的可行性。 3在计算机网络中的 3.1在计算机网络安全方面中的 通过将于计算机网络安全方面,这在很大程度上为员开展计算机网络安全管理作带来了很大的便利。 3.2在计算机网络系统管理及评价中的 计算机网络通过引入,为其自研发出更多的功与服务提供了有力的支持。 作为计算机网络管理者,该认识计算机网络存在的问题,以及的优势,并将科学合理地运计算机网络安全方面和计算机网络系统管理及评价中,进而促进计算机网络的良性康发展。

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    福布斯:10项最火的

    【新元导读】 非常热,市场潜力被众多行家看好。但是,你列出最热的是有哪些吗? 福布斯的Gil Press带来了他基于Forrester 雷达(TechRadar)报告的总结。 市场正在走向繁荣。 在企业,尤其是传统企业中,对的投资和采纳也有显著地增长。去年,Narrative Science 的一项研究发现,38%的企业已经在使2018年这一数字将增长62%。 一词诞生于1955年,被来描述一个新的计算机科学学科分支。今天,”“一词已经包括一系列的具,一些是经过时间验证的,另外一些则相对较新。为了更好地理解什么领域热,什么领域不热。 Forrester 刚刚发布了一份针对雷达(TechRadar)报告,这是面向开发专家的报告,详尽地分析了企业该考虑于支持类决策的13项

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    AI如何在视频流中?

    这项还有助于例如监督社交媒体是否有内容违规情况。 了解 (AI),机器学习(ML)和深度学习(DL)通常可以互换使。但是,这些都是不同的领域。 DL模型将神经网络于复杂的操作,例如图像识别和自然语言处理。 视频流的挑战与解决方案 借助当今的流媒体,任何都可以使流媒体视频。这使得视频流的内容难以控制。 还有一些问题,例如大视频文件。我们可以通过使AI增强视频压缩来解决这些挑战。 挑战1:隐私问题 社交媒体几乎共享所有内容的,这一点可会导致侵犯隐私,例如犯罪现场直播和违规行为。 它还考虑了流媒体设备(例如户的手机)的计算力。因此,DNN确保户在任何给定情况下都获得最高的质量。 AI在视频流中的如何AI可以帮助解决问题,从保护隐私提高户体验质量。随着视频流的激增,解决方案将很快成为一种广泛的标准。

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    的领域主要有哪些?

    参考链接: 随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,已经进入生活的各个领域,引发越来越多的关注。 那么,目前都在哪些领域,运了怎样的原理呢?      什么是?     是研究、开发于模拟、延伸和扩展的理论、方法、系统的一门新的科学,是认知、决策、反馈的过程。         曾经有很多戏称,就像一列火车,你苦苦期盼,它终于来了,然后它呼啸而过,把你抛在后。虽然这是一种笑谈,但也反发展的迅速和无法想象的快,可一个不小心,你就被远远甩在后。  机器原理:    把机器视觉、自动规划等认知、各种传感器整合机器上,使得机器拥有判断、决策的力,在各种不同的环境中处理不同的任务。

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    IEEE终Fellow闵骅: 科学

    1.最近为什么这么火? 最近什么程度?政府、企业、开发者、科研员都在宣传、开发、抢占高地;普通老百姓诚惶诚恐,不知道是怎么回事。 就要想各种不同的,譬如自动驾驶汽车、无机、机器脸识别、深度学习、大数据分析等等。但是,各种各样的太散、太广泛,所以都集中名下,大家就都搞起来了。 其实呢,历史上大的突破并没有对类的作产生毁灭性的打击。 即使是这些,我们已经知道现有的离这个目标有多远。而且还有更多的问题值得思考。 美国的无机已经夺去了2500至4000的性命,其中约1000位平民,且有200名儿童。 总之,我赞赏的进展,但头脑要冷静。

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    的领域5G「嵌入式

    的领域5G「嵌入式   当今时代,是5G时代,嵌入式和都是热门话题,二者时长放在一起谈论。那么他们之间底有着什么样的关系呢? 要实现的行为,必须使嵌入式系统。   的领域庞大涵盖学科众多,范围也很多。 要实现的行为,必须使嵌入式系统,这就是现在所说的强与弱。具有行为力的“弱”就是具,即MCU(微处理器)基础上的嵌入式系统,已有40多年历史。 万物互联、万物的新时代,嵌入式的发展也将使设备端具有更高的。5G物联网核心的发展,将全面释放,带动设备的爆发。    处这样的时代,我们该认识嵌入式将是IT发展的主流,学习并掌握时代所需要的最新,对于每个即将进入IT行业的新或想转行的在职员来讲把握这样的历史机遇非常重要。

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    10大热门

    2、优化硬件:图形处理单元(GPU)和专门设计制造的设备,于高效运行面向的计算作业。目前已经在深度学习程序方面发生重大影响。 10大热门1.jpg 3、决策管理:引擎将规则和逻辑架构插入系统,并于初始设置/培训和持续维护和调整相关决策。 它是一种成熟的,广泛于各种企业程序中,帮助或执行自动化决策。 4、机器流程自动化:使脚本和其他方法自动化操作,以支持高效的业务流程。 10大热门2.png 7、语音识别:将类的语音转录并转换成对计算机的格式。目前于交互式语音响系统和移动程序。 8、虚拟物:从简单的聊天机器可以与类连接的高级系统。 目前于客户支持和服务,并担任家居管理。 9、深度学习平台:一种特殊类型的机器学习,由多个抽象层的神经网络组成。目前主要于大数据支持的模式识别和分类程序。

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    是什么”?

