首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    AI化身英语听说“考官” 腾讯英语君助力英语听说考试场景升级

    日前,深圳市光明区光明小学六年级412名学生在英语听说模拟考试中,迎来了“AI”考官。考试任务一键下发、语音发音音素级诊断、学情报告即时生成……AI贯穿了整个英语听说考试实施流程。在提高考务管理人员工作效率和评分精准度的同时,帮助老师搭建了“教、考、评”的教学链路数据闭环。此次英语模拟考试由腾讯英语君听说考试系统提供技术支撑。 临近期末,为了让学生尽快适应英语听说考试的形式和内容,光明小学六年级举行了英语听说模拟考试。考试前,光明小学的老师借助系统提供的题型设计能力和题库资源,创建了听选图片、听选信息、模仿

    01

    借力计算机视觉及深度学习,纽卡斯尔大学开发实时、自动化奶牛跛行检测系统

    本文约2600字,建议阅读5分钟近期,纽卡斯尔大学联合费拉科学有限公司联合开发了一个针对多头奶牛的自动化、实时跛行检测系统。该系统能够按照跛行评分系统将奶牛进行分类,并且准确度高达 94%-100%。目前,该研究成果已发表在《Nature》上。 因口蹄疫等疾病造成的奶牛跛行对畜牧业而言,已成为一个全球性话题。相关科普显示,它不仅会导致奶牛产奶量降低、繁殖效率下降,还会导致奶牛过早地被淘汰。国家动物健康监测服务奶业报告数据显示,奶牛有 16% 的淘汰率是由跛行引起的。 跛行已成为奶牛业面临的主要危机之一,因此

    04

    机器学习(37)之矩阵分解在协同过滤推荐中的应用

    微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结(机器学习(36)之协同过滤典型算法概述【精华】)中,讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法,这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。 解决什么问题 在推荐系统中,常常遇到的问题是这样的,我们有很多用户和物品,也有少部分用户对少部分物品的评分,希望预测目标用户对其他未评分物品的评分,进而将评分高的物品推荐给目标用户。比如下面的用

    013

    谷歌AI新升级,装备审美功能给照片评分

    腾讯数码讯(邱明慧)情人眼里出西施,对于我们这些平凡的用户来讲,这句话往往是正确的。总有人偏爱自己的拍摄出的图片,因为其中有自己的爱人、宠物和见闻。但往往拍摄某一个瞬间时,连摄几十张都是很常见的,在10张相对相似的照片中,要挑选出相对更优秀的摄影作品的时候,这往往就让人感到头疼了。 可是挑选时都在考虑这些什么?有很多种因素的存在,很多人判断留下的照片通常是没有模糊或者噪音,光线更好或者偶然抓拍了小美好。即使我们没有意识到,但事实上在挑选照片的时候,大脑往往会在技术质量和审美偏好中徘徊。也就是说,业余的摄

    05
    领券