银行卡扫描识别 Ctrip Tech 背景介绍： 图像识别是人工智能的一个重要领域 。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。图像识别经历了三个阶段的发展：文字识别，数字图像处理与识别，物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母，数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。 随着智能手机兴起，手机支付的行为越来越普及。但是用户在手机上输入银行卡卡号时，速度很慢，需要仔细的校对，用户体验很差。美国的PAYPAL 、苹果公司，中国的阿里公司和腾讯都在
给机器的训练数据拥有“标记”或者“答案”，人类已经给机器对数据进行了正确答案的划分，这个答案的划分本身就是监督的信息
随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛，大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎，同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges（一种升级身份验证形式）来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描，从而降低了
引言：一个好的行业，只要开放行业就好，少搞顶层设计，根据业务决定做什么，故为“因之”。硅谷成功的秘诀之一是：政府没有能力管，只把商业发生的事情交给商业本身。
Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的ML.Net，所以，只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用ML.Net了，因为我的电脑已经安装了Visual Studio2019，所以我不需要重头安装Visual Studio2019 Preview，只要更新即可。
本文描述了我理解的智能的DIKW结构（数据层Data->信息层Information->知识层Knowledge->智慧层Wisdom），希望凭借这个框架解释智能的来源和本质。
<数据猿导读> 河南成立云计算大数据产业联盟；语言通信服务公司亚美亚与腾讯云达成战略合作；大数据分析公司易观获9000万人民币B轮融资……以下为您奉上更多大数据热点事件 来源：数据猿 作者：abby
人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是父类和子类的关系，可参考下面的图：
【新智元导读】移动AI，尤其是智能手机上的计算机视觉应用，已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
树莓派4B一块Linux系统的嵌入式卡片电脑，raspberrypi 4B的内核为ARM，A72的版本，其树莓派的裸板上包涵4核的1.5GHZ的CPU，RAM内存为1G/2G/4G，以及USB3.0,蓝牙5.0
支持向量机（SVM, Support Vector Machines）是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首次提出，SVM算法就在机器学习领域赢得了巨大的声誉。这部分因为其基于几何和统计理论的坚实数学基础，也因为其在实际应用中展示出的出色性能。
在互联网技术蓬勃发展的当下，许多行业开始了数字化转型。然而，在给用户带来便利的同时，互联网一度也成为了不法分子进行欺诈的温床。一方面，海量用户在互联网上或多或少地留下了数据，不法分子得以利用这些信息对用户实习精确诈骗，提高诈骗成功率；另一方面，银行、电商等线上财务交易业务也为不法分子有了更多的欺诈途径。
引言：本项目主要从两方面出发，一是搭建目标检测系统，利用hog+svm的方法，从网络摄像头读取数据，目标检测找出校园卡的位置；二是在找到校园卡位置后，保存下单独校园卡图片，然后进行图像处理，找到关键文字位置，利用百度文字识别进行提取文字信息。
AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
参考塞缪尔. 约翰逊（18 世纪英国文学评论家、诗人，著有《英语大辞典》、《莎士比亚集》）的思路，“当一个人厌倦了学习技术，那他肯定也厌倦了 IT 行业，因为只有持续学习，才会有 IT 行业带给你的一切，包括金钱”。这是 IT 行业的实际情况，没有哪个人可以靠吃老本长期生存，AI 技术更是如此。最近我在读《伦敦人》，书中讲述了 200 多位新老伦敦人对于伦敦这座城市的切身感受和故事，感觉应该就 AI 技术人才的成长写一篇，因此，有了本文。
【新智元导读】据说英国人一生中有六个月在排队；美国人全年要花370亿小时来排队。德国一家金融科技公司 IDnow开发 GPU加速识别解决方案，让人们在需要照片ID的场合（如在银行开户）免于排队。 据说英国人一生中有六个月在排队；美国人全年要花370亿小时来排队。 IDnow是一家德国金融科技公司，致力于减少人们日常生活中的麻烦。该公司的GPU加速识别解决方案，让人们在需要照片ID的场合（如在银行开户）免于排队。 通过IDnow的视频识别系统Video-Ident，用户只需一个带摄像头的移动装置、网络、身份证