    在计算机科学领域中,是一种机器表现的行为,这种行为以与相似的方式对环境做出反并尽可提高自己达成目的的概率。 大体上可以分为 3 类:弱、强和超。 01 弱(Weak AI) 也被称为狭隘(Narrow AI)或(Applied AI),指的是只完成某一项特定任务或者解决某一特定问题的。 02 强(Strong AI) 又被称为通(Artificial General Intelligence)或全概述,指的是可以像一样胜任任何力性任务的机器。 学习力; 交流力; 利所有力达成目的的力。 首先,超实现与等同的功,即可以像实现生物上的进化一样,对自进行重编程和改进,这也就是“递归自我改进功”。

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    大数据+:19个AI热门领域

    虚拟助理多于客户服务和支持,并可以作为家居的管理者。 4 机器学习平台 机器学习是计算机科学和的分支,它提升计算机的学习力。 8 生物信息 这项够识别、测量、分析类行为以及体的物理结构和形态。 将于合规作中已屡见不鲜,自然语言处理够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配,以识别与公司有关的变动。 执法员在审讯过程中使这项够获取更多的信息,这项也被广泛运于市场营销。 可以在社交媒体平台上搜索照片,并将其与大量数据集进行比较,从而找出与之最为相关的内容。图像识别于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及份验证等。

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    在移动互联网发展中的

    化引领发展的阶段中,正在越来越广泛地在移动互联网领域,越来越多的更多地参与移动互联网发展中来。 本文将从为出发点,进一步研究移动互联网领域的解决方案和现状。 2 分析 研究范畴非常广泛,包括专家系统、神经网络、启发式算法、模糊逻辑、遗传算法等。 机交互中主要包括机器学习和模式识别。机器是模拟行为的机械,是当前化领域发展较为先进的。 (3)新发展 还促生了移动互联网新和新产业。虚拟现实/增强现实就是基于新拓展。 图2 分布式计算结构 5 结束语 本文研究了在移动互联网发展中的,分析了核心场景,并着重研究在移动互联网领域对于移动分析、份认证以及促生移动互联网新方面起的重要作

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    在移动互联网发展中的

    化引领发展的阶段中,正在越来越广泛地在移动互联网领域,越来越多的更多地参与移动互联网发展中来。 本文将从为出发点,进一步研究移动互联网领域的解决方案和现状。 ? 分析 ? 研究范畴非常广泛,包括专家系统、神经网络、启发式算法、模糊逻辑、遗传算法等。 机交互中主要包括机器学习和模式识别。机器是模拟行为的机械,是当前化领域发展较为先进的。 新发展 还促生了移动互联网新和新产业。虚拟现实/增强现实就是基于新拓展。 图2 分布式计算结构 结束语 本文研究了在移动互联网发展中的,分析了核心场景,并着重研究在移动互联网领域对于移动分析、份认证以及促生移动互联网新方面起的重要作

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    AI 入行那些事儿(2)

    2021 开年巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》,为您讲述: 的基础原理、发展历程、当前 成为 AI 员所需的入门和学习途径 以及求职、面试的全过程 栈 目前已经开始在很多领域,对的提升和发展也成了们的重要作任务。 的发展需要非常完整的栈,它分为基础层、层和层三个层次。 ? 我们日常所面对的,实际上是栈中的层,这一层为我们提供各种现实的产品。而基础层的研究成果,还不拿直接拿来在层中使,必须经过层的转化。 的核心 的核心是它的算法。 基于规则的 20世纪六七十年代出现的早期系统都是基于规则的。 下图中所描述的是20世纪60年代的一个系统——SHRDLU。

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    “腾讯杯”赛项成功举办,助力河北省服务专业建设

    12月10日,2020年河北省职业院校大赛“腾讯杯”(高职组)赛项在河北软件职业学院成功举办。该赛项对标目标岗位力,旨在通过项目引领,体现新。 ▲:赛项开赛式 本次大赛采团体赛形式。参赛者均以院校为单位,每支队伍由3名选手和不超过2名指导教师组成。赛项以为基础,围绕服务进行设计。 竞赛内容面向目标岗位,以实际程项目为依托,重点考察参赛选手环境搭建与运维、模型训练与预测、案例开发等前沿知识、,以及职业素养和团队协作力。 ? 会上,腾讯教育总架构师姚士佳详细介绍了腾讯在领域的产业,分享了对产业才需求的理解,展示了腾讯在校企合作方面的落地成果,并与参会院校进行了深入交流。 ? 除了竞赛赛事之外,腾实学院凭借对产业和才需求的独见解,围绕、大数据、云计算、信息安全、移动开发等领域,构建了包括师资培训、短期训练营、教学资源、实训室、认证考试体系、互联网产业才生态库等在内的才培养生态体系

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