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浅谈原理与价值

用范是人工智能的重要领域。它是指的对象,用于不同模式的目标和对象。本文从原理、过程以及应围方面讲述对的整体认知。 ? 目录前言1.原理2.流程3.的应用范围----前言的发展经历了三个阶段:字符数字处理和对象顾名思义,就是对进行各种处理,分析,并最终确定我们要研究的目标 当今的不仅指人的肉眼,而且还指使用计算机进行。1.原理原则上,计算机与人类自身对之间没有本质区。 模式是指分析和处理代表事物或现象的不同形式的信息以获得事物,现象的描述,和分类的过程。基于的主要特征。每个都有自己的特征。 2.流程由于计算机和人体原理相同,因此它们的过程也非常相似。

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【解读】京东智能冰箱

曾祥云京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师,专家目前主要负责智能冰箱相关产品业务,以及智能家电场景场景下的创新创意研发工作智能冰箱业界概况随着人工智能领域的突破和行业的高速发展 ,可通过智能手机访问;通过,不断丰富食材的种类,记录用户的日常饮食数据,同时京东和美的早在2016年5月年在CESA上联合发布了冰箱最新智能解决方案,搭载智能体感、及营养推荐功能的美的智能冰箱 智能冰箱行业解决方案硬件上,为了实现,在箱体内部安装获取冰箱内部食材的摄头和必要的传感器,已获得更好的片供云端引擎来,从今年两次博览会和最新智能冰箱市场看,硬件方案大部分是在冷藏室里每层都安装一个摄头 京东在冰箱的突破和尝试大家都知道,是数据为王的,数据多少直接决定的精度,京东在过往的三年智能冰箱研发过程中,积累了大量冰箱场景下优质数据,这些数据是直接从冰箱环境中产生的 深度学习大面积运用到智能冰箱场景:食品位置检测、食品、过期提醒、畸变处理、美化等;超过100层的深度检测网络,同时能确保响应速度在200ms以内,对抗生成网络使得智能冰箱自适应的去除畸变

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    利用来做自动化测试和编写爬虫?

    Airtest 项目是在 2018 年 Google 的 GDC 大会上公布的产品,主要使用来定位页面具体的 UI 元素,这也就意味着它可以在不使用任何代码注入的情况下完成自动化测试,在该产品发布前 相关报道:http:t.cnE5BzczP 在使用过程中,开发者可以借助 AirtestIDE,通过在 IDE 中进行所见即所得的编码方式,来简化 App 形界面的测试流程,除此之外,你还可以借助该工具来编写

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    借助,空客首次实现飞机全自动起飞

    策划&撰写:巫盼据外媒报道,空客近期在法国卢兹机场用一架测试飞机首次成功完成基于的全自动起飞,官方表示这套系统有助于改善空中交通管理、解决飞行员短缺等问题,并且有助于提高飞机安全性。 在具体测试过程中,一架A350-1000飞机在有两个飞行员的同乘的情况下,依靠系统,在约4.5小时内成功完成了8次自动起飞。 空客表示,这次自动起飞背后的不同于当前在全球范围内使用的仪表着陆系统(ILS),ILS是依靠无线电信号等来帮助飞机起飞和降落,而本次起飞是通过直接安装在飞机上的实现的。 他们下一步计划是在2020年中旬之前实现基于视觉的自动着陆和滑行。另外,如果能大规模应用这种自主飞行,也可以让飞行员更多地专注于战略决策和任务管理。

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    PhotoSynth:建模

    PhotoSynth是微软公司从华盛顿大学购买来的一项,主要作用是通过平面照片自动建立空间模型,目前已经接近即将发布的前夕。举例来说,游客来到上海,外滩是必去的。 这就是说,这项实际上可以用来处理世界上所有含有地理信息的照片,然后将外部环境复原出来。Google Earth只能空中俯视,而PhotoSynth可以让你方佛漫步在每一条街道上! 听上去真是不可思议,但是这种确实已经实现了。 在Windows Live Lab的网站上提供PhotoSynth的预览,需要安装一个浏览器插件,然后可以选择查看七个场景,包括宫殿、湖泊、美馆、寺庙和航天飞机,我推荐安装。?(完)

