近日，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中的最新成绩，99.65%。这一结果打破了之前Facebook、Face++、Google等团队创造的纪录。这是该团队继去年FDDB人脸检测数据库上拔得头筹以后，又一次人脸分析领域技术研发上的重要突破。LFW全称 Labeled Faces in the Wild，是由马萨诸塞大学(University of Massachusetts)计算机
深度学习为数据科学提供了非常有效的工具，几乎可以解决任何领域的问题，并使用任何类型的数据。然而，深度学习算法的非直观性推导和使用需要非常仔细的实验设计，如果不能满足这一要求，不管数据的质量或深度学习网络的结构如何，都会导致糟糕的结果。 我第一次注意到这种缺陷大概是在十年前，当时我使用的算法使用了非直观特征来实现自动面部识别。我注意到,当使用当时最常见的面部识别基准(FERET, ORL, YaleB, JAFFE和其他),算法可以确定正确的面部即使只用一个很小的看似空白背景的一部分,通常情况下一个来自原始图
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今天，百度对外发布了第二季度财报。财报中提到，作为百度移动化、服务化的重要产品之一，百度地图在构建服务生态、索引真实世界的进程中正发挥出越来越重要的作用。在提升用户出行体验、扩展服务品类的同时，百度地图大力开拓海外版图，目前已登陆亚太、欧洲和南美63个海外国家和地区；并通过与海口、成都等地交通管理部门合作，积极探索政企共建“互联网+智慧交通”新模式。 财报显示，百度地图目前月活跃用户达到3.43亿，同比增长13%。那么，百度地图持续创新用户服务、布局智慧交通与国际化地图多面并进的背后基石是什么？就在7月2
📷 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 商品识别在零售行业的应用 一、图像识别的应用场景，以及对零售行业的变革 1.以图搜图，拍照购物 说到图像识别，大家可能马上能想到以图搜图的方式，也就是“拍照购”。这个想法出现的很早，在零几年的时候就有很多公司开始做这方面的尝试。 美国硅谷的snaptell，他们早在零六年的时候就开始做拍照购物的应用场景，他们做的大部分是一些书籍和CD类的简单物品识别，2009年被Amazon收购。2015年Amazon收购了另一
本文约1200字，建议阅读6分钟本文汇总了下载排名众多的 6 个数据集，涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。 这些数据集质量高、数据量大，经历人气认证值得收藏码住。 关键词：数据集 机器翻译 机器视觉 数据集是机器学习模型训练的基础，优质的公开数据集对于模型训练效果、研究成果可靠度等具有重要意义。 注：本文梳理的数据集均来自网站： https://hyper.ai/datasets 第 6 名：Tanks Temple 3D 重建数据集 Tanks Temple Datas
AI科技评论按：据2019年3月份世界卫生组织公布的最新数据，超过全世界人口的5%(约4.66亿人)患有残疾性听力障碍。据估计，到2050年这一数据将达到9亿。与此同时，手语作为听障者使用较多的语言，能正确理解手语的健全人士却寥寥无几。
经常有小伙伴需要将互联网上的数据保存的本地，而又不想自己一篇一篇的复制，我们第一个想到的就是爬虫，爬虫可以说是组成了我们精彩的互联网世界。
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
近期，旷视科技南京研究院发布学术界内目前最大的商品识别数据集——RPC，其图像数量和类别数量皆是该领域之最。同时，该数据集针对新零售场景定义了一个新问题，即视觉自动收银（automatic check-out, ACO），模拟零售真实结算场景。此外，还针对 ACO 任务给出了一套完整的 Baseline Method，以及“整单准确率”cAcc为代表的一系列评测指标，更有可以直接安装的 Python 版本评测工具。同名 GitHub 项目主页上有 Leaderboard，欢迎大家来刷榜！
图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
随着人类进程的发展。城市化范围的扩大，森林覆盖率越来越低，为保障地球环境，保护人类生存的净土，森林的保护与监管迫在眉睫。TSINGSEE青犀智慧林业智能视频监控系统方案的设计，旨在利用现代科技手段提高林业管理的效率和监测能力。以下是一个智慧林业智能监控系统的方案设计与介绍。
2012年，AlexNet网络横空出世，带来了前所未有的深度学习革命，这也让多年来进展缓慢的计算机视觉CV研究，一下被按下了“快进键”。
人工智能一浪接一浪地席卷全球，AI的其中一个重要分支——计算机视觉，也如雨后春笋，不断涌现出新的想法和应用。人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。 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识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。今天，
此次决议呼吁全面禁止在公共场所进行自动面部识别，并对警方使用AI进行预测性警务活动实施严格限制措施。欧洲议会以 377 票赞成、248 票反对、62 票弃权的结果通过了决议。
