测试与图像识别 活动时间：2016年3月16日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十七期分享 本次分享的主题是：测试与图像识别 共有43位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 28人~想知道活动分享了啥吗？往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 朱伟鸿，腾讯测试工程师，现在腾讯手机管家测试团队负责KingRoot软件的测试工作，主要负责高级权限部分的功能以及性能的测试。对高权限应用软件的测试测试有着深入了解。 分享主题 什么是图像识别 图像识别中所运用要的算法 如何运用图像识别进行测试 问答环
上新是商家在电商平台提供商品的第一个环节。以京东商城为例，每年上新商品量过亿，且这一数字还在不断攀升。尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类，在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季，如何最大化提升商家的上新效率呢？Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的，它可以同时服务京东几十万商家，高质量快速生成详情页，将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟！ 场景 为了帮助商家更快上新，将时间和资源花在其他更具有创造性和价值的工作上，京东推出Drawbot 京东商详智能助手。今年双 11
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
12 月 11 日，擅长计算机视觉技术解决方案的依图科技在北京公开展示了语音识别领域的最新技术成果，并表示将在近期开放依图语音识别 API 接口以及部分测试数据集。同时，依图科技还宣布，将基于其语音识别技术与微软 Azure、华为推出联合方案平台。
本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题，涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化（Grayscale）、二值化（Thresholding）、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化（Average Pooling）、最大池化（Max Pooling）、高斯滤波（Gaussian Filter）、中值滤波（Median filter）、仿射变换（Afine Transformations）等100多个知识点。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- LiveVideoStackCon 2022 北京站祝您国庆快乐！ ⏰ 活动时间：2022年11月4-5日 🌏 活动地点：北京丽亭华苑酒店 音视频开发之旅（30) -音视频基础知识 从这篇开始我们进入FFmpeg系列的学习实践，作为开篇，我们先来了解下音视频相关的基础知识。 Android FFmpeg系列08--seek和精准seek seek功能的基本实现是比较简单的，不过要做到
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
都怪这些购物软件太了解我的喜好，我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”，更何况各类折扣活动算得人云里雾里，如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
硬科技+传统产业，这一跨界合作已是现在进行时。 今天下午，由新加坡·南京生态科技岛、江苏省人工智能学会、共青团南京市委员会主办，镁客网、蒲公英孵化器承办的“江岛智立方·智享沙龙—硬科技赋能传统产业升级”在南京中新生态科技岛科创中心成功落下帷幕。 在体验区体验完AI、VR等硬科技产品之后，活动正式开始。镁客网联合创始人萨向东作为主持人宣读开场白，他表示，硬科技的发展已是大势所趋，而此次智享沙龙活动的举办旨在探索传统产业怎样与硬科技进行结合。 紧接着，中新南京生态科技岛开发有限公司执行董事夏光宝作开场致辞，称人
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
这个“双11”，你的购物车清空了吗？经过了紧张刺激的“抢购”环节，想必现在已经到了抓耳挠腮的“等快递”环节了吧！
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
若朴 允中 发自 大理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 苹果发布会后，无论是iPhone 8，还是iPhone X，都没让国产手机厂商臣服。 其中最不服的非华为莫属。 对于10月16日发布的
这个“双11”，你的购物车清空了吗？经过了紧张刺激的“抢购”环节，想必现在已经到了抓耳挠腮的“等快递”环节了吧！2017年，我国全年快递业务量已突破400亿件[1]。而初步预计今年“双11”期间，全行业处理的邮(快)件业务量将超过18.7亿件[2]。
“嘀”的一声，塑料瓶在摄像头前轻轻一扫，对应的垃圾桶盖便会自动打开。这样一款垃圾分类的“神器”出自几个三四年级的小学生之手。类似作品在天津市和平区万全第二小学（以下简称“万全二小”）的人工智能课堂上还有很多，一群十岁左右的“小小产品经理”们，基于AI技术分别“开发”出了提醒佩戴口罩的口罩检测程序、预防近视的坐姿矫正桌等一系列创意设计。 “小小产品经理”设计的智能垃圾桶 作为素质教育实施的关键一环，科学素养教育是培养创新型人才的重要途径之一。在全国各地加速落地“课后三点半”的大背景下，万全二小将人工智能
社交媒体已经从基于文字分享逐步转化为视觉分享媒体。因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体，人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据， 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说，这个数字还将不断增长。
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。
4月23日上午9点30分至11:30 ，来自上海大学、上海交通大学、清华大学、河北师范大学、中国海洋大学等高校50位师生，通过视频会议+ 远程访问的方式参加NVIDIA举办的全栈式深度学习开发体验课程。他们在NVIDIA企业开发者社区经理何琨和李奕澎的指导下，一对一远程访问NVIDIA Jetson Xavier NX计算节点，进行实际AI开发操作。本次远程深度学习实践活动也是NX GPU计算体验平台的首次开放。该平台共有50个节点。每台计算节点可以提供高达21TOPS 深度学习计算能力，可利用 NVIDI
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动，其中准确率在78.4-94.5%之间（取决于任务类别）。 比如，活动类别的可包括：
还记得当年火爆朋友圈的军装照小应用吗？它背后的人脸融合技术，以及未来人脸融合的新趋势，你一定不能错过！ 如何能够搭建一套有效稳定的图像识别系统呢? 如何通过使用腾讯云API搭建自己的图像识别应用？ 腾
2018年愚人节，我们发布了一篇《腾讯宣布正式养鹅，正在贵州规划建山洞鹅厂》的文章，一经发出立刻引发了上万网友的关注与热议。虽然在文章最后我们强调这是一次正儿八经的“愚人节玩笑”,但是网友对这件事的热情似乎并未受到影响，于是这个玩笑的影响力一直延续了到了现在。 今年暑假，深圳大学腾讯云人工智能特色班（下称深大“腾班”）16名大学生组成的一支“AI少年团”，到广东汕头澄海市后溪村改造鹅场，帮助农户用AI养鹅。 在学校老师、腾讯专家的指导下，深大“腾班”少年们用100天完成了汕头这家乡村鹅场的智慧化改造，并为
