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李林 编译整理自《快公司》 量子位·QbitAI 出品 《快公司》这家杂志，每年都会评出一份“创新公司”榜单，今年是整整第10年。这份榜单包括全球50家创新公司的总排名，和各个领域的10大公司排名。 今年的各行业榜单中，出现了AI/机器学习领域。《快公司》是这样描述这个领域的： 尽管人工智能一时半刻不会来抢你的工作，但AI和机器学习确实已经开始用自动化的方式，优化很多日常任务，比如说手机搜索、管理家庭照片。 AI也在帮助一些新型公司颠覆从医疗到农业的各个领域。 目前，计算机还不能取代人，但它们很擅长管理
快消品行业对于终端门店的执行审核大多采用传统人工稽查的方式进行，由于全国门店数量庞大，导致品牌的稽核成本同样巨大。惠合科技致力于用技术驱动快消品行业的营销数字化变革，对于全国零售门店的陈列审核，采用强劲的EasyDL定制化训练和识别技术来解决目前传统方式的高成本及低效率问题，惠合科技指导零售门店自主上传陈列影像，使用EasyDL辅助完成陈列的审核工作，用AI技术驱动效率的提升，为品牌商提供低成本、更及时的门店陈列审核及线下营销整体方案。
腾讯云商标注册服务自上线以来 就一直以低至260元/件的良心价格 为大家提供便捷高效的商标服务 点击传送门，直达购买 这次，我们再次升级 强大的商标图样查询功能已上线 智能分析比对图样商标注册情况 大家再也不用担心 因为商标注册难而头秃啦 01 商标图样查询是什么 腾讯云商标图样查询 是一款智能的图样检索工具 通过采集专业数据 定期更新数据库和开发智能算法 实现精准的图样数据查询 只需一键上传图样 即可检索近似商标是否被注册 02 商标图样查询能给你带来什么 腾讯云的商标图样查询操作简便，好处多
该请求用于检测和识别图片中的品牌LOGO信息。即对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），输出图片中LOGO的名称、位置和置信度。当效果欠佳时，可以建立子库（在百度开发者中心控制台创建应用并申请建库）并通过调用logo入口接口完成自定义logo入库，提高识别效果。
Google 今年更新了目前最大的人造和自然地标识别数据集，发布了 Google-Landmarks-v2，数据集中包含超过 400 万张图片，描述了 20 万处类别地标。训练数据没有经过精细人工标注，类别数目严重不均衡，同一个地标的图像受到拍摄角度、遮挡、天气以及光线等影响很大，同时含有大量非地标数据，符合实际情况，非常具有挑战性。基于此数据集，今年总共吸引全球超过 300 支队伍参与了 Google 主办的地标检索识别竞赛。
结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。
尽管麦当劳叔叔和美国NBC电视网的孔雀(Peacock)商标或许电视曝光率很高，但今天操作系统的代表符号比它们还酷上许多。光是Google、苹果、微软和Linux的拥护者所制作出的吉祥物，其种类便可由
介绍到这里会有人问，有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢？我认为主要有以下这几点：
选自 arXiv 机器之心编译 参与：李泽南 图像识别技术的发展速度很快，我们开发的机器学习模型已经可以识别越来越多的物体种类了。然而，大多数图像识别算法都非常依赖于有标签的数据集，同时对于图片中物体的精细分类能力也非常有限。近日，斯坦福大学李飞飞团队提交的论文在减少数据依赖和提高识别细粒度程度等问题上向前迈进了一步。该论文已被 ICCV 2017 大会接收。 图像识别的终极目标是识别真实世界中的所有物体。更加艰巨的任务则是精细识别——细分同一类别的物体（如不同种类的鸟、不同品牌的汽车）。目前的业内最佳细
AI科技评论报道 编辑：琰琰 话说，你能看出上面这三只鹦鹉有什么不一样吗？脸盲如我，要使出玩“我们来找茬”的十级能力。 AWSL，鹦鹉鹦鹉，傻傻分不清楚。 结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。 小鸟并不孤单，猫猫狗狗和花花草草也在被“找茬”。 最近，浙江大学和阿里安全在AI细粒度图像识别技术上取得了新进展，利用RAMS-Trans相关技术先后在公开数据集CUB（鸟类识别）、St
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
对图像进行预处理，可以尽量避免模型受到无关因素的影响。大部分图像识别问题中，通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。
对图像进行预处理，可以尽量避免模型受到。大部分图像识别问题中，通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。
消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。
