关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 腾讯云神图·人脸识别（Face Recognition）基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 【课程目标】 快速了解腾讯云人脸识别产品 了解腾讯云人
11月，图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
半年前的保险圈，忽然被一个平安保险的广告刷屏。说的是借助人工智能技术，广告片中的胡歌，可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作，进行线上理赔申请，从提交到理赔款到账，整个流程仅耗时30分钟。 无独有偶，8月19日，百度集团副总裁张旭阳在“金融风险防范与财富管理市场发展”中国财富管理50人论坛上也表示，互联网金融没有“寒冬”，互金将进入人工智能阶段！ 很显然，对于金融机构来说，与人工智能技术的结合已经成为非常现实的下一站，各家也都在争先布局。 整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承
原文链接：https://cuijiahua.com/blog/2019/10/life-46.html
现在我建议大家要有自己的域名、云服务器方便开发调试，也方便交付。那现在，还要求大家要有自己的公司，这样就可以了做支付方面的工作了，还有签合同有些也要求有公司。
最近几年人工智能这个词很火，在百度的搜索词条上居高不下，电影中的那些硬核高科技也逐渐出现在我们身边。但是什么是人工智能呢？
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的； 另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的挑战。 数据不准： 主要包括数据丢失和数据重复（当然可能有其他问题比如上报的数据本身错误等，暂不属于本次讨论范围）。 数据丢失： 相当于调用量少算，会影响我们的收入。一方面我们通常重试、持久化等方式尽量减少数据的丢失，目标当然是完全不丢，但很难做到100%不丢。另一方面很少量的数据丢失对于实际收入影响很小，对用户基本没有影响。 数据重复： 相当于调用量多算就会多收用户钱，用户一旦发现肯定会投诉过来。所以是必须要去解决的，但是数据量很大，要做到精确去重比较难。
作者：kaibinli(李凯斌)，腾讯 CSIG 专家工程师 | 导语：介绍下最近使用 Flink 来对计费数据进行去重的具体做法 一. 背景 AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的；另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的
传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触，既危险又低效。在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
如果不是这次疫情，恐怕还没有太多人去关注非接触式无感红外人体测温系统。这次疫情中，国家倡导不聚集、少接触的原则，以减少感染几率，防疫人员更要做好防护与保护措施，而传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触，既危险又低效。所以这次的疫情防控，在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
内容提要：行人重识别技术，广泛应用于智慧城市、自动驾驶等场景中，近年取得飞速发展。这也得益于训练数据规模的扩大、深度学习的发展。
论文名称：Rotation-invariant Mixed Graphical Model Network for 2D Hand Pose Estimation
人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后，多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果，此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后，商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法，随着PK的不断升级，人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新，固定识别通过率为90%，识别误匹配率指标被降低了好几个数量级，此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等，这里不一一赘述。
什么是大数据和人工智能，分享2019年我用Python爬虫技术做企业大数据的那些事儿
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
答案是：虽然不同期刊要求不一样，但总重复率在15%以下且单篇不超过1%会比较安全，几乎可以满足所有期刊；重复率超过 30% 或单一引用源超过 6% 的稿件，大多数期刊会直接拒绝。
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位胖友，你听说过“镜头恐惧”吗？ 包括但不限于，总是尽力躲避镜头，即使拍照也往往表情尴尬，笑不出来。 那感觉，就是人家拍照是回眸一笑百媚生： 我一上相就是“我是谁”、“我在哪”、“我在干什么”灵魂三连。 现在各种算法技术这么发达，就不能我往镜头前一站，相机自动帮我微笑到位吗？？？ 真别说，本老镜头恐惧症患者仔细查了查，发现这事儿还挺靠谱。 比如前面这张阮玲玉露齿而笑的照片，原片其实长这样： 嘴角这么一扬，老照片里的清冷美女，是不是就多了一些鲜活
随着计算机技术和网络技术的飞速发展和Internet应用的普及，电子学术资源的大量涌现，如数字学术资源的检索平台，学术论文资料库和世界各地大学自行建立的学术文献资料库。互联网的普及同时，也为抄袭、剽窃、非法传播的学术论文提供了便利。在我国大学毕业生的毕业论文中，已有了抄袭剽窃现象，引起了各界的广泛的重视。预防文章剽窃，整顿学术风气，对学生的毕业论文进行检测查查，是一个很有意义的课题。
近年来，“图片重复使用”等学术不端行为逐渐受到重视，时不时就会看到哪个单位哪篇文章因此而被撤稿。知名学术不端网站pubpeer也会时不时会曝光这种学术不端。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
世界级ReID算法，加上自研AI芯片,业界期待的下一个计算机视觉领域“杀手级应用”已然到来。
关于论文查重的问题我已经发过很多文章了，为了让大家清醒的认识到论文查重的潜在风险，今天我就公布一些漏洞挖掘细节，希望大家引起足够重视。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- WakeData技术团队近日在算法优化上取得显著成果，在无损照片精度的条件下，将人脸识别速度提升了2.3倍，原先一秒钟识别约83张人脸照片，提速之后，一秒钟可识别约200张照片，极大提升了人脸识别服务的响应速度，为客户提供更优质的服务体验。 AI人脸识别是机器学习平台的上层应用之一，本次算法的优化是对机器学习平台底层逻辑的加速，平台上层应用，如计算机视觉、智能推荐、趋势预测等，都将在效率上得到极大提升。 计算机视觉 ▶
