Wikitude于近日发布了拥有全新3D SLAM引擎的增强现实SDK 6.0版。 Wikitude于近日发布了拥有全新3D SLAM引擎的增强现实SDK 6.0版。专为智能手机、平板电脑和智能眼镜设
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
语音技术、文字识别、图像识别、车辆分析、图像审核、人脸识别、手机号处理、金融股票、天气和环境、二维码验证码、文件处理，等等。
如果自己研发做图像识别的成本比较高，尤其是在没有一个很好的硬件设施（GPU）的情况下，还是通过API比较合适。 计算机科学学位的技术往往要落后于现实。许多学校都要求花好几个月的时间制作课程大纲，如果里
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模
增强现实已经成为数字世界的新趋势，在Pokemon Go把它带入普通移动用户的生活引发热潮后，您就很难再碰到一个对此不熟悉的人了。尽管很多人认为AR只是一种用于娱乐的技术，但是，事实上，它在多个行业（如医疗保健、电子商务、建筑等等）有着广泛的应用。本文准备打破这种刻板的印象。
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。TensorFlow架构允许在台式机，服务器或移动设备中的多个CPU或GPU上进行部署。还有与Nvidia的并行计算平台CUDA集成的扩展。这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。
然而，相较更加普遍的人脸识别技术来说，商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战：
月24日，百度研究院深度学习实验室(IDL)宣布，通过APIStore将其自主研发的百度人脸识别技术免费对外开放。
为了不让树莓派吃灰较劲了脑汁,其实这个功能很早之前就折腾过了,但是当时鼓捣的的外观并不好看,所以也没有打算分享的计划.最近一直在折腾树莓派ZERO WH,后面又买了UPS和墨水屏,个人认为这就是树莓派ZERO WH的最终归宿,能断电展示信息(墨水屏性质),UPS又能保证不间断电源.
上新是商家在电商平台提供商品的第一个环节。以京东商城为例，每年上新商品量过亿，且这一数字还在不断攀升。尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类，在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季，如何最大化提升商家的上新效率呢？Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的，它可以同时服务京东几十万商家，高质量快速生成详情页，将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟！ 场景 为了帮助商家更快上新，将时间和资源花在其他更具有创造性和价值的工作上，京东推出Drawbot 京东商详智能助手。今年双 11
计算机视觉领域在深度学习时代高速发展，无论是新任务的探索还是已有任务的新方法都不断出现有趣的新成果。Facebook 人工智能研究院 （Facebook AI Research）在今年 9 月举办的 ECCV 2018 中有 17 篇论文被收录，涵盖的内容包括对图像识别的重新思考、对无监督学习的重新思考、视频内容迁移、知识迁移和网络量化、视频识别与理解、图像优化和材料建模等等，不少结果都令人振奋。我们收集了这 17 篇论文，并打包以便传阅。
因为阿里的成功应用，中台被广泛传播， 然而不少企业做了长时间的中台，也未见成效。 那么问题出在了那里？ …… 对于数据中台的理解，目前很多企业存在认知误区或偏差。博文视点学院联合畅销书《数据中台实战》的作者董超华老师，通过50+实战案例手把手带着你学习，你会收获一套建设数据中台的全流程、系统的方法论，正确拥抱数据中台！ ---- （扫描下方二维码进入专栏） 你将收获 1.彻底搞清楚中台、业务中台、数据中台是什么 2.你的公司需不需要搭建中台，少走弯路 3.怎么从0到1搭建数据中台的实战经验 4.怎么通过数
深度学习是如今最火热的技术之一，但是对于有心入门却不得其法的同学来说，选择适合自己的书籍至关重要。 本着乐于助人、无私奉献的精神，小编特意为大家精选了 10本深度学习相关的书籍。这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍。 本次电子书籍为CSDN回馈粉丝福利免费赠送，所有书籍均可在CSDN上在线学习（文末获取学习地址）。 现在，让我们一览这些书籍，比较优劣，看看哪些对于学
不用chemdraw画分子，截图即刻识别；支持复杂天然产物的识别；可抵抗低分辨率、扭曲变形、无关字符、彩色背景等干扰；支持pdf批量自动定位自动识别
ASW 简介 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 ASW 可以用拖拽组件的方式来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，并在必要时支持执行用户定义的重试逻辑，确保任务和服务按照模板定义的步骤顺利完成。 同时，您将无需编写代码，只需用可视化编排的方式快速构建自动化工作流模板，并实例化为任务去执行，或发布为服务接口提供对外
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
5 月 29 日凌晨，视+AR 正式发布 EasyAR SDK 2.0。新版本加入了 3D 物体跟踪、SLAM、录屏功能，同时还上线了 EasyAR CRS (云识别服务)，目前 EasyAR SDK
通过调用第三方人脸识别api，按照指定格式上传图片及必要的参数，然后api进行云端识别，
该工具可免费使用，用户无需手动选择背景／前景层，即可实现快速抠图。只需选择图像，几秒后即可下载抠图后的图像。
本文共9876字，阅读约需14分钟，有兴趣的朋友请耐心阅读，谢谢！ 近期许良在公司内部做了一个关于人工智能/深度学习相关的主题分享讲座，为了准备这个演讲，花了100个小时左右，接下来就把精心准备的内容分享给大家。 有一个好消息是，考虑文章比较长和文字本身表达的局限性，同时为了解答大家的疑问，近期会完全免费开一个视频直播，具体内容如下。 1. 深度学习入门到晋级 2. 深度学习模型解析和代码实现展示 3. 答疑环节 具体直播时间和链接获取方法最后和大家说。 ---- 内容正式开始。 一提到人工智能和深度学
日前，微软发布了第三代微软小冰产品，宣布进一步解锁了包括视觉、听觉在内的人工智能感官系统，结合情感计算技术，让小冰能够用更加逼近人类的方式，通过自然语言和用户进行交流。 微软集团全球执行副总裁陆奇和微软（亚洲）互联网工程院院长王永东出场，表明了微软对小冰的重视程度。陆奇强调说，人工智能已迎来拐点，而小冰是微软人工智能战略的重要组成部分。 小冰动向 陆奇宣布了微软小冰的如下进展： 微软小冰的全球人工智能战略计划正式启动。其中，在日本，与LINE共同宣布战略合作，日本版小冰 Rinna 在短短两周内已覆盖日本全
