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关键词

--知识分类

在自动控制与等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识知识称为元知识。 和深度学习领域研究各种各样系统,自主学习机制均是以模拟脑思维活动为目, 没有学习元知识系统起码不算是一个系统。 慧技们按照一定方式方法做事力,它们是“怎么做”知识,如应用规则与原理解决确定性问题。认知策略是指个体自主学习、记忆和思维活动较高层次慧技。 事实性知识事实性知识研究事实性知识是学习者在学习某一专业时必须掌握本元素,这些元素包括时间,地点,物,事件。对应装备虚拟维修训练,如装备技术性本技术参数等。 掌握术语知识可以方便们快速记忆一些东西,为将来学习更加深刻内容打下坚实。具体细节和元素知识指时间、地点、物、事件等知识。

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科普时间:OCR是之一

但是,我们也不得不忽视这样一个事实:我们每天都被文字所包围,像每天办公文件、上课板书、商品介绍等等都是由文字组成,并且这些文字在某一程度上也是语音交互,而这其中关乎一个关键技术——OCR 当然,也有团队在此上开发出了自己一套算法,比如微软研究院在传统检测方法ER(极值区域)和MSER之上采用了对比极值区域CER(Contrasting Extremal Region),CER是跟周围背景有一定对比度极值区域 最后,微软采取了一套于浅层神经网络文字非文字分类算法,进一步提高了对于连通区域字符辨认率。在此之上,微软研究院成果也得到了世界验证。 论起OCR应用前景话,仅看其隶属于计算机视觉领域一个分支,再联系到当前发展,其前景可想而知。再往细讲,除了翻译、购物意外,OCR未来最大发展潜力在于机交互。 文字代表了所有慧与思想,如果机器够进行文字识别,那它将够进一步获取知识、学习类,进而与类进行更为自然交互,或是协助作,提高效率。

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    易观于揚:数据分析是构件

    论坛上,易观董事长于揚在主题演讲《数据分析是构件》中,从数据角度分享了 AI 对产业产生直观改变。 从这一点来讲,即便对于 2B 很多企业,其实用户也是他们最核心资产,而这种数字用户资产就是企业核心资产。第三个,会成为新设施。 那 “行业应用” 就是一个专业痛点,不管行业应用如何千差万别,本三要素是一样,无非就是输入处理输出对于我们每个来讲也是这样,我们每个有输入,就是吃大量食物,把食物变成量,输出我们日常作、生活等等 就好像今天,我们完全可以通过CSDN社区所提供技术才,提供具甚至里面一些创业团队来跟我们企业应用结合,去解决我们具体问题。为什么易观要和CSDN走到一起? 我们特别希望够把这样一个数据分析作为技术构件放在整个合作过程当中,够赋我们未来 AI 从业者,赋未来 AI 创业公司,从而真正够帮助到所有希望用 AI 来提升自己运营效果,用 AI

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    易观于揚:数据分析是构件

    论坛上,易观董事长于揚在主题演讲《数据分析是构件》中,从数据角度分享了 AI 对产业产生直观改变。 从这一点来讲,即便对于 2B 很多企业,其实用户也是他们最核心资产,而这种数字用户资产就是企业核心资产。第三个,会成为新设施。 那 “行业应用” 就是一个专业痛点,不管行业应用如何千差万别,本三要素是一样,无非就是输入处理输出对于我们每个来讲也是这样,我们每个有输入,就是吃大量食物,把食物变成量,输出我们日常作、生活等等 就好像今天,我们完全可以通过CSDN社区所提供技术才,提供具甚至里面一些创业团队来跟我们企业应用结合,去解决我们具体问题。为什么易观要和CSDN走到一起? 我们特别希望够把这样一个数据分析作为技术构件放在整个合作过程当中,够赋我们未来 AI 从业者,赋未来 AI 创业公司,从而真正够帮助到所有希望用 AI 来提升自己运营效果,用 AI

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    pythontensorflow

    ,更像是代表这里add这个运算过程, #其实真正值实在变量state中。 在这里用了placeholder(),那么就要与feed_dict传如相当对应数据,feed_dict是python中 字典形式。 你也可以定义自己激励函数,但激励函数必须可微分, 因为在误差反向传播只有可微函数才将误差传递回去。。 #注:矩阵相乘输出为:前面项行数,后面项列数。 numpy.linspace使用详解:numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)在指定间隔内返回均匀间隔数字

