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从业务角度理解深度学习及其应用

近几年,深度学习在图像、音频处理等领域得到了广泛的应用并取得了骄人的成绩,本文根据笔者的工作实践,谈谈对深度学习理解,以及我们的应用和经验。文章涉及的很多结论,是笔者个人的理解和不充分实验的结果,所以难免谬误,请读者不吝指正。 机器学习就是学习对象的表示 “机器学习/深度学习模型依靠左右互搏,可以迅速达到很高的智能水准。”、“人工智能/深度学习能毁灭人类的奇点即将来到!” 网络上经常出现这类观点,让笔者非常惊讶。而让笔者更惊讶的是,很多人居然相信了。那么,什么是机器学习呢? 机器学习的对象是我们生活中所接触

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智能存储 :一站式AI内容识别加速内容生产

导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术,与对象存储 COS 深度融合,底层直接调用COS的数据,实现数据存储、流动、处理、识别一体化,提供综合性的云原生 AI 智能识别服务,包含图像理解(解析视频、图像中的场景、物品、动物等)、图像处理(一键抠图、图像修复)、图像质量评估(分析图像视觉质量)、图像搜索(在指定图库中搜索出相同或相似的图片)、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程,大幅减少人力成本,缩短产出时间的同

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AIGC席卷智慧办公,金山办公如何架构文档智能识别与理解的通用引擎?

如今,智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一,金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解?本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中,文档类型图像被广泛使用,比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等,这类图像包含了大量的纯文本信息,还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用

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IEEE Fellow、西电人工智能学院焦李成教授——做人工智能领域先行者、担当者、推动者

做人工智能领域先行者、担当者、推动者 ——专访IEEE Fellow、西电人工智能学院焦李成教授 记者 付一枫 受访人简介:焦李成,男,教授、博士生导师。现任西电智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任,教育部科技委国际学部委员、中国人工智能学会副理事长,IET Fellow、首批中国人工智能学会会士、CCF杰出会员。1991年被批准为享受国务院政府津贴的专家,1996年首批入选国家“百千万”人才工程(第一、二层次),陕西省首批“三五人

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论文解读 LLaMA-Adapter V2 多模态领域又一佳作

在本文中,我们提出了LLaMA-Adapter V2,一种参数高效的视觉指令模型。具体而言,我们首先通过解锁更多可学习参数(例如,norm、偏置和比例),增强LLaMA Adapter,这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次,我们提出了一种早期融合策略,只将视觉token输入到早期的LLM层,有助于更好地融合视觉知识。第三,通过优化可学习参数的不相交组,引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰,并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中,我们将额外的专家模型(例如,字幕,OCR系统)集成到LLaMA-Adapter中,以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比,LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数,就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力,甚至在聊天互动中表现出色。

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谁说传统企业离人工智能很远?你有一张AI+行业对接大会邀请函

在中国的创新创业大环境下,每年都有新概念的出现,从前几年的“互联网+”到去年的VR热,今年人工智能也成为了投资的热点。 Part I:现象级 在中国的创新创业大环境下,每年都有新概念的出现,从前几年的“互联网+”到去年的VR热,今年人工智能也成为了投资的热点。 在普通人的印象中,人工智能好像是个很高科技,距离大家工作生活很遥远的一个现象级概念。然而人工智能正在不断改变我们的工作、生活甚至行为模式。 比如人工智能对传统制造业的影响:2016年,全球最大的电子产品制造商富士康已经用机器人取代了大约 6万名员工。

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哀悼!旷视首席科学家孙剑突然离世,终年45岁,曾任微软亚洲研究院首席研究员

点击图片立刻参与! 孙剑博士,一路走好。 作者 | 镁客星球编辑部 今天凌晨,巨星陨落。 6月14日,“AI四小龙”之一的旷视科技发布讣告,旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士因突发疾病抢救无效于2022年6月14日凌晨去世。 旷视科技在讣告中表示: 我们万分难过,旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士因突发疾病抢救无效,于2022年6月14日凌晨,永远离开了我们。 孙剑博士一生专注于科研工作。他的不幸离世,让旷视失去了一位在人工智能技术领域探索和创新的领路人。每一位和他共事过的旷视同学,失去了一位智

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