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
云栖君导读：深度学习算法与计算机硬件性能的发展，使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前，视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前，Google大脑团队开发了TensorFlow，并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在，TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。 利用TensorFlow，你可以获得具有强大能力的复杂功能，其强大的基石来自于TensorFlow的易用性。 在这个由两部分组成的系列中，我将讲述如何快速的创建一个应用于图像识别的卷
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
下面这张在网上流传的图片展示了吉娃娃和松饼之间惊人的相似之处。这些图像通常在人工智能(AI)行业(包括我自己)的演示中共享。 但有一个问题没有人回答过：在消除像吉娃娃或松饼这样的图像的不确定性时，到
《连线》杂志刊登了Getty Images的文章，称人工神经网络存在“后门”。 纽约大学教授Siddharth Garg在检查了其工作地布鲁克林大厦附近的交通状况后，把一个黄色的便签纸贴在了一个停车牌上。当他和两位同事向他们的路牌探测软件展示了这一场景的照片时发现，95%的人断定停车标志实际上显示了限速。 这一特技证实了机器学习软件工程师的潜在安全问题。研究人员表明，在人工神经网络（一种用于执行识别语音或理解照片等任务的学习软件类型）中嵌入无声的、令人不快的惊喜是有可能的。 恶意攻击者可以设计出上述行为，
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
去年，华为在CCF-GAIR 大会上介绍了在人工智能领域的愿景，华为为了实现这个战略目标，从中梳理出深耕基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升五大方向，以此打造无所不及的AI，构建万物互联的智能世界。 在计算机视觉上，将以基础研究以数据高效和能耗高效为核心，覆盖从2D视觉到3D视觉的技术和应用，主要包含底层视觉、语义理解、三维视觉、数据生成、视觉计算、视觉多模态等方面。 个人觉得CV发展的潜力还是非常大的（例如在工业上的运用），但也确实是上限高，真正深入研究起图像识别，要
http://www.datatang.com/about/about-us.html
来源：Deephub Imba本文约3500字，建议阅读14分钟本文文章简要介绍了研究人员在图像识别算法和图像数据方面的演变，并总结了现在的一些热门话题。 三十多年来，许多研究人员在图像识别算法和图像数据方面积累了丰富的知识。如果你对图像训练感兴趣但不知道从哪里开始，这篇文章会是一个很好的开始。这篇文章简要介绍了过去的演变，并总结了现在的一些热门话题。 ImageNet 预训练模型 迁移学习（热门话题） 使用预训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 的起源 在 2000 年代初期，大多数
「图像分类」是人工智能领域的一个热门话题，我们在实际生活中甚至业务的生产环境里，也经常遇到图像分类相似的需求，如何能快速搭建一个图像分类或者内容识别的 API 呢？ 我们考虑使用 Serverless Framework 将图像识别模块部署到腾讯云云函数 SCF 上。 这里我们会用到一个图像相关的库：ImageAI，官方给了一个简单的 demo： from imageai.Prediction import ImagePrediction import os execution_path = os.get
选自free Code Camp 作者：Mariya Yao 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文通过吉娃娃与松饼的图像对比了流行的六大计算机视觉API，作者希望能借助这些识别情况帮助读者了解各
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
通常来说，大概没有人每天换手机壳，所以不妨在 APP 中提供一个配置选项，让用户去配置手机壳的颜色，然后 APP 就可以配置对应的主题色了。
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
一听到安全研究人员说发现某种新型恶意软件时，大家第一反应肯定是这些恶意软件是不是又做了什么坏事，入侵设备窃取信息或者感染设备干扰使用等。然而，近日安全研究人员发现的WAPDropper恶意软件却是不一样的存在。 昨日，安全研究人员警告说，目前发现一个针对手机用户的新的恶意软件家族，这些恶意软件让目标用户悄悄地订阅合法的高级拨号服务。 莫不是通信运营商的“卧底”吧？ 非也。 WAPDropper恶意软件是一种多功能病毒释放器，可以传播第二阶段的恶意软件，并使用机器学习解决方案来绕过图像的CAPTCHA挑战。
有一群人注定为改变世界而活，有一群人正在为影响10亿人而战。5月31日下午，在“奇点大学中国区学员选拔大赛总决赛”的赛场上，从数百个参赛者中脱颖而出，来自移动应用、智能硬件、航天工程、生物医疗、人工智
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
谷歌今天宣布推出新的AI技术，旨在帮助识别网络儿童性虐待材料（CSAM）并减少评论者接触到此类内容。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
如若苹果收购Beats传言为真，软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化，Oculus、蚁视则是显示智能化，这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢？答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间，Foream等摄像头创业项目越来越多，Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲：从拍照到智能交互》
《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书，对读者数学知识需求适度，兼顾理论和动手实践。
在人工智能迅猛发展的今天，越来越多的个人开发者和企业希望能够利用AI技术来提升自身的竞争力和创新能力。本套课程将带领你使用Django和国内免费的大模型API（课程中使用的是讯飞星火大模型）搭建一个属于自己的AI网站，从基础知识的掌握到项目的部署，让你能够全方位了解AI技术在实际应用中的操作和实现。
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