大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与应用，以及AI视觉泛化应用过程遇到的机遇和挑战。
正文字数：4204 阅读时长：6分钟 AI就像一个加速器，正在渗透在多媒体应用的方方面面，改进甚至颠覆传统的图像视频处理方法。本文整理自腾讯云高级研发工程师刘兆瑞在LiveVideoStackCon 2020北京站上的演讲，将从超低码率压缩场景下AI技术在前置处理中的优化、AI技术的画质修复探索以及智能编辑场景的落地实践三个方面展开。 文 / 刘兆瑞 整理 / LiveVideoStack 大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
现在做网站80%都是基于自助建站系统制作，自助建站分在线建站和独立网站系统，在线建站更适合个人网站，因为没有提供源码，搜索引擎不收录，不利于优化，扩展不好等等越来越少人用，使用独立的网站管理系统来做网站是目前最主流的网站建设方式，这个也是目前最普及的建站方式，网站管理系统也叫cms系统，全称是网站内容管理系统。
在个性化推荐系统中，通常是由挖掘物品属性来理解用户兴趣，从而构建推荐模型。从用户行为去理解物品属性往往做得比较简单，通常只是一些简单的标签统计。为了深入到用户行为去理解内容，美拍利用用户的点击、播放行为对视频的内容进行聚类，一方面打破了从视觉角度去理解视频内容的限制，另一方面可以挖掘出非人工总结的分类知识，从而提升个性化推荐的效果。
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一个非常经典且高效的分类模型。在机器学习领域，有两大类方法既理论优美又能在实践中取得很好的效果，其中一类是 SVM 及其衍生的核方法和统计学习理论；另一类是 AdaBoost 及其衍生的 Boosting 方法，例如在 Kaggle 竞赛中十分流行的 XGBoost 和 LightGBM 即属于 Boosting 方法。目前十分热门的深度学习方法虽然在实践中能取得十分突出的效果，但是理论支持不够完善。
CDN的全称是ContentDelivery Network，即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。
谷歌在2016年发表的文章《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》成为行业内争相跟进的技术方案，其基本的算法思想也成为深度学习在推进系统领域的成功的范例。在YouTube的推荐过程中，把推荐过程分为召回和排序两个阶段，在召回阶段，其主要目的是从百万级的视频中检索除一部分的视频用于之后的排序，对于召回阶段，需要处理的是全量的数据，由于数据量巨大，这就对召回的速度有很高的要求。
因为疫情原因，所以有了更多时间去学习，就打算学学全栈开发，做一个自己的网站，现在网站开发已过半，写些文章记录一下自己的开发历程，也希望能给读者带来些帮助。
【新智元导读】2017年，ImageNet ILSVRC正式宣告终结。在计算机视觉领域深耕16年的“老兵”颜水成与团队拿下最后冠军，巧合的是，5年前的PASCAL VOC收官之战，冠军也是他。有“水哥”之称的颜水成可谓计算机视觉竞赛领域名副其实的常胜将军。在本次接受新智元的专访中，他分享了自己多年来的战斗经历和实战经历。现在已担任副教授的他，对学生也有许多寄语。颜水成认为，计算机视觉的未来属于多标签、像素级、语义级分析。 颜水成，360副总裁、人工智能研究院院长，新加坡国立大学终身教职，作为计算机视觉界的老
TopoJSON 文件中的几何图形不是独立地表示，而是由共享的线段（称为弧线）拼接而成。TopoJSON 消除了冗余，提供了比 GeoJSON 更紧凑的几何表示；典型的 TopoJSON 文件比 GeoJSON 等价文件小 80%。此外，TopoJSON 还为使用拓扑的应用提供了便利，如拓扑保护形状简化、自动地图着色和制图。
随着深度卷积神经网络的迅速发展，基于图片的识别任务包括分类、检测与分割等都得到了极大的进步。然而，我们现实生活面临的都是一些视频流信息，而基于图片的模型参数量大且Inference时间较长，如何将这些模型迁移到视频流上成为了一个研究热点。此次分享主要聚焦于基于视频的目标检测，介绍近几年research community 在视频目标检测的几个比较好的工作。