前面介绍了「AI产品经理需要具备的能力和对数据、算法需要理解的程度」、「机器学习的实际训练过程」，后面将围绕AI产品在当前环境下的热门应用来进行探讨，涵盖了语音识别、图像识别、NLP自然语言处理、知识图谱等产品化落地的场景。
刷脸乘车、刷脸支付、刷脸解锁手机......从钱包到手机，这一次干脆彻底解放。生活中似乎不会再有忘带现金、忘记密码的尴尬，因为没有人出门会忘记”带脸“。现实真魔幻，很快在中国什么都可以刷脸了。然后呢？ AI 技术的曲折发展，宛若一个经历了大起大落、终磨一剑的绝世高手，坚守半世纪终于再次获得尊重。但是，那些招数又能否经得起现实的考验？ 什么是生物识别验证？ 在探讨生物识别验证领域中的 AI 攻防之前，我们先了解一下：什么是生物识别验证。 “验证”表示“满足规定要求”，通常可能出现以下几种情况： W
随着科技的迅速发展，智能决策支持系统在农业领域的应用成为提高农业生产效益和可持续发展的重要手段。
●模式匹配：通过对数据包的内容进行快速搜索，搜索到那些感兴趣的关键词、字符串、名称或协议模式。可以将关键词组合成正则表达式，采用辅助工具进行模式匹配。
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时，描绘了这样一个认知物联网的应用场景：在网上下单买一台冰箱运到北美，并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先，这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船，企业需要考虑，怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来，并被送到正确的地址；其次，企业需要考虑意外情况出现，比如印度洋上遇上了台风，船只不能运作了，怎么办？ 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划，但统计学和
每个工作日的下午6点多，当我在办公室时，都会收到一条来自百度地图的推送，有时候是“现在去同和XX，路途较为拥堵，您可规避路线出行。”“现在去同和XX，一路畅通，预计只要20分钟”，同和XX，是我家小区位置。有这样的提示，是因为百度地图通过学习我的历史出行数据，判断出“同和XX”是我家，而每天下午6点多，如果我在公司就很可能会回家，因此给出出行建议。
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。
12月23日，百度地图在北京举办“智能出行新启点”生态大会，发布了国内首个3D地图，上线了杨洋导航语音完整版，还推出了涵盖等多个合作方的“城市伙伴计划”。看上去这是一个再寻常不过的科技发布会，不过，百
DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种，通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。 由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量，这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件，从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作，DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。 DNS隐蔽通道可以分为直连和中继两种模式。直连也就是Client直接和指定的目标DNS Server(授权的NS 服务器)连接，通过将数据编码封装在DNS协议中进行通信，这种方式速度快，但是限制比较多，很多场景不
智能农业是一项通过整合现代信息技术，尤其是机器学习技术，以提高农业生产效率和质量的创新农业方式。本项目将重点关注机器学习在粮食产业中的应用，以优化种植、管理和收割等各个环节，提高粮食产业的整体效益。
迅为2K1000开发析采用龙芯2K1000处理器是一款高性能处理器，适用于智能电力安全监控系统。以下是基于迅为2K1000核心板的智能电力安全监控解决方案的介绍：
前几日，微软静悄悄地删除了一个公开的名人图片数据集。这个本为世界上最大的公开人脸识别数据集，现在已经不能通过微软的渠道访问。
人工智能和大数据在2017年的发展遇到了以下8个成长的烦恼： 📷 遭遇成长烦恼2017AI大数据行业回顾： 1.人工智无IQ标准 人工智能领域发展最好的一个领域是无人驾驶，而究其原因不外乎其拥有了从L0到L5的全球通用标准。但是在其他领域，人工智能细分领域过多，标准化相对缺乏，语音识别做到什么境界算成功，图像识别怎样算最好无法定性，人类都有IQ值来评估是否聪明，可AI却没有。行业无标准让市场、厂商和用户都只能摸黑前行。 2.人工智能延伸边缘 人工智能的应用在过去是由中心计算支持的，但是由于应用需求的边缘化扩
目前在学习大数据专业，想提前了解一下大数据开发工程师的工作职责是怎么的？需要提前准备些什么？大数据分了哪些岗位？
近日，BOSS直聘发布《2020年人才资本趋势报告》，该报告针对我国国内人才结构，公布2020年人才领域的前瞻趋势。本文对其中人工智能相关方向进行了梳理。 本文图片均来自于BOSS直聘《2020 人才资本趋势报告》。
