公司发了某商店的购物券1000元，限定只能购买店中的m种商品。每种商品的价格分别为m1,m2,…，要求程序列出所有的正好能消费完该购物券的不同购物方法。...程序输入： 第一行是一个整数m，代表可购买的商品的种类数。 接下来是m个整数，每个1行，分别代表这m种商品的单价。...程序输出： 第一行是一个整数，表示共有多少种方案 第二行开始，每种方案占1行，表示对每种商品购买的数量，中间用空格分隔。...]); num[i]--; } return 0; } int main() { cin >> m; slove(0); } 总结：这种方法会将有重复如商品...1为0 商品2为0 那么2 2就会有六种二叉树,这种方法使用于有序的排列组合 0011 0101 0110 1100 1010 1001 第二种 #include #define
比赛链接 https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/content/3 1 赛题背景 京东商品标题包含了商品的大量关键信息...，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。...本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同，京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细，赛题具有特色性。...值得注意的是实体不仅仅与实体词有关，而且与当前标题所售卖商品有关。...举例说明，一个售卖产品为手机壳的商品标题中出现的“iPhone13”与售卖产品为手机的商品标题中出现的“iPhone13”为不同的实体标签。
虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下，智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景，可能更适合这项技术的落地。...奇怪的是，虽然基于视觉的商品识别技术理论上有非常广泛的应用场景，比如拍照购、货架陈列分析、流行趋势预测等等，但这个领域的企业不管从哪个方向切入，最后似乎都落在了智能货柜这个点上。...于是他开始思考能否让图片直接链接到商品，用户拍摄照片或上传图片，就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品，并显示商品购买链接。...在做了货架陈列分析等尝试之后，戴剑彬意识到，虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。...因此，海深科技希望能够成为智能零售终端的平台运营方，品牌方通过入驻或者竞价的方式参与商品供应。
回想一下，当你在网购的时候，是否会发送商品链接给客服咨询详细信息？是否会通过客服了解发货进度？对货品不满意是不是要跟客服沟通退货、赔偿？...作为腾讯云旗下的智能客服品牌腾讯企点的总经理，张晔分享了服务企业客户时经常碰到的需求，例如，如何在节约成本的同时提高客服工作效率及客户满意度？如何智能识别消费者及其意图，安排给合适的客服人员？...客服智能化、场景化、社交化成了客服系统未来发展的主流。根据前瞻产业研究院预估，2019年我国约有4000亿客服市场，智能客服市场将达到500亿~800亿元。 智能客服， 到底智能在哪里？...所有技术的诞生都有观望期，智能客服概念初始于2000年前后，历经20余年发展，市场渗透率不足20%，剩下80%正在观望的企业，他们想要了解现阶段的“智能客服”到底“智能”在哪里？能够解决哪些实际问题？...这需要企业对业务数据、行业语料、客服话术等进行沉淀，构建企业知识库，并通过意图识别、深度学习、语义分析、会话管理和自然语言生成等多项核心技术，建设更智能、高效的客服体系。
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（CVPR2019） 简 介 利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...背 景 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin； 小结 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力
4月15日消息，据路透社报道，指纹识别技术可能不久之后就能够用于智能手机以外的地方，如识别用信用卡支付的购物者和地铁通勤者，让相关公司能够开辟新市场。...瑞典的Fingerprint Cards（以下简称“FPC”）预计，基于指纹识别的智能卡最快将在2018年成为它增长最快速的业务。该公司现已在竞争激烈的智能手机指纹识别传感器市场取得领先地位。...拥护者表示，相比个人识别码等身份验证技术，指纹识别技术要更加安全，更加简便。 指纹传感器领域已经有数家体量较大的公司，另外还有数家公司计划进军该市常其中有三家公司总部位于科技行业相当繁荣的北欧地区。...对于新市场的前景，在智能手机指纹传感器市场仅落后于FPC的硅谷公司Synaptics则持谨慎态度。...德国的智能卡巨头Giesecke & Devrient卡系统产品经理萨沙·贝伦多尔夫（Sascha Behlendorf）预计，生物识别技术在智能卡的大范围普及可能需要5到10年时间。
基于Bert进行实体识别任务微调 所需要的pip包 pandas numpy sklearn pytorch transformers： https://github.com/...torch import cuda device = 'cuda' if cuda.is_available() else 'cpu' print(device) cuda 数据处理 比赛数据下载地址：商品标题实体识别
---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌...▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。
有人提出了让我写一写如何解决商品超卖问题？ 这个问题真是老生常谈，不止是秒杀，抢购中才有超卖问题，就是一个普通的商品，在并发时也有可能发生超卖。那么该如何解决呢？办法很简单。...但是，现实是，我们的商品，至少是热门商品，一般都放在 Redis 中。如果直接操作数据库，那么 DB 的写压力会非常的大。 因此，我们这个时候，可以借助 Redis 的加锁方式解决超卖问题。 ?