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    【学】欺骗,只需改变一个素即可将狗变成汽车

    日本九州大学的一个团队开发了一种欺骗的新方法。对许多研究人员来说,一般的方法是给添加一些功能,这些会错误地触发神经网络,并让它出它所看到的完全不同的东西。 在arXiv上发表的一项新研究描述了一种称为“差分进化算法”(DE)的,它可以有效地出最佳素,从而混淆人工智能将片错误地标记(论文测试了对单个素、3个素和5个素的攻击)。 研究人员最后得出了一个惊人的结论:单素的攻击对近四分之三的标准训练起了作用。 最好的结果是训练组里的一只狗的,研究人员成功地将深度神经网络分类为所有9个“目标”类——飞机、汽车、鸟、猫、鹿、青蛙、马、船和卡车。?训练集的,通过改变一个素将片错误地分类。 片出自:arXiv盯着测试,你会注意到单素攻击是针对仅有1024素的进行的。1024素的非常小,这意味着更大的需要数百个素的调整。

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    深度|整容式的美颜2.0如何实现?聊一聊背后的

    雷锋网按:本文根据涂CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理,本篇主要谈谈人脸的原理与具体实践的一些问题,作者授权发布雷锋网。在上篇文章的最后,我们提到了美颜2.0最关键的——人脸。 这是项复杂但又非常热门的,我们将在这篇文章中聊一聊。一、如何让机器看懂世界?这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 由于这两个概念目前最主要应用在领域上,所以我们仅就,尤其是人脸方面,区分一下这两个概念。 二、的一些具体实现:比如,智能鉴黄当们我们具备了相关的深度学习后,就可以在服务端上构建应用了。比如做智能鉴黄,一路视频流输入,解码以后拿到每一帧,出有问题的部分,对它进行处理。 这些过程如果用人工成本非常高,要发展肯定要通过手段去解决。?最后说下手机端上的经验:涂的产品在人脸检测性能方面的测试指标。

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    【学】麻省理工学院的学生们愚弄了谷歌 计算机视觉算法仍然很容易被骗

    人工智能已经取得了一些令人惊叹的进步,但正如一项新的研究表明的那样,这些系统仍然可以被那些愚弄的例子所绊倒。 一群麻省理工学院的学生最近愚弄了谷歌开发的一种分类器,这群学生周三发布的一篇论文详细描述了一种可以更快地欺骗系统的。 这项能够扫描数码照片,所描绘的对象。但API并不完美。当素被改变或形状和颜色被改变时,可以被欺骗来对进行错误分类。 该团队表示,到目前为止,他们只尝试了谷歌的系统,但他们的在其他系统上应该也可以运行。Athalye和他的同事们通过对片进行细微的调整而设计了一个计算机程序。 其他试愚弄的尝试主要集中在“白箱”系统上,这些系统的底层计算机制是已知的。为了利用谷歌系统,麻省理工学院的研究人员使用了一种被称为自然进化策略(NES)的计算机算法。

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    使用文字获取失信黑名单

    最近接了一个新需求,需要获取一些信用黑名单数据,但是找了很多数据源,都是同样的几张片,目测是excel表格的截,就下面这样:既然没有找到文本类型的数据源,只能对片上的文字进行了。 尝试一,利用第三方API:说到我首先想到了网上的各类服务。试用了一下百度、腾讯的服务,效果并不好,部分文字错误甚至无法,不付费只能使用有限的几次。 尝试四,利用对比:虽然新能Get失败了,但是对于搞定需求,我从来都是不抛弃不放弃的。我想到了利用相似度文字的方法,在这里感谢大学教导我数字处理的导师。 二值化后灰度的噪点会被去除,可以使后续的对比更简单。二值化需要指定一个阀值,经过测试,这次要的最优二值化阀值为69,即灰度中灰度值低于69的素的灰度值会变为0,反之变为255。 单元格分类的第一行是表头,分割为单元格后先使用tesseract表头,这样就可以根据表头判断列的类型,如案号、组织机构代码等,从而指定不同的策略将单元格分割为字符。

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    重磅 | 谷歌发布Graph Learning平台,解密核心(附论文)

    很多你日常使用的谷歌产品及功能背后,都有基于的机器学习,这是一种强大的工具,能够用于收件箱提醒、Allo 智能信息回复等功能,基于的机器学习和深度神经网络一起,为 Google Photos 最新的系统提供动力 由此,Expander 团队才有了开发新,用最少的监督支持大规模机器学习应用的想法。 Expander 团队的受人类如何在已有知(带标签数据)和全新、未知的观察结果(不带标签的数据)之间架起理解的桥梁的启发。被称为“半监督”学习的这种方法,使系统能够在稀疏数据集上训练。 基于的机器学习的应用Expander 团队的机器学习系统如今被用于超大规模的(含有几十亿个节点和几万亿条边),进行和概念理解,对象包括自然语言、、视频和问询(queries),驱动了提醒、问题回答 、语言翻译、视觉物体、对话理解等应用。

