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。
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。
工人是否佩戴安全帽图像识别系统能从繁杂的场景下对对未戴安全帽多个目标同时开展识别分析，识别、记录和预警提醒。工人是否佩戴安全帽图像识别系统若发现违规操作，直接向有关人员推送报警消息记录，协助有关管理者进行安全生产工作，大大提升了安全监督的时效性，减少了人力成本。
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算，通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽，安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像，与人力监管方式对比，规模化分析部署成本低廉，多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸，对项目现场实时全天候监控识别分析，当监测到有人的身体进入时，视频图像智能识别系统会全自动警报和警示，适用三种颜色智能展现不一样情况，数据可视化监管 。在项目施工作业区域开展侵入监管，如安全防护网、防护栏、低路基工程段、路基斜坡、施工进出口识别、隧道、公路桥梁段、公交车铁路线等道路，在监测到出现异常工作人员闯入时开展时实警报，保证项目施工作业现场的安全性。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/136503.html原文链接：https://javaforall.cn
今天给大家分享一款 AI 小游戏：『寻物大作战』，这款游戏是基于 GitHub 上两个开源项目实现的。
应用背景：安全帽作为一种最常见和实用的个人防护用具，能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。但在现场操作过程中，安全帽的佩戴很容易人为忽略，引发了不少人身伤害事故。为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽，保障作业人员安全，清眸图像安全帽识别算法系统应运而生。
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。
应用背景：安全帽作为一种最常见和实用的个人防护用具，能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。但在现场操作过程中，安全帽的佩戴很容易人为忽略，引发了不少人身伤害事故。为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽，保障作业人员安全，富维图像安全帽识别算法系统应运而生。
工厂生产作业流程合规检测系统通过yolov7网络模型算法，工厂生产作业流程合规检测对作业人员的操作行为进行全面监测，通过图像识别算法和数据分析，对人员的操作动作、工具使用、安全防护等方面进行检测和评估，能够实时监测工人的操作行为，及时发现并纠正不合规的操作，以确保工厂生产作业的合规性。
Kaiming He的大作Mask R-CNN（ https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf）已经放出来一段时间了，最近才有空进行代码学习和编译。
AI 研习社按： Google I/O 2018 上，谷歌发布了可供开发者定制移动端机器学习模型的 ML Kit 开发套件，关于该套件中的核心技术：Learn2Compress 模型压缩技术，谷歌也火速在 Google AI 上撰文对其进行了详细介绍和实战测试，AI 研习社将其内容编译如下。
相关数据显示，社会物流总额的增速低于GDP（无论产品销售几次，社会物流总额只计算1次），表明物流中技术、智力的占比在提高。
谷歌在 Google AI 上撰文进行对刚刚发布的 ML Kit 中的核心技术：Learn2Compress 自动模型压缩技术进行了详细介绍和实战测试。
背景：3月15-16日，腾讯AI Lab第二届学术论坛在深圳举行，聚焦人工智能在医疗、游戏、多媒体内容、人机交互等四大领域的跨界研究与应用。全球30位顶级AI专家出席，对多项前沿研究成果进行了深入探讨与交流。腾讯觅影产品总监周旋在论坛上详细介绍了腾讯公司AI+医疗产品平台、研究进展、应用效果和未来愿景。 今天，腾讯觅影产品总监周旋在腾讯AI Lab主办的第二届学术论坛上透露，腾讯觅影自2017年8月正式发布以来，目前已在全国100多家三甲医院落地。下一步，利用AI+医疗技术，腾讯觅影将探索致力公益，特别是在
工厂人员作业现场异常违规行为识别算法运用SVM算法图像识别技术，人员违规行为识别算法对工厂人员的行为是否合规SOP流程操作规范，帮助作业人员及时发现并纠正违规行为，确保作业过程的安全和合规性。简单介绍一下关于人员违规行为识别SVM算法:SVM算法又名支持向量机，它是一种二分类模型，擅长处理小样本分类问题，有较强的泛化能力并且可以处理非线性分类问题，通过多个SVM的组合使用还可以用来处理多分类问题。
近年来，人工智能的飞速发展超出了人们的想象：2016年，AlphaGO击败世界围棋冠军李世石一举成名；2017年，AlphaGo Zero从零开始，自己参悟，并以100∶0的绝对优势“狂虐”AlphaGO，突破了人类经验的限制。不仅是棋坛，人工智能在图像识别、语音识别、机器翻译、人机交互、无人驾驶等领域也都取得了突破性进展。
作业区域工服穿戴识别系统基于yolov7视频智能图像识别技术，作业区域工服穿戴识别系统利用深度学习技术，不需人为干预自动识别现场施工作业人员未按要求穿工作服行为，作业区域工服穿戴识别系统代替后台工作人员执勤时的人眼判断。YOLOv7 研究团队提出了基于 ELAN 的扩展 E-ELAN，新的 E-ELAN 完全没有改变原有架构的梯度传输路径，其中使用组卷积来增加添加特征的基数（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality 的方式组合不同组的特征。这种操作方式可以增强不同特征图学得的特征，改进参数的使用和计算效率。