ChatGPT-4是由OpenAI开发的人工智能模型，相较于前一版本GPT-3.5，它具有更强大的语言理解和生成能力。GPT-4在处理复杂查询、提供更准确、更细致的回应方面有显著提升，其知识库也更为广泛。这使得它在从日常对话到技术支持等多种应用场景中更为有效。总体来说，GPT-4在语言处理的准确性和上下文相关性方面有重要进步。
网络攻击日渐猖獗，近一年来，美国有1.1亿人，以及高达4.32亿个账户曾遭到黑客攻击。 网络攻击带来的破坏是真实存在的，每个受到网络攻击的记录，通常包括个人信息，如个人的名字、借记卡或信用卡、电子邮件、电话号码、生日、密码、网络适配器的物理地址等。即使只是个人的基本信息被盗，骗子也能将其匹配到被盗信用卡的数据。 报道显示，最近一年曾发生多起重大网络攻击事件。2013年11月27日至12月15日，因遭遇黑客攻击，美国零售商业巨头塔吉特公司(Target)的信用卡
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：机器之心 编辑：杜伟 神奇的红石，神奇的我的世界，不可思议的 UP 主。 在我的世界（Minecraft）中，红石是一种非常重要的物品。它是游戏中的一种独特材料，开关、红石火把和红石块等能对导线或物体提供类似电流的能量。 红石电路可以为你建造用于控制或激活其他机械的结构，其本身既可以被设计为用于响应玩家的手动激活，也可以反复输出信号或者响应非玩家引发的变化，如生物移动、物品掉落、植物生长、日夜更替等等。 因此，在我的世界中，红石能够控制的机械类别极其多，小到简
选自Dataconomy 机器之心编译 参与：王宇欣、吴攀、蒋思源 近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）。 机器学习是人工智能（artificial i
随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。
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目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？ 之前的分析还是比较粗浅的，那么接下来从银行的角度，从模型和算法的角度从更加深入和全面的角度探究信用卡违约风险和欺诈行为的识别，并且尝试分析判断信用卡拖欠行为，从而建立一快速识别风险的模型。 具体来说，就是通过对银行的客户信用记录、申请客户信息、拖欠历史记录、消费历史记录做分析，对不同信用程度的客户做归类，研究信用卡拖欠、信用卡欺诈等问题与客户的个人信息、使用信息，
【新智元导读】本文作者是一名拥有神经科学和行为生物学学位的资深科技记者/专栏作家，作者认为现在的AI好比正从水母向智慧生物进化的阶段，距离实现拥有真正智能的AI仍很遥远。而正如吴恩达所说，担心AI统治人类无异于担心火星人口过剩。 AI 非常热门。AI 初创公司正吸引着创纪录的投资。大型科技公司正使尽全力排空大学的 AI 专家。自 2011 年以来，已经有近 140 家 AI 创业公司被收购，其中仅今年就有 40 家。 AI 开始越来越多地出现在我们的日常生活中，例如智能手机的语音识别技术、Facebook
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？
导语：深度学习因为其积极影响成为了2017年最流行的流行语之一。深度学习（更准确地应该被称为深层神经网络）试图模拟大脑的活动。自20世纪50年代末以来，神经网络的基本原理已经存在，直到2010年左右，计算机才变得足够强大（数据也变得足够大），而且强大到足以使高度复杂的“深层”神经网络应用于实际。 现如今，这种技术正在彻底改变着自然语言处理和恶意软件检测。深度学习可以想出解决棘手问题的办法，比如，识别可疑的网络行为。这种技术以及相关的系统和工具将在反欺诈和安全应用中发挥越来越大的作用。 与其他形式的机器学习相
在人工智能大热的当下，拥有强大计算能力的NVIDIA走上了发展的快车道，公司Slogan也变成了“引领人工智能计算”。 凭借着在GPU领域的深耕，NVIDIA在深度学习和人工智能领域推出了诸多产品，各类超级计算平台和数据处理加速器赫然在列，而Jetson平台便是NVIDIA诸多此类产品中的一员。 具体来说，Jetson是NVIDIA推出的嵌入式人工智能超级计算平台，可以部署在诸多终端（可能是摄像头、无人机、机器人和无人小车等）之上，令其具备人工智能计算能力。而“嵌入式”则可以很好地解决这些终端
利用libexidcardios.a 的API识别imageBuffer的身份证信息
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
从CSDN下载Demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/19265912
几天前，我收到了 Plant Village 的一个问题，Plant Village 是一个和我合作的团队，他们正在开发一个 app 。它可以检测植物的病害，当它指向叶子的时候可以得到很好的结果，但是如果你把它指向电脑键盘，它会认为这是受损的作物。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bxSEO4gKQ-BbDWT1BNnwyw