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    第七章(1.2)处理——人脸发展及实用方案设计

    人脸不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科、Linkface、中科云从、依等一大波明星创业公司,在视频监控、 本文试梳理人脸发展,并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计,期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。 5.jpg 6.jpg 4给出了一套行之有效的人脸方案,主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习多loss融合,以及特征融合模块。 另外,也有不少研究者和公司试通过主动的方式规避这些因素的影响:引入红外3D摄头。典型的实用人脸方案如5所示。 9.jpg 四、总结 本文简单总结了人脸的发展历史,并给出了实用方案设计的参考。

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    | 使用 Java 实现AI人工智能-功能

    说到语音、语音翻译、、人脸等等,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 是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类活动的计算机程序,人们提出了不同的模型。例如模板匹配模型。 这种模型认为,某个,必须在过去的经验中有这个的记忆模式,又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配,这个也就被了。 场景 1:人脸 2:车牌 原理原理: 人脸系统主要包括四个组成部分,分为:人脸采集及检测、人脸预处理、人脸特征提取以及匹配与。 JAVA示例Java示例: 需求:java实现--车牌 :Java、jdk1.8、maven、tess4j、IDEA20181:新建maven project工程,如?

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    走进AI时代的文档 之表格

    因此我们实现了一种表格的解决方案,并与腾讯文档结合,切实提升用户办公效率。 下面是我们的效果展示: ? ? 1.2 业界方案 表格有较高的商业价值,一般都在付费的专业OCR软件中才能体验到:比如ABByy fine reader。这些软件所用的,并没有完全公开。 比如ABByy公开的论文中,也只是简略介绍主要原理,无法复现,且距今已久,后期的进步无法得知。因此我们难以从商业软件中得到启示。 ,提取表格线,再由表格线推导行、列、合并单元格的信息; 3)神经网络端到端学习,代表工作是TableBank,使用image to text,将表格片转为某种结构化描述语言(比如html定义表格结构的标签 下是我司某个OCR平台所返回的结果。 ? 2.4 表格结构 接下来需要表格的结构,以跟OCR结果进行匹配。

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    【python 从菜鸟

    安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    快消品丨无人店背后的商品

    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,拍购物、AR互动营销等场景,也运用了商品。 人工智能商业公司ImageDT,则利用商品提供2B商业服务,包括基于互联网片大数据的商业分析,以及基于门店货架的渠道数据洞察,帮助消费品企业提升业绩。 今天,酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品。 每一位ImageDT的新员工,不管是工程师,还是前台,都会接受一次半小时的建模培训;而在培训结束后,每个人都将能够独立的建立一个模型,整个过程只需要半小时。? 前三个组,负责实现流水线的搭建和经营,使得每天都能井井有条地建立大量新的商品模型,并快速上线,对每天数千万的片数据进行和分析。

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? ,则很多语应该看起来很熟悉。

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    ——MNIST

    尽管深度学习是早期神经网络的后代,但它们利用无监督和半监督学习,结合复杂的优化,实现了最新的精确度。” 由于自动编码器不使用训练样本标签作为目标,而是使用训练样本本身,所以它们被分类为半监督学习。本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数字模型训练生成的

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持;2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

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    最新综述

    首先介绍了的背景知,包括应用领域、难点及挑战和系统实施流程等;其次介绍了的预处理方法及流程,包括旋转校正、线检测、特征匹配、字符轮廓提取及分割、OCR流程;接着介绍了过程中常用的特征提取基础网络和检测网络 不少人将OCR定义为广义的所有文字检测和 (简称), 即包括传统的OCR,又包括自然场景文字涉及计算机视觉处理和自然语言处理两个领域的;它既需要借用处理方法来提取文字区域的位置、并将局部区域成文字,同时又需要借助自然语言处理出的文字进行结构化的输出。 1 预处理及流程1.1 预处理预处理包含分割旋转校正、线检测匹配、文字轮廓提取及局部分割等。 传统的文数据通过人工记录,耗时较多;借助转为文字并输出结构化数据,自动记录至后台可大大节约劳力,提升效率。

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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