摘要：李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来，而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风，图片已经成为移动设备最重要的内容形态，与基于文本的网页势均力敌，图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测，“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%，未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时，李彦宏对外透露，百度移动端流量超过PC，移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 在卷积神经网络和 ViT 竞争计算机视觉领域霸主时，谷歌：我取二者所长，提出一种两全其美的方法。 自从 2012 年 AlexNet 问世以来，卷积神经网络一直是计算机视觉的主要机器学习架构。最近，受自然语言处理启发，注意力机制已逐渐纳入视觉模型。这些注意力方法增强了输入数据的某些部分，同时最小化了其他部分，以便网络可以专注于数据最重要的部分。 视觉 Transformer (ViT) 为计算机视觉模型设计创造了一个完全没有卷积的全新领域。ViT 将多个图像 patch 视为
首先我们来看看官方对这门课的介绍： 计算机视觉在社会中已经逐渐普及，并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。而这些应用的核心技术就是图像分类、图像定位和图像探测等视觉识别任务。近期神经网络（也就是“深度学习”）方法上的进展极大地提升了这些代表当前发展水平的视觉识别系统的性能。 本课程将深入讲解深度学习框架的细节问题，聚焦面向视觉识别任务（尤其是图像分类任务）的端到端学习模型。在10周的课程中，学生们将会学习如何实现、训练和调试他们自己的神经网络，并建立起对计算机视觉领域的前沿研究方向的细节理解。最终的作业将包括训练一个有几百万参数的卷积神经网络，并将其应用到最大的图像分类数据库（ImageNet）上。我们将会聚焦于教授如何确定图像识别问题，学习算法（比如反向传播算法），对网络的训练和精细调整（fine-tuning）中的工程实践技巧，指导学生动手完成课程作业和最终的课程项目。本课程的大部分背景知识和素材都来源于ImageNet Challenge竞赛。
工地安全帽识别系统基于智能视频分析技术，可自动检测人员是否佩戴安全帽，无需人工干预实现施工现场智能化管理。
近年来，全国高空坠落事故频发，特别是高风险作业，一旦坠落事故发生，后果往往很严重。如楼板边、屋面边等边沿无任何防护设施或防护设施不能满足防护要求的高处作业，人员作业不当等都有可能到导致人员和物料坠落。轻则造成财物损失，重则导致人员伤亡。由此可见，企业应提高安全生产意识和安全管理水平，坚决制止坠落事故，确保企业安全生产。
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践。 2014年6月22日，腾讯深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相，揭秘了腾讯深度学习
游离于大多数人视线外的赛场上，一群20岁上下的少年刚刚经历了一场在AI世界的“奇幻漂流”，诠释着他们对人工智能的理解。
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践，介绍腾讯深度学习平台Mariana，本文为第一篇。 深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点，在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务，在2014年第一季度，即拥有3.96亿月活跃用户的微信，8.48亿月活跃用户的
来源：量子位（ID：QbitAI） 本文约2200字，建议阅读8分钟 还不许调用第三方库。 太难了！太难了！ 清华电子系，只学3节Python课，然后……然后…… 就直接要求“手撸”一个AI算法！ 就这样，清华再一次因为难，冲上了知乎热榜。 这作业有多难？ 先来聊聊这个作业的背景。 根据清华计算机系00后本科生、知乎用户“孙恒”的介绍： 这门Python课，是在清华电子系大一《计算机程序设计基础(2)》附带的小学期中进行。 课程的时间一共是2周。 其中，会抽出一周的时间来上3节Python课
知乎网友“婷小婷”见此话题，特意跑去问了国防七子某航电子信息工程的同学，得到了这样的评价：
机器之心原创 作者：虞喵喵 在大部分人看来，人工智能是个有些「科幻」的词汇，代表小说电影中和人类长相相似、或温柔或冷酷的机器人。 稍微熟悉一点，这份印象又变成冷冰冰的 GPU 阵列、复杂多层的神经网络和一大串佶屈聱牙的专有名词。能接触它们的除了工程师，就是科学家。 也许这份印象需要再度刷新一次——人工智能，真的需要不少「人工」。 一 秦娇今年刚满 30 岁，几个月前刚刚从呼叫中心跳槽到一家「数据加工」公司。虽然跨了行业，她并不觉得两份工作有什么不同，都是按照甲方的要求和己方的工作节奏，把人手安排到一个又一个
12月3-5日，以“融合·创新 让教育点亮每个人”为主题的“GES 2018未来教育大会”在北京召开。腾讯高级执行副总裁汤道生出席并发表致辞《科技助力教育公平发展》，从平等化学习、个性化教学、智慧化校园管理三个纬度，解析当前科技对教育的助力。
垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带 来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet). 通过构建注意力机制, 模型完成局部 和全局的特征提取, 能够获取到更加完善、有效的特征信息; 同时, 通过特征融合机制, 将不同层级、尺寸的特征进 行融合, 更加有效地利用特征, 避免梯度消失现象. 实验结果证明, GCNet 在相关垃圾分类数据集上取得了优异的 结果, 能够有效地提高垃圾识别精度.