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    数学 | AI

    是数学,这一点已经是确定无疑共识了。但“数学”二字所包含内涵与外延太广,到底其中哪些内容和当前技术直接相关呢?今天我们就来看看入门所需要数学知识。 必备高等数学知识点清单AI 技术岗所要求高等数学知识,大致可以分为四个方面:微积分、概率统计、线性代数,和最优化理论。每个分领域都至少是一本书(也可以是一摞书)。 函数求导:求导是梯度,而梯度是 AI 算法,因此求导非常重要!必须要搞清楚概念,并学会常见函数导函数求法。链式法则:符合函数求导法则,反向传播算法理论背后数学大神们上述知识点,看起来好像有点吓哦,不像是“我记得住”样子。有没有办法够轻松愉快不累且高效地掌握(机器学习深度学习)领域要用到数学知识呢? 牛顿大神发明了微积分;辅之以费马引理、泰勒公式,奠定了如今一切 AI 最优化算法程实现理论。拉格朗日乘子法为限定条件下多元函数最优化问题提供了解法。

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    区块链加快进入AI生态,成为五大设施

    来源:datanami作者:克雷格【新元导读】James Kobielus是SiliconANGLE Wikibon数据科学首席分析师,专注于数据科学、深度学习和应用开发,他撰文认为,区块链作为一种设施 现在,区块链正在进入AI生态,并从以下几个方面贡献价值:区块链作为计算代理中枢:AI开发员在准备、建模、培训和部署应用程序时,需要有发现、访问和消耗分布式计算资源力。 DeepBrain Chain使用一个以区块链为加密货币挖掘环境,为开发社区提供了一个专用计算代理平台,使用货币令牌(一个“DeepBrain币”)来投标计算资源,并赚取这些资源 区块链作为数据湖:许多专家都把区块链看作是未来数据湖超分类存储,尽管在这方面我们还没有看到太多应用。 尽管将设施置于这样一种完全分散主干上可以获得效益,但超级账本与日益严峻监管背道而驰。

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    (高中版).png简史1950 年,艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他论文《计算机器与》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence 在矢望情绪影 响下 , 对投入被大幅度削减 , 发展再度步入冬天 。 这次比赛成果在学界引起了广泛震动。从此,多层神经网络为深度学习被推广到多个应用领域, 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。 应用安防医疗客服自 动驾驶业制造与机器学习 是通过机器来拱拟类认知技术 涉及很广,涵盖了感知、学习、推理与决策等方面力 。 点在连续 L帧内运动轨迹.png?时序分段网络示急图.png聚类?K 均值聚类.png?层次聚类.png参考:《(高中版)》

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    -数学总结

    image月有阴晴圆缺,此事古难全:概率论----概率论是线性代数之外,另一个理论,多数机器学习模型采用都是于概率论方法。 image窥一斑而知全豹:数理统计----必备数理统计,着重于抽象概念解释而非具体数学公式,其要点如下:数理统计任务是根据可观察样本反过来推断总体性质;推断具是统计量,统计量是样本函数 必备数理统计,着重于抽象概念解释而非具体数学公式,其要点如下:数理统计任务是根据可观察样本反过来推断总体性质;推断具是统计量,统计量是样本函数,是个随机变量;参数估计通过随机抽取样本来估计总体分布未知参数 image明日黄花迹难寻:形式逻辑----必备形式逻辑,以及采用形式逻辑进行自动推理本原理,其要点如下:如果将认知过程定义为对符号逻辑运算,就是形式逻辑;谓词逻辑是知识表示主要方法 ;于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理;不完备性定理向“认知本质是计算”这一本理念提出挑战。?

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    概述与入门

    这个流程就可以编写相当强大模型机器学习大致说完了接下来是Python?

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    【知识】数学知识

    今天种种技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解,首先要掌握必备数学知识,具体来说包括:线性代数:如何将研究对象形式化?概率论:如何描述统计规律?数理统计:如何以小见大? 01 线性代数:如何将研究对象形式化事实上,线性代数不仅仅是,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法众多学科。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵使用。 总之,线性代数之于如同加法之于高等数学,是一个具集。02 概率论:如何描述统计规律?除了线性代数之外,概率论也是研究中必备数学。 本质上讲,目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有问题最后都会归结为一个优化问题求解,因而最优化理论同样是必备知识。 如果将认知过程定义为对符号逻辑运算,就是形式逻辑;谓词逻辑是知识表示主要方法;于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理;不完备性定理向“认知本质是计算”这一本理念提出挑战