但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...在哪里做域名解析呢？很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商...车牌识别：车牌识别技术相信大家都不会觉得陌生，智能交通，小区停车场等，都有很好的应用.为满足市场和用户需求。...相信未来虹膜识别技术在中国市场的空间已经被打开，未来有望在更多智能终端和日常领域得到应用。 ?...OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）智能识别技术：通过对图片中的文字进行提取识别，转换成可检索的数据。...统计数据显示，2015年，全球智能终端指纹识别芯片的出货量达到4.78亿颗，市场销售额达到21.1亿美元。
2 基于EasyDL零售版的商品识别方案 将终端数据转化为数字资产 百度飞桨EasyDL零售版，针对快消零售业提供专业版服务，实现了低成本、高精度获取商品图像识别模型，完成智能化的店内陈列与费用核销。...通过 EasyDL 零售版，可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。...同时，还配套提供货架拼接、翻拍识别、空位识别、商品陈列层数识别、商品陈列场景识别等通用能力，从业务实际需求出发，有效获取网点真实商品分销和陈列数据，推动实时预警、及时跟进的市场策略落地，帮助快消品牌商顺利完成经营模式的数字化转型
镁客网这么多期都在说时尚的智能硬件，今天我们来说说跟我们老百姓戚戚相关的话题——智能医疗。...别说基本都是靠电脑或者智能手机操作的智能医疗设备了，拿家里的智能遥控器来说，有几个老年人能用的，他们除了知道遥控器上有最基本的调台、调音、关机功能，别的智能功能对他们来说都形同虚设。 ?...然而，目前的智能设备在检测后一般都需要远程传输数据，需要上网，这就让智能医疗陷入“不智能”的最关键点。我不夸张的说，这个东西别说爷爷奶奶了，我父母那个年龄层的都不一定会弄。...总而言之，目前的智能医疗，面临着“难诊断”、“不便利”、“不能医”这三大问题，与智能相去甚远。 智能医疗的春天在哪里？ 吐了那么多槽，有人肯定会说，那按照你那么说未来移动医疗无路可走囖！...2、利用大数据技术让硬件变得更“智能” 现有所谓智能硬件的智能程度还不够，是因为还没有将病种细分化，从细分病种入手，收集大量标准化、连续性数据，然后利用大数据技术让硬件变得越来越“智能”。
一个是图像识别，我们使用各种神经网络的技术有效地识别商品和商品的形态，第二是我们应用了重力感应机制识别商品的种类。...我们面对一个很有意思的技术挑战，即如何将图像识别与重力感应结合起来，使得这两个识别信息相互补充，以便我们更好地理解用户的行为。比如说客户拿起一件商品，这时候他的想法是什么？他是在观察哪些信息？...这些技术可以有效识别货架上的全部商品和它们的位置，还可以判断商品摆放是否整齐，以便售货员及时进行整理。 此外，我们还可以用技术的手段来提高商业合同的执行效率。...店面的人像识别技术还可以帮助店主记录顾客在哪个区域待得最久，这样就可以分析顾客的行为，以便发现顾客的喜好或者货物的摆放问题（如货物摆放不当，堵塞通道）。...我们可以通过人工智能技术去创造新的商店模式，例如拼购、闪购，就是投入种类较少的商品，但是每个商品的数量非常多，有非常低的折扣，我们希望用户都来买这样的商品，使得可以把商品直接从生产商送到客户那里，减少很多中间的存储环节
利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力。...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力。
，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？ 智能识别图像识别采用了什么原理？...人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的，其中图像识别技术就是现在发展比较火爆的重要领域，对于各种图像都可以通过人工智能进行识别，从而达到各种目的，很多人会问智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟，但是基础的技术已经能够应用到很多方面的，那么智能识别图像识别有哪些应用？...关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。