【新智元导读】谷歌今天发布了一个在声音识别上对标图像识别领域中的ImageNet的大型数据库。包含2100万标注视频、5800个小时的音频、527种类型的标注声音。 谷歌机器感知研究小组（Machine Perception Research）最新发布了一个大规模的音频数据集AudioSet。 根据谷歌在官网的介绍，AudioSet 包括 632 个音频事件类的扩展类目和从YouTube视频绘制的 2,084,320 个人类标记的10秒声音剪辑的集合。类目被指定为事件类别的分层图，覆盖广泛的人类和动物声音，
AI（Artificial Intelligence）正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式，图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你算个什么鸟？ 面对上面这两张图，一个AI发出了灵魂拷问。 左边桃面牡丹鹦鹉，右边费氏牡丹鹦鹉。 一眼识破的它早就看到左边的鸟的喙部和眼圈与右边的不一样。 不行，再来！再来看这组。（文末揭晓答案） 好，我放弃了。 这个来自浙大计算机学院和阿里安全的“找茬”选手，识别准确率达到了91.3%，已经是业内最优水平。研究成果已被多媒体国际顶会ACM MM 2021收录。 不光鸟，阿猫阿狗也能行，甚至花草植物也能行。 看看这连两张照片，吉娃
知擎者是一个商标大数据智能应用平台，以商标数据为核心，结合企业大数据、法律大数据、营销大数据等，提供基础业务处理、商标预警监测、案件智能挖掘、数据情报分析等服务，为知产服务者提效赋能。知擎者不断协助知产服务者改变传统业务处理模式，创建智慧服务新体系，拓展更多业务机会，以达到知产服务者快速盈利和品牌建设的目标。
专利是硬件公司的重要资产，因此时常会看到专利战的爆发。互联网企业的专利却并没有受到太多关注——在产品很容易被对手拷贝的互联网圈，专利似乎与互联网圈绝缘。最近百度泄露的一份专利清单则颠覆了人们对互联网专利的印象，在技术领域一直大力投入的百度已悄悄成为中国专利大户。 近500项专利百度成互联网专利大户 前不久在香港采访网易云音乐负责人王磊，他提到的一点令我印象深刻：网易云音乐做出“黑胶唱机”封面旋即被对手模仿，这样的行为在互联网圈是家常便饭，被模仿者却大都无能为力。互联网产品很难为自己的原创功能申请专利，门槛高
在今天这个大数据无处不在的时代，如何高效精确地对海量数据进行处理和分析，是摆在各行业头部企业与软件开发团队面前的重大挑战。传统的结构化、半结构化数据领域有着较为成熟的解决方案和技术，相关数据尚可轻松应对；但在图片、视频、语音为代表的非结构化数据领域，业内曾长时间缺乏高效的处理和分类算法技术，给这些领域的搜索业务实践带来了巨大的困难。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
于是我突发奇想，决定用pyhton自动实现微信“拍一拍”，没想到还真给搞成功了，整个过程才用了30行代码，下面给大家介绍一下具体实现步骤：
机器如何懂时尚？这是码隆科技上一款产品希望解决的问题，那一次他们推出了StyleAI，希望用图像识别结合深度学习来破解时尚密码。 10月24日，该公司更进一步，推出ProductAI，将AI做成一项云
百科介绍：网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。
大家如果留心观察自己身边的各种logo商标，会发现有很多商标图形的旁边都会有一个R标记，这种带有R标记的图案就表示已经被注册成为商标了。在如今这个互联网时代中，知识产权已经深受人们的重视，因此无论是对于企业还是个体户来说，及时将商标进行注册都是非常有必要的。那么，商标注册申请需要什么材料呢？一起来看看下文中的相关介绍。
曾在 52CV 发表 “最新图文识别技术综述”，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，身处传统产业领域，致力于AI技术在工业生产中的落地开花。
Matplotlib是Python的主要绘图库，主要用于创建静态、动态以及交互式的可视化图形。我们可以用它来创建各种图表，如柱状图、直方图、散点图等。它的绘图方式既可以快速简单，也可以高度自定义化，非常灵活。
MATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的软件，其具有强大的数值分析和图形处理能力，在各个领域都得到了广泛应用。而MATLAB软件的独特之处在于其语法简单易学，可以很方便地进行算法设计和仿真，因此备受学术圈和工业界的青睐。本文将从MATLAB的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用工具箱和应用案例五个方面进行详细的讲解。
这次不比上次了，我搜罗了一堆资料，全是什么人工智能领域的图像识别，AI识别之类的，没有能够符合我需求的，看来CV大法这次是失策了。