看完视频并不是真正的学习了一遍，更重要的是写作业、动手实践、讨论，这才能把学到的知识真正掌握住。看完斯坦福CS231n的公开课，是不是觉得还不够过瘾？快来和文摘菌一起写作业敲代码吧！ 提到深度学习与计算机视觉，不得不提ImageNet和它的创建者，斯坦福大学计算机科学系副教授、Google Cloud 人工智能和机器学习团队的首席科学家李飞飞。而她的成名作，斯坦福大学课程《深度学习与计算机视觉》自从公开视频和作业，也造福了一批对计算机视觉感兴趣的IT从业者。 先来看看某互联网招聘平台普通IT和视觉算法工程
日前，微软发布了第三代微软小冰产品，宣布进一步解锁了包括视觉、听觉在内的人工智能感官系统，结合情感计算技术，让小冰能够用更加逼近人类的方式，通过自然语言和用户进行交流。 微软集团全球执行副总裁陆奇和微软（亚洲）互联网工程院院长王永东出场，表明了微软对小冰的重视程度。陆奇强调说，人工智能已迎来拐点，而小冰是微软人工智能战略的重要组成部分。 小冰动向 陆奇宣布了微软小冰的如下进展： 微软小冰的全球人工智能战略计划正式启动。其中，在日本，与LINE共同宣布战略合作，日本版小冰 Rinna 在短短两周内已覆盖日本全
WeTest 导读 中国移动互联网测试开发大会 Mobile Testing Summit China（简称 MTSC）是由国内最大的移动测试技术社区 TesterHome 发起的软件测试行业技术会议，大会以“软件质量保障体系和测试研发技术交流”为主要目的，由业内顶级大咖担任联席主席和出品人。 2019 软件测试行业最热门技术和质量管理最佳实践，尽在 MTSC2019 大会！ MTSC2019 大会日程 V1.0 重磅发布 MTSC2019 第五届中国移动互联网测试开发大会由 TesterHo
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。
围绕智慧社区基本定义、场景需求理解、算法设计实现、边缘设备部署等核心要点，利用边缘设备AidLux，带大家完成智慧社区里面的两个典型场景：高空抛物和车牌识别的算法开发，以及在边缘设备上的部署。
近日，由AMC支持的VR线下娱乐创企Dreamscape，已在美国达拉斯NorthPark Center开设第2家门店。AMC与Dreamscape联合表示，其将在美国哥伦布、俄亥俄以及纽约新泽西都市区，共同开设4个VR线下娱乐中心。截至目前，Dreamscape已获AMC、21世纪福克斯、华纳兄弟等公司的超4000万美元融资；还额外获得AMC 1000万美元的支持，用于制作VR内容。
当今时代，我们需要很多的机器，比如汽车、飞机、电脑还有手机等等。为什么需要这些机器呢？
==== 技术商业观察er ==== we are new observer 📷 Observation, we are professional observers, we always look attentively at business changes 人工智能怎么与现代教育相结合？ 📷 “5年以后，你将可以在网上免费获取世界上最好的课程，而且这些课程比任何一个单独大学提供的课程都要好。” ——比尔•盖茨 📷 现在看来，虽然并不是每个网上课程都能强过大学教程，但是在线教育已经成为现实，据业内人士估
机器之心报道 机器之心编辑部 DALL·E 中新增的 Outpainting 功能，扩展出的画面只有你想不到。 1665 年，荷兰画家约翰内斯 · 维米尔创作完成了一幅著名油画《戴珍珠耳环的少女》。画中少女的气质超凡出众，宁静中淡恬从容、欲言又止的神态栩栩如生。 你有没有想过，将这幅名画漆黑的背景换成其他场景，效果会怎样？就像下面展示的，背景换成居家摆设，画中女孩看起来多少有了点生活气息。 其实这是 OpenAI 发布的文本 - 图像生成模型 DALL·E 中新增的一个功能：Outpainting，该功