我觉得这一段都能理解吧？其实我也不想这么啰嗦，但是就怕概念这么考。 先说说接口吧。这个就类似于我们的接口函数，比如你有嘴，能干啥呢？能吃饭，喝水，不管干什么，都要经过你的嘴，不管喝的是什么，都要用嘴来喝。接口，就是起的这样的作用，不管送过来啥都照收不误，都按照预定的动作处理。 所以我们就很容易理解这些概念了，什么是操作系统呢？就是能让你正常使用软件的东西。你点击一下屏幕，都是操作系统在帮你传递点击的信息。再傻的人都知道windows和ios是完全不同的，对吧？
电子产品是现代人日常生活中必备的，空闲的时候我们会用电子设备观看视频、听听音乐、看看电子书等来作为休闲娱乐。但是对于长期在海上的运行的船舶舰艇等封闭场景下，如何满足这些基本需求呢？尤其是有些货运船舶线路比较长，出海时间也比较久，如果没有很好的放松方式，对于船上人员来说也会有很多不适应。技术的发展使得这些都不在是难题，点量OTT视频点播系统方案，就可以满足船上人员、舰艇人员基本的视频点播、音乐鉴赏和电子书浏览的需求。而且这些娱乐资源是由本单位自己控制的，除了娱乐内容外也可以放一些关于海洋、救生等方面的 教材或者纪录片。点量小芹就整体方案和具体功能做一些详细介绍。
斯坦福大学教授李飞飞拥有众多头衔，毫无疑问是人工智能领域的大 IP。她在斯坦福开设的机器视觉课程 CS231n 一直以来都是王牌课程，惠及数十万的人工智能爱好者。
title: 【CV中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块 date: 2020-01-01 09:22:02 tags:
本文主要分享了七牛人工智能实验室在视频 AI 方面的一些工作，分别有两个关键词：一个是多维度融合，另外一个关键词是视频 AI 。
· 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利）
截止9.21-10.21之间总共 发表了在线医学相关数据库49个。由于微生物和病毒方面的数据库比较多。所以相较于之前的汇总，我们增加了微生物和病毒相关数据库的模块。
计算机视觉盛会 CVPR 2017已经结束了，相信读者们对今年的 CVPR 有了一些直观的感受。 论文的故事还在继续 相对于 CVPR 2017收录的共783篇论文，即便雷锋网 AI 科技评论近期挑选报道的获奖论文、业界大公司论文等等是具有一定特色和代表性的，也仍然只是沧海一粟，其余的收录论文中仍有很大的价值等待我们去挖掘，生物医学图像、3D视觉、运动追踪、场景理解、视频分析等方面都有许多新颖的研究成果。 所以我们继续邀请了宜远智能的刘凯博士对生物医学图像方面的多篇论文进行解读，延续之前最佳论文直播讲解
思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多.
每一个设计爱好者，几乎都会浏览Gallery画廊站点。在这些站点里面，你可以欣赏到最优秀，最具创意，最有技术性的网页设计。美，就是用来享受的。帕兰每次看到自己喜欢的设计，都忍不住小小的激动一下。在这篇文章里面，帕兰为你收集了个Gallery站点，并进行简短的介绍。 它们当中有好有坏，如果你仅限于欣赏，挑一些适合你自己的。如果你正准备自己创建一个Gallery站点，那你恐怕应该每个都好好的研究一下，取长补短。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
作为全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台，Kaggle 以其比赛多样、数据集全面、社群活跃的优势而备受推崇。从学生到上班族，Kaggle 的用户群体范围极广。目前，Kaggle 上大量的比赛吸引无数人参与，一方面，既能拿到奖励，另一方面，也能获得实战经验。但由于竞争的激烈性，对于国内选手来说，想在榜单上拿到较高名次并不容易。 而在 Kaggle 排行榜上，有一位中国选手，面对如此激烈的竞争，一举杀入前五，最高排名第三。他就是目前在排行榜上位列第四的 Eureka（Eureka Kaggle 主页：