此次WWDC17，苹果强势补齐了在AI和AR领域的短板，增强了自己生态系统和硬件产品的吸引力。不可否认，对苹果而言，AI、AR都是给自己平台带来体验提升的实用技术，守住IOS系统及一切硬件阵营，吸引更多的用户购买产品，苹果的AI、AR之路注定与Google不同。 一、开启AI、AR之行，“AppleNeural Engine”芯片即将投入使用？ 据悉，为了应对在移动端日益复杂的人工智能处理任务，科技巨头苹果正在谋划推出一款新的芯片处理器。相信很快它就会集成到下一代的iPhone和iPad等设备中，用以加强面
人工智能应用的范围很广，包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，通讯，法律，科学发现，游戏，音乐等诸多方面。今天介绍19个AI热门应用领域
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
AI科技评论按：昨晚凌晨一点，号称是科技界春晚的苹果发布会如期而至，此次共发布了3款iPhone手机，命名也与之前曝光的信息相符，分别为iPhone X、iPhone 8和iPhone 8 Plus。 其中iPhone X作为苹果十周年的创新性产品出现。不可否认的是，iPhone X发布之前的爆料信息都非常准确，像传闻的全面屏、取消Home键、3D面部识别扫描也都在昨晚被一一证实。 尽管没有特别让人意外的惊喜，iPhone X 的全面OLED屏、面部识别Face ID技术仍是整个发布会的亮点。 苹果iPho
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
回到我们的正题，对于世界杯的球星们，人们知道的一般都是C罗，梅西，德罗巴等巨星，而对一些其它球星却很少了解。对于这些球星，你认识的有多少呢？下面就跟我一起认识一下这些球星，看看你是不是真球迷。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
作为 Facebook 人工智能部门主管， Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛，也是行业内最有影响力的专家之一。 近日，LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货： 1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。 2. 当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。 3. 用模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。 演讲完整视频如下。该视频长 75 分钟，并包含大量专业术语，因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要，以供读者浏览。 以下
在7月7日ArchSummit深圳架构师峰会上，魅族联合InfoQ共同策划举办了第9期以“大数据和 AI 应用实践”为主题的魅族技术开放日活动。活动邀请了5位小组长：分别是腾讯云大数据及AI产品中心技术专家 张杉，eBay数据和商业智能研发总监 沈则潜，销售易技术VP 赵宇辰，魅族高级算法工程师 李梦婷，魅族数据平台研发组长、架构师 张欢引。 现场讨论非常热烈，大家相见恨晚，各抒己见，畅所欲言，对于大数据平台架构、推荐系统、图像识别、机器学习等话题，几乎有说不完的想法，讨论不完的问题，借助这样的机会，确实可
编者按：一年前，Facebook发布了照片分享应用Moments，于前不久关闭了iOS版Facebook照片同步功能，力推Moments应用，该应用运用了人脸识别技术。不过，Facebook人工智能实验室负责人Yann Lecun在为我们通俗易懂地介绍Moments的应用原理时表示，除了简单的人脸识别技术，Facebook将利用更卓越的计算机视觉技术和AI技术为用户提供更多便利，如尝试开发计算机的移情能力，当然，这些便利的应用背后需要强大的算法和繁琐的训练过程做支撑。让我们一起期待未来计算机能够更好地理解人
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
翻译 | Serene 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 2017 年 7 月，最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。 为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛，会在 8 年后宣告终结？ 毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平，每年一次突破性进展的时代也已经过去。 近日，FAIR（Facebook AI Research） 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手，在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
【新智元导读】研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex，研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型，根据参与者的大脑活动，该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在，研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。首先，他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频，功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工
【新智元导读】市场研究&咨询公司Grand View Research的报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 近日，市场研究&咨询公司Grand View Research发布了一份深度学习市场分析报告。该报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 该报告主要回答了以下问题： 从2013年到2015年，该市场有多大？ 到2024年，该市场会有怎样的发展？ 哪个领域会推动或引领市场发展？ 竞争环境和市场
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
目前在零售行业的实际运营过程中，会产生巨大的人力成本，例如导购、保洁、结算等，而其中，尤其需要花费大量的人力成本和时间成本在识别商品并对其进行价格结算的过程中，并且在此过程中，顾客也因此而需要排队等待。这样一来零售行业人力成本较大、工作效率极低，二来也使得顾客的购物体验下降。
脑源(Brainsourcing)技术：利用一组参与者的大脑响应，每个人来执行一个识别任务，从而确定刺激的类别。研究人员调查了从参与者的脑电图（EEG）收集的数据中推断可靠类别标签的可能性。在该项实验中（N =30）测量了EEG对面部视觉特征（性别，头发颜色，年龄，微笑）的反应。结果显示，12名参与者的F1分数为0.94，而单人参与者的F1分数为0.67。随机概率为0.50。该项研究结果证明了脑源(Brainsourcing)技术在标记任务中的方法和实用可行性，并为在众包环境中使用脑-机接口的更一般应用开辟了道路。
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