前面几篇专栏中，我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容，这两个领域采用解决分类问题的方法来对表情进行识别。这篇文章，我们将介绍通过回归的方式来理解表情的方式——基于连续模型的人脸表情识别。
UA-DETRAC是一个具有挑战性的现实世界多目标检测和多目标跟踪基准。数据集由 Cannon EOS 550D摄像头在中国北京和天津24个不同地点拍摄的10个小时的视频组成。视频以每秒25帧的速度录制，分辨率为960540像素。在UA-DETRAC数据集中，有超过14万帧和8250辆车被人工标注，总共标记了121万物体的边界盒。我们还对目标检测和多目标跟踪方面的最新方法进行基准测试，以及本网站中详细介绍的评估指标。
“五年前，我们很多行业客户的数据还是以ERP、CRM等数据为主，10TB就属于很大的数据量；今天，这些客户积累的数据量通常达到PB级，像行为数据等非结构化数据增长极为迅速，业务形态也发生了巨大变化，基于海量数据的AI应用正在由点到面地铺开”--一位深耕行业的ISV如是说。
刚刚，他们披露了AI研究方面的最新进展，和此前的潮头公司一样，vivo也把目光投向游戏领域，而且一出手就是《王者荣耀》。
对于数据采集有2种主要的方法，一种是通过api网络请求的拦截，破解api的请求参数及规则；另一种则是模拟用户的操作行为，读取界面上返回的数据来提取。
近年来，宏观经济进入新常态，建设“数字中国”、发展“数字经济”成为国家战略。从“十二五”到“十四五”规划，数字经济政策正在逐步深化，“上云用数赋智”行动也已列入日程，未来的五年，我国将大力培育数字经济新业态，深入推进企业数字化转型。
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
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
随着信息技术的飞速发展，ISR（情报、监视与侦察）作为维护国家安全的重要手段，在海陆空及网络领域的作用日益凸显。网络侦察技术已成为现代ISR体系中不可或缺的一环。本文探讨了网络侦察在ISR中的应用，并分析了在网络侦察时在数据方面遇到的一些挑战。
大家好，欢迎来到我们人脸表情识别的专栏，这是专栏的第一篇文章，今天我们讨论的问题是关于表情识别的基本概念和数据集。
如若苹果收购Beats传言为真，软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化，Oculus、蚁视则是显示智能化，这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢？答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间，Foream等摄像头创业项目越来越多，Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲：从拍照到智能交互》
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。
专访中科云创周北川：用AI来做工业设备的故障诊断，目前还停留在“鸡尾酒疗法”阶段
1、声学模型 2、Deep Neural Networks 3、Hidden Markov Model等
“视觉”承担着我们80%的信息摄入工作。在解决“听”“说”问题的同时，我们也要教会计算机“看”，也就是图像识别，以识别一朵花为例，用户将图片上传后，计算机将它转化成“0101”的数字流，然后输入深度神经网络，经过层层分析、层层抽象，对包括像素在内的各层信息与现有的大数据进行比对，才能重新还原并识别出它是一朵花。这种方法其实和人类眼睛的功能是近似的。 📷 这一切都要建立在预先对图片分类的基础上。目前世界上最大的图像识别数据库ImageNet的图片分类有1000多类。在百度的图片数据库的分类已经达到了4万类。这
第312期 遭遇成长烦恼 2017 IT行业回顾之AI大数据 文 | 贾凯强 责任编辑 | 巫山 审核 | 张齐 策划 | 刘克丽 人工智能和大数据在2017年的发展遇到了以下10个成长的烦恼： 人工智无IQ标准 人工智能领域发展最好的一个领域是无人驾驶，而究其原因不外乎其拥有了从L0到L5的全球通用标准。但是在其他领域，人工智能细分领域过多，标准化相对缺乏，语音识别做到什么境界算成功，图像识别怎样算最好无法定性，人类都有IQ值来评估是否聪明，可AI却没有。行业无标准让市场、厂商和用户都只能摸黑前
文丨赵熙朝 📷 制造过程中应用机器学习是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 01 为什么要把机器学习 应用于智能制造 提到智能制造，不能不提到"机器换人"，如果说利用机器人、自动化控制设备或流水线自动化替代传统的生产线上操作工和物料人员，实现“减员、增效、提质、保安全”的目的，而在制造过程中应用机器学习就是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 DIKW模型将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
父老们，乡亲们！你知道人脸、商品、车辆识别，以图搜图乃至自动驾驶，背后的技术是什么嘛？
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