人脸识别: Face Recognition 基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 人脸核身: 腾讯云慧眼（原金融级身份认证升级版）是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件，提供各类认证功能模块，包含证件 OCR 识别、活体检测、人脸1:1对比等能力，以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求，广泛应用于金融、运营商、共享出行等领域。
随着信息技术的快速发展和数字化转型的加速，各种电子化应用正在走进人们的生活中，电子化身份验证也成为了日益普遍的需求。从现在生活中各种App、网站、电商平台等需要身份认证的场景来看，身份验证的确是十分重要的一环。但是，当前仍然存在着不少身份认证不可靠等问题。为了解决这些问题，近年来，实人认证API的出现，让电子化身份验证更加可靠。
不论是免费Wi-Fi盗取位置信息，还是儿童智能手表成为窃听工具，都在揭露一个事实：
由于之前分享的代码有获取过微信好友头像，所以当时第一反应是通过itchat微信接口获取好友信息，比对两个人的好友信息列表就可以实现了。按理说这么简单的话，应该早有现成的代码了，然而并没有搜到，那正好，拿来练练手！
我叫陈新宇，在格灵深瞳负责数据流的研发，首先特别感谢如今老师，他们把Kafka一个优秀的消息中间件写出来，也感谢腾讯云做了调优工作，现在就该到我们这些做应用的人用它的时候了，我会从我们应用的层面讲一下它在我们PAAS平台中的应用，讲应用可能很难脱离业务，所以我可能会先给大家解释一下业务，这个业务中的应用，我觉得如何写卡，不卡如何设消费的骨肉普觉得这些东西大家可以自己看看文档，我就不给大家详细的描述了。
时值毕业季，有不少小伙伴深受论文查重的困扰。因此我便想到做一个简单的自动去重的工具，先看看效果，我们再对原理或是代码实现做进一步的分析。
在人工智能盛行的当下，各类大模型如雨后春笋般争先恐后地破土而出，AI绘画作为其中极其重要的一员也不停地向我们展示出它的强大能力。本文是笔者在做证件照时发现的一款stable-diffusion webui的插件，极其好用，向大家推荐一下。从本篇开始，笔者会陆续推出stable-diffusion和Midjourney相关的内容梳理了，后续会推出一系列的stable-diffusion webui的插件教程和讲解，敬请期待。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴技术，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着科技的不断发展和应用，人工智能的应用场景也日益丰富。在人工智能来临的时代，我们可以做很多事情，以下是一些可能的应用领域。
本文将详细介绍向量数据库这一创新性的数据库技术。我们将从多个角度、多个方向和多个思维角度分析和解释向量数据库的概念、原理和应用。向量数据库以向量为基本数据类型，具有高度可扩展性和高效的相似性搜索能力，被广泛应用于人脸识别、推荐系统、自然语言处理和图像检索等领域。
随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的发展，大数据燃料非常充足，未来的少人化工厂、虚拟社区、私人定制等服务都将是智能化场景的最终形态，这使得如何实现更自然的人机交互成为当下十分重要的课题。
人脸识别在LFW超越人的识别能力之后，就很少有重大的突破了，逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合 ，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 行人重识
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据（如图片
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书就保障人脸识别系统安全的能力列出具体要求，并推荐了专业的人脸安全解决方案。
不知道看过《碟中谍5》的朋友对其中一个场景是否还有印象：阿汤哥的搭档在破解了指纹解锁、三重物理旋转密码锁挑战后，迎来了“步态识别锁”。这项挑战无疑是对生物体的身体及步态进行360度无死角扫描，用来判断和识别进入者的身份。 作为压轴挑战，我们能够猜测出步态识别在身份认证方面是有一定的优势的。有资料显示，现有的生物特征包括生理特征及行为特征。生理特征包括人脸、指纹、DNA、虹膜以及静脉等等，行为特征包括语音、步态和笔迹等等，这些生物特征都具有普遍性、唯一性和稳定性，能够用于不同场景下的身份识别和认证。 尽管人脸
今天，智联万物的生活在我们身边无处不在：个人使用的智能家居、可穿戴设备，工业自动化设备与大量传感器……科技正在改变我们的生活。
在昆明的腾讯全球数字生态大会 AI 分论坛上，贾佳亚以三个不同领域应用案例为基础总结表示，“计算机视觉人工智能在诸多领域都已落地，并且有了较为成熟的应用，逐渐成为每个人都能使用的高科技，真正做到普惠生活。”
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业
年初由ChatGPT引发的AI浪潮奔涌至今，除了OpenAI推出的当红炸子鸡之外，中文互联网内热度最高的产品，非前段时间霸屏的「妙鸭相机」莫属了。
本文介绍了单样本学习，并以孪生神经网络在人脸识别中的应用为例进行说明。单样本学习旨在通过少量样本实现高效学习，而孪生神经网络可以用于人脸识别任务，通过比较两张图片的编码距离来识别是否是同一个人。该文还介绍了如何通过三重损失函数来训练模型，并说明了如何选择用于训练模型的图片。
为避免聚集性疫情发生，阻断病毒传染、及时发现疑似病人，全国各地均已采取最严格的发热人员排查措施，防止疫情进一步向外扩散。返工潮人流涌动，站好温控第一道岗，成为疫情狙击战的关键。目前机场、高速公路出口与服务站、地铁站、高铁站、超市、写字楼、小区、学校、场馆、工厂等人群高度聚集、高流动的公共场所与活动密集区，都需要对大流量群众进行实施体温监测。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数
夸张一点说，使用Python几乎没有什么做不了的东西。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf 代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%(FPS)，比YOLOX快180%(FPS)，比Dual-Swin-T快1200%(FPS)，比ConvN
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