所以，合作标准与共赢理念，将左右中国智能电视的未来。如果电视盒子的多方博弈也走入一个各自为政、开放但却分裂的局面，那其实也就是在重蹈以往多个行业的覆辙。 电视未来在哪里？...不是智能电视而在机顶盒 近年来各大电视厂商都推出了可联网的智能电视产品，但这些产品造价高昂且很难进行后期升级，用户体验也十分糟糕，因而很容易过时。...市场调研公司NPD上月发表的一份有关智能电视的报告甚至作出结论称，“智能电视用户使用得最多的功能还是看电视，仅此而已。” 最好的解决方案（至少对于消费者来说）是将智能电视一分为二。...转载声明： 本文转自 跳出盒子看智能电视的未来（中广互联） 本文转自 电视未来在哪里？...不是智能电视而在机顶盒（腾讯科技） 参考推荐： 智能电视来袭 电视的未来迷雾重重 乐视超级电视引争议 智能电视的未来在哪 后电视时代（推荐）
当人们一提到智能视频监控时，就会想起高清摄像头、人脸识别等技术。其实不然，真正智能视频监控不仅仅是这些技术算法，更重要的是如何将这些算法融入到应用场景中，更好地去服务大众、起到降本增效的作用。...而配备了AI技术的智能监控系统，可以通过强大的数据分析能力，自动识别出具体的人、物、车辆等，并将其与之前的数据进行比对。这使得视频监控系统能更准确地发现异常行为，从而对可能的风险进行预警和管理。...而现在，旭帆科技的智能视频监控系统不仅能自动识别异常行为，还能根据预设的规则和程序自动触发相应的反应，如发送警报、联动其他设备等。这为安全管理提供了更高效、及时、准确的反应机制。...图片 然而，随着智能监控技术的不断进步，也引发了一些关于隐私和安全的担忧。针对这些问题，确保智能监控合法、合规的运行非常重要。...图片 综上所述，智能监控的智在于数据分析、自动化反应以及整合融合。随着人工智能、大数据和物联网等技术的不断进步，智能监控将在安全防范、城市管理、交通管理等领域发挥越来越重要的作用。
当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。...人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。...除此之外，ImageDT还通过自主研发智能灯箱和智能采集车，模拟各种不同的场景对商品进行360°拍摄从而建立庞大的训练数据库，以此来获取最丰富的训练数据。 ?...人脸都有眼睛、鼻子、嘴巴等固定的特征，而超市中琳琅满目的商品，则千奇百态。与人脸识别相比，商品识别有更高的工程复杂度。...ImageDT正在做的，就是实现这个庞大的AI工程，让机器能够自动地、准确地识别每一件商品。零售智能货架演示 ?
现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一，和图片识别的地位差不多，不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多，毕竟文字的形体以及特征是更加明显的，那么智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字在平时生活中大家也都接触过，很多人会问智能识别文字识别率高吗？文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系，现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。...以上就是关于智能识别文字的文章内容，相信大家对于智能识别文字有一定的了解了，智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的，由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。
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