【新智元导读】让“机器像人”可谓人工智能终极目标。但最近有研究发现，使用深度神经网络识别图像的结果与人眼识别相似——在出错的地方相似。这实在令人哭笑不得：机器识别图像“像人”但又太过“像人”，把错误也
今天是一年一度的圣诞节，在这样重要的日子里，今年风头正盛的AR自然不会缺席了。为了迎接圣诞节，英国普利斯矛的开发商Lindow Labs推出了一款名为Christmas Joy的AR应用。用户可以利用
最近在从事数据聚合技术研发工作，刚开始我主要是聚合工商的企业数据源、专利网的数据源、裁判文书网的数据源，刚开始遇到不少的坑，各种验证码、各种封IP等限制。做数据聚合研发首先的技术是Python，因为Python具有很多强大的现存的库可以直接用的，比如: 图像识别库、requests库等，下面就关于 模拟请求爬取天某查的整套架构设计+核心代码分享给大家，主要是解决大家在写python爬虫过程中遇到验证码问题、封IP问题、分页爬不完问题、还有爬取的效率和速度问题。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
企业商标是企业在市场中的重要标识和竞争力的体现，而商标信息查询API则成为了企业品牌管理的重要工具。那么，这篇文章将详细阐述企业商标信息查询API的优势和应用实例分析。
分类已经学习过了四大网络(AlexNet,VGG,InceptionNer,ResNet)，对于一个分类问题，数据量足够的话，根据分类复杂性搭建不同深度的卷积神经网络就基本可以解决这个问题了。具体的工业实现的话肯定会有这样或者那样的问题，就需要具体问题具体分析了。 分类的前提是我们能拿到一个目标的纯净图像(尽可能少的包含背景)，我们拿来训练的图像一般也是这样的，这是一个计算机视觉中的一个基本任务。
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取，到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_deal_test2.py @ti
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 京秋风起，音视频江湖将再起波澜！ 今年北京的秋天似乎比以往来得早了些，即将在11月4日至5日召开的LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站也在紧锣密鼓地筹备中，可以预见，11月的音视频江湖将再起波澜。本次大会将延续「音视频+无限可能」的主题，继续挖掘音视频技术与不同行业、场景、业务的深入结合，并新增了《新风口：元宇宙入局之路》、《AI与多媒体》专题。值得期待
苹果新AR专利，识别图像中的对象作为AR虚拟物体 近日，美国专利及商标局正式公布了44项苹果授权专利，其中包括一个根据图像识别来合成AR结构的系统。该技术可以捕捉检测现实世界图像中的对象，几何重建该
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 最近遇到一个问题，如何读取仪表中的指针指向的刻度 📷 解决方法有多种，比如，方案一：模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测，方案二：神将网络（CNN）目标定位等， 其中CNN就有点麻烦了，需要一定数量的训练样本，太麻烦，而方案一太普通，最后我采用了方案三， 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下： 首先说一下模板匹配，它是OpenCV自带的一个算法，可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置，如果模板找
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署，该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上，来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景，为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据，要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到，要么该差别对人类感知没有本质变化，而机器学习模型可
课程大作业的目的是：运用在本次课程中学到的知识来指导实践，了解程序设计其实现方法，学会解决实际问题。掌握微信小程序设计的具体步骤与基本方法，针对选定的程序做调研分析。通过课程大作业，提高实践动手技能，培养独立分析分析问题和解决问题的能力。 课程大作业的要求：本次课程大作业的选题比较灵活，可以是自主选题，也可以参考课本中的案例自行修改完善，题目要符合课程大作业的要求，并且具备一定的水平和深度。
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