摘要： 为什么人工智能，机器学习突然之间成了热门话题，变成IT领域，甚至其他领域的人们都在讨论的热点？也许文章的作者会给你一点这方面的思考。 最近，我有幸与人工智能领域相关企业的决策者进行交谈。 其中几名高管已经被投资者询问了他们的机器学习方向的战略，以及他们现有机器学习项目的情况。 那么为何机器学习会突然成为公司董事会讨论的话题呢？ 大家都知道，从一开始计算机就被设计成帮助人类解决各种问题。 传统的软件工程就是针对某个问题进行编程。换句话说，就是我们告诉计算机一个能解决某个问题的算法，并让它来执行。现实
根据《“十四五”能源领域科技创新规划》指出，要推动核心技术创新突破，推动煤炭、油田、电厂、电网等传统行业与数字化、智能化技术深度融合。我国油田产业已经摆脱了早期粗放式增长的阶段，需要更加精细化、智慧化、科学化的运营管理手段。当前油田的生产和管理工作仍面临着以下痛点：
随着互联网、电子商务、第三方物流的发展，以及人们消费水平的不断提高，使得物流仓储行业走上了高速发展的快车道。据相关资料显示，我国物流仓储固定资产投资额从2010年的2200亿元增加到2016年的7988亿元，年均复合增长率高达20%。 其中，电子商务是推动物流仓储业市场增长的重要驱动因素；第三方物流是推动中国高标准仓储市场需求的最强驱动力之一。据阿里研究院预计，到2022年前后，全年包裹量将超过1千亿件。在电子商务需求的带动下，仓储、快递、快运、配送等仓储物流市场保持高速增长。而第三方物流服务的物流预算比例
在今天最开始的时候，我们来做个小调研； 很多人对人工智能存在一定的误解，不知道它是什么，能够做什么。其实人工智能已经存在我们生活的方方面面。也许你刚才还有用到呢！ 下面小编带大家来了解下我们日常生活中最常见的一些人工智能！ 人工智能+疫情期出入证 应用产品：腾讯云卡证OCR 实现原理：卡证文字识别，自动识别并录入各字段信息，降低用户输入成本，有效提升用户体验。 落地项目：疫情期间，各大社区通过使用卡证OCR，让用户在家通过上传证件-识别信息-完成在线办理通行证，极大的缓解了办理通行证的压力，提升了用户
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蹬蹬蹬蹬！对于“百度 PaddlePaddle 1.0 正式发布”这个话题，你有什么想法呢？
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 对于艺术家和插图画家来说，这类绘图工具虽然省时省力，但如何保持自己的创作风格是一个大问题。 前段时间，来自慕尼黑大学和 Runway 的研究者，与Eleuther AI、LAION 等团队合作，共同开发了一种文本转图像模型 Stable Diffusion。这项研究入选CVPR 2022 Oral。 Stable Diffusion 可以在消费级 GPU 上的 10 GB VRAM 下运行，并在几秒钟内生成 512x512 像素的图像，无需预处理和后处理。 Stabl
本文提出了一种基于局部二值模式的图像检索方法，首先提取图像的局部二值模式特征，然后使用相似性度量方法将提取的特征与数据库中的特征进行比较，最后使用基于距离的排序算法对图像进行排序。实验结果表明，该方法能够有效地检索出具有相似特征和模式的图像，具有较好的检索效果。
随着《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的颁布，数据、人工智能应用发展与安全问题越来越受到社会各界的广泛关注。清华大学大数据能力提升项目为了顺应时代的需求，更好地服务于大数据复合型人才的培养，在2022年的培养方案中新增了“发展与治理模块”，该模块的必修课《数智安全与标准化》是国内第一个将数据和人工智能安全标准化主题做为一门课程引入校园，于2022年秋季学期首次开设。课程一经推出，便吸引了来自全校各院系各专业研究生的积
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