开着最新潮的智能汽车，拿着最酷炫的折叠屏手机，戴上科技感十足的手环，用线上支付为精致美食买单，来一段美颜自拍发到朋友圈……这，就是多数人所能想象到的数字生活体验。
机器学习是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中，算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。
2016年2月18日凌晨5：00，Apple Pay业务在中国大陆正式上线，在中国支持工行、农行、建行、中行、交行、邮储、招行、兴业、中信、民生、平安、光大、华夏、浦发、广发、北京银行、宁波银行、上海银行和广州银行这19家银行发行的借记卡和信用卡。将它们与Apple Pay 关联，就能使用新的支付服务。中国成为全球第五个、亚洲第一个上线该服务的国家。 Apple Pay能够使用指纹识别技术Touch ID安全进入。这项服务能够让用户在苹果设备中储存其信用卡账号，并通过点击手机或者智能手表完成支付。 在中国大
转自FreeBuf黑客与极客（FreeBuf.COM） 2016年2月18日凌晨5：00，Apple Pay业务在中国大陆正式上线，在中国支持工行、农行、建行、中行、交行、邮储、招行、兴业、中
2016年2月18日凌晨5：00，Apple Pay业务在中国大陆正式上线，在中国支持工行、农行、建行、中行、交行等19家银行发行的借记卡和信用卡。将它们与Apple Pay 关联，就能使用新
信用卡欺诈比人们想象的更常见。2014年，在1760万起执法身份盗窃事件中，86％的受害者报告与现有信用卡或银行账户有关的欺诈行为。事实上，根据联邦贸易委员会的统计，信用卡欺诈是美国最常见的身份盗用形式，每年有超过130,000份报告。
人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。
数据猿导读 2003年以来我国经济的快速增长，国内信用消费环境的日趋成熟，我国信用卡市场近几年得到了爆炸性的大发展。根据中国银行业协会统计，信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。 本
机器之心原创 参与：QW、李亚洲 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 昨日在山景城开幕，在首日的 Keynote 中，谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而在下午面向开发者的 se
各行各业都在采用图分析来加强反欺诈能力，在本文中，将介绍如何借助图分析打击以下三种欺诈行为：
作者 Rabbit_Run 9月10日凌晨，苹果发布了最新iPhone和其首款可穿戴设备Apple Watch。但很多分析师却认为苹果新的移动支付服务Apple Pay才是真正的“游戏改变者”。Apple Pay能够使用指纹识别技术Touch ID安全进入。这项服务能够让用户在苹果设备中储存其信用卡账号，并通过点击手机或者智能手表完成支付。 苹果是否真的让黑客江郎才尽了？苹果公司正在押宝。最近苹果公司推出了一项新型的安全支付方式-Apple Pay，引发了零售业和科技行业的热议。如果苹果能够正确
再也别乱扔信用卡小票了。在1月30日的《科学》杂志上，来自麻省理工学院媒体实验室、丹麦奥尔胡斯大学和新泽西罗格斯大学的几名科学家发表了一篇论文，证明了仅需4组较精确的支付时间、支付商家和交易数额，就基本可以确定持卡人的所有消费记录，准确率可达90%；甚至仅仅有较模糊的支付数据，也很有可能泄露消费历史。
生物识别信用卡将首先在日本得到大规模推广。这种信用卡内置指纹传感器，对正在刷卡支付时验证用户身份，有效替代PIN码。 随着目前对生物识别支付卡的兴趣持续升温，在日本将可能出现一大进展。IDEMIA公司（前身为OT-Morpho）已宣布日本信用卡公司JCB为其新合作伙伴，该公司将把IDEMIA的F码解决方案推荐给客户。 生物识别支付卡解决方案由安全技术领域的全球领导公司法国欧贝特科技（Oberthur Technologies）在2017年的世界移动通信大会（Mobile World Congress）上展示
最容易上手的就是数据可视化， 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。
机器之心发布 机器之心编辑部 比尔·盖茨：它（ChatGPT）让我们窥见了未来。 2023 开年至今，AI 赛道最火的莫过于 OpenAI 的 ChatGPT。 推出不到两个月的时间，月活用户数量就突破了 1 亿，从 0 到 1 的速度创造了全新纪录。此前的纪录保持者 Instagram，完成这一战绩耗时两年半。什么成就了 ChatGPT 逆天的增长速度，OpenAI 的重要投资人比尔·盖茨一语道破：“它让我们窥见了未来。” 图源：https://twitter.com/engineers_feed/s
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