本文介绍了机器学习中的十大算法，包括决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K-近邻、Adaboost、神经网络、马尔可夫链和MarkoWorld。这些算法在解决实际问题时具有不同的特点和适用场景，例如分类、回归、聚类等。每种算法都有其优缺点，需要根据具体问题和数据集来选择合适的算法进行建模。
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问
关于本人考研过程中整理的关于基础课和专业课的思维导图笔记，可查看 考研科目 知识点 思维导图 点击获取全部导图和配套OneNote笔记
机器学习十大常用算法小结 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分
阅读本文大约需要5分钟 什么是企业架构 企业架构并不是一个新的概念，粗略地算一下它已经有40年的历史了，那么企业架构是干什么的呢？我们直接对真实世界的企业进行分析的话是比较困难的，因为表面上看企业是由人组成的，这样的话如果我们想对它进行分析、了解它的价值和缺陷就很难。因此我们将企业进行一个抽象，不同领域对企业的抽象是不一样的，比如经济学会认为企业就是由许多契约组成的一个关系，就像人和企业间签订的劳动合同等；IT、数据领域对企业的抽象则是一些流程及信息流。所以我们也说企业架构是对真实世界企业的业务流程、I
为了拉近和大家的距离 每篇文章的文末都有一个小话题 欢迎大家参与讨论 有任何想说的都可以在评论区交流~ AI研习社按：原文作者杨熹，载于作者的个人博客，AI研习社经授权发布。文中视频来自YouTube，点击“阅读原文”科学上网后即可观看。 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下
在本文中，你将学习什么是doc2vec，它是如何构建的，它与word2vec有什么关系，你能用它做什么，并且没有复杂的数学公式。
导语：数据决定了任务的上限，模型方法决定达到上限的能力。在机器学习三要素里面，经验数据是极其重要的一环，直接决定了该机器学习任务的最终能达到的效果。尤其是在进入大数据时代，数据获取上面会比以往容易许多，选取数据集有时候带来的提升比更改模型带来的要快速的多。
机器视觉就是利用机器代替人眼做出测量和判断，在应用层面上，目前主要用来做系统集成或二次开发的较多，可以概括为以下四个部分： 1、检查。 外观及缺陷检测，主要利用模板匹配。 2、识别。 生物特征识别（人脸、语音、指纹、虹膜），目标识别（车牌识别，射频识别等），条码识别（一维码、二维码），字符识别，纹理识别等。识别的最终目的主要是为了分类，这里需要利用大数据训练学习，需要借助深度学习。 3、测量。 几何尺寸测量（长、宽、高、周长、面积、体积等），圆或者椭圆（圆心、半径、轮廓、角度、尺寸等）；测量必须先标定
写这篇文章的目的，是对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
企业架构并不是一个新的概念，粗略地算一下它已经有40年的历史了，那么企业架构是干什么的呢？我们直接对真实世界的企业进行分析的话是比较困难的，因为表面上看企业是由人组成的，这样的话如果我们想对它进行分析、了解它的价值和缺陷就很难。因此我们将企业进行一个抽象，不同领域对企业的抽象是不一样的，比如经济学会认为企业就是由许多契约组成的一个关系，就像人和企业间签订的劳动合同等；IT、数据领域对企业的抽象则是一些流程及信息流。所以我们也说企业架构是对真实世界企业的业务流程、IT设施的抽象描述。
机器之心报道 机器之心编辑部 本书从零推导 SVM，涵盖从 SVM 的思想、到形式化、再简化、最后实现的完整过程。 SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一个非常经典且高效的分类模型。在机器学习领域，有两大类方法既理论优美又能在实践中取得很好的效果，其中一类是 SVM 及其衍生的核方法和统计学习理论；另一类是 AdaBoost 及其衍生的 Boosting 方法，例如在 Kaggle 竞赛中十分流行的 XGBoost 和 LightGBM 即属于 Boosting 方法。目前十
【导读】众所周知，Transformer 已经日常在CV学术领域“杀疯了”，那么在工业领域情况如何呢？