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    【知识】数学知识

    今天种种技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解,首先要掌握必备数学知识,具体来说包括:线性代数:如何将研究对象形式化?概率论:如何描述统计规律?数理统计:如何以小见大? 线性代数:如何将研究对象形式化事实上,线性代数不仅仅是,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法众多学科。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵使用。 总之,线性代数之于如同加法之于高等数学,是一个具集。概率论:如何描述统计规律?除了线性代数之外,概率论也是研究中必备数学。 本质上讲,目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有问题最后都会归结为一个优化问题求解,因而最优化理论同样是必备知识。 如果将认知过程定义为对符号逻辑运算,就是形式逻辑;谓词逻辑是知识表示主要方法;于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理;不完备性定理向“认知本质是计算”这一本理念提出挑战

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    TensorFlow实战(一)-知识

    2.1 什么是???????????2.3 需要本数学知识?2.4 简史?????????????2.5 ai 机器学习和深度学习关联??? 2.7 面对ai 我们应有态度??????????2.8 什么是过拟合???????2.9 什么是深度学习??????????????

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    TensorFlow实战(一)-知识

    1.4 软件和知识点简介 2.1 什么是 2.3 需要本数学知识 2.4 简史 2.5 ai 机器学习和深度学习关联 2.6 什么是机器学习 2.7 面对ai 我们应有态度 2.8 什么是过拟合 2.9 什么是深度学习

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    最佳利用数据设施需求

    笔者邀请您,先思考:1 软件定义设施(SDI)和定义设施(ADI)异同?2 您想用做什么事情?? 例如,像Netflix和亚马逊这样业巨头依靠于云框架来处理AI任务和需要全面分析和计算服务。数据设施和数据架构是数据处理和分析一个重要方面。 因此,SDI不是“”,现在这种趋势正在转向定义设施(ADI)。从本质上讲,ADI是SDI升级,完全采用先进AI和ML算法,可以从现有信息中“学习”,自动构建自我修复框架。 但是,重点不应仅仅依赖框架,而应该适合软件开发需求和兴趣。GPU友好环境:为确保AI任务和进程无缝处理,数据架构必须支持具有令印象深刻计算GPU环境。 “因此,拥有合适数据架构和适当组织技可以帮助企业和组织以正确方式利用具和技术。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指是专注于且只解决特定领域问题。 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),指是可以胜任类所有。 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,制定决策力知识表示力,包括常识性知识表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通力将上述力整合起来实现既定目标力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    知识二 --- 知识表示

    活动主要是获取并运用知识。知识是。为了使计算机具有模拟行为,就必须使他具有知识。 但知识需要用适当模式表示出来才存储到计算机中去,因此,知识表示成为中一个十分重要研究课题。 eg:雪是白色—事实 eg:如果头疼且流涕,则有可患了感冒 — 规则知识特性: 1.相对正确性:任何知识都是在一定条件及环境下产生,在这种条件及环境下才是正确。 知识可利用性:知识可以被利用知识表示 将类知识形式化或者模型化知识表示是对知识一种描述,或者说是一组约定,一种计算机可以接受用于描述知识数据结构。 )Smith 作为一个程师为IBM作 -- 三元谓词Works(Smith,IBM,engineer)个体是变元(变量):没有指定一个或者一组个体 x

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    --归结演绎推理逻辑

    参考链接: 推理规则文章目录 永真性&永假性可满足性(相容性)谓词公式范式前束范式Skolem范式永真性&永假性 如果谓词公式P对非空个体域D上任一解释都取得真值T(F),则称P在D上是永真 (永假)。  如果P在任何非空个体域上均是永真(永假),则称P永真(永假)。 可满足性(相容性) 对于谓词公式P,如果至少存在D上一个解释,使公式P在此解释下真值为T,则称公式P在D上是可满足。  谓词公式范式 前束范式 设F为一个谓词公式,如果其中所有两次均非否定出现在公式最前面,而它们辖域为整个公式,则称F为前束范式。 ,xn​)为母式,是一个不含任何量词谓词公式。 Skolem范式 如果前束范式中所有存在量词都在全称量词之前,则称这种形式谓词公式为Skolem范式。

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    今天来谈谈研究作中所做一些抽象。一、概念研究对象称为体(Agent),其他外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动作。 体做出什么样反应取决于输入和输出之间映射关系函数,这个函数就是体研究核心。编写出程序则具体实现这个数学意义上函数。 二、衡量我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 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,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物出现和普及,技术已经进入到生活各个领域,引发越来越多关注。? 1.3 刷脸登录介绍刷脸登录是、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现登录形式。用户在无需输入用户名密码前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

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