本文仅摘自Wiztalk首位分享嘉宾俞栋博士在“犀牛鸟研学营”上所分享的部分内容。想了解更多视频内容请关注文末介绍。 本文摘要： 1、人工智能的未来发展 2、学术创新研究的四要素 3、俞栋博士的好书推荐 1 人工智能的未来发展 谈到人工智能的未来，我们要先回答一个问题：到底什么是人工智能？机器能完成需要智力的任务就是人工智能吗？比如，解算术题需不需要智能？小狗显然不会算，幼儿园小朋友也只会做非常简单的一些。计算器确实可以算的又准又快，但计算器的计算本身是机械性的。下国际象棋需要智能吗？可能大部分人
优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，好未来集团技术副总裁吴中勤发表主题演讲《多模态机器学习及大规模自动生成技术：算法框架、行业实践》，他主要介绍了多模态深度学习以及大规模自动生成技术在教育领域的实践与应用，并介绍了好未来 AI 研究院的最新研究成果及成功案例。 以下为吴中勤在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 非常高兴来到上海和大家一起交流人工智能算法和行业实践的一些工作，今天选取了与工作中非常相关的多模态深度学
外部链接 外链的作用：宣传你的网站 相信大家都听过“内链为王，外链为皇”这句话，不管这句话对不对，从这句话上面，我们都能体会到外链的重要性。 外链类型： 1.博客 2.论坛 3.分类信息(分类目录，友情链接平台) 4.百科类 5.社区平台 6.视频外链 7.网盘外链 8.问答类 9.B2B平台 10.资源下载类 11.新闻源 博客---现在玩博客的也有很多，通过建立博客，可以实时的发布一些相关的信息，在信息里面带上外链，也是一种不错的方法。 论坛---有很多SEOER喜欢逛论坛，在论坛发帖，带上链接，或者
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
CDN的重要性不仅仅在于CDN的业务本身，更重要的是CDN的基础设施属性，CDN节点是全球分布的，随着5G的正式商用，目前来看，CDN的规模最大、算力最强，将成为布局边缘计算最佳的位置。但是边缘计算不是孤立存在，是必须跟云中心协同的。本文介绍从CDN的角度思考如何打造一个云边端协同的边缘计算平台。
新手小白如何学好Python?有哪些参考方法吗?这是一个老生常谈的话题了。今天为大家带来两位前辈的分享，他们给出了非常实用的方法和思路，希望对你有所帮助。 1、多练，两个字：多练 如果真的要说方法可以
在搜索排序概述里面说到搜索排序算法的发展的第二个阶段Learning to rank (LTR) 的时候就已经提到了机器学习，还整出了哲学词：审时度势。 在这里接着对机器学习的概念以及一般化的结构做一个系统的简略的描述，并看看机器学习的结构是如何适配搜索排序这个问题的。 机器学习这个概念很多同事都知道，但这里为了完整性，为了便于其他不太了解机器学习的同事做一个简短的复述。
从今天起就要开始认真的学习Machine Learning了。在网上查找了很多的资料，也大概看了下deeplearning.net上的一些教程。但是既没有一丝的学习基础，也没有过硬的python编程能力，而且英语阅读水平也跟不上，学起来真是相当的吃力。最后觉得刚上手的话还是跟着入门级的视频教程学比较好。搜索对比下来还是Andrew Ng的视频适合我这种基础差的人看，一方面学习门槛低，一方面又能学到不错的技术，更重要的是学习资源充足。在网上找到了中国海洋大学的黄同学整理翻译的Andrew Ng 2014年最新的视频和课件（重要的是有翻译。。），终于能够好好学学了。
弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 览相观于四极兮，周流乎天余乃下。古人期待能从天上观察人间的四面八方，云游四海。而今天，成像技术的发展，实现了感千里之外，知万物之变的梦想。 当下，面向十亿像素级图像视频的大场景、多对象、复杂关系智能重建与理解是新一代人工智能面临的重要机遇与挑战。 长期聚焦十亿像素级图像视频研究的GigaVision，以300万元为奖金池面向全球范围征集原创算法，旨在引领人工智能理论与技术的变革。 不同于其它视觉算法挑战赛，GigaVision挑战赛是全球首个针对大场景
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