笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
计算机视觉深入各个行业有广泛应用，且具备较高的社会价值。为了帮助产品、开发、运维、测试等从业人员以及高校学生、AI爱好者、个人开发者等群体更好地学习并掌握人工智能图形处理和模型训练能力，提高AI应用与实践能力，腾讯云AI现与腾讯云产业人才培养中心携手推出AI应用之基于Keras的交通标志识别CloudLite认证！
计算机视觉深入各个行业有广泛应用，且具备较高的社会价值。为了帮助产品、开发、运维、测试等从业人员以及高校学生、AI爱好者、个人开发者等群体更好地学习并掌握人工智能图形处理和模型训练能力，提高AI应用与实践能力，腾讯云AI现与腾讯云产业人才培养中心携手推出AI应用之基于keras的交通标志识别CloudLite认证！ AI应用之基于keras的交通标志识别CloudLite认证计划通过在线学习和动手实践的方式，系统介绍计算机图形处理、数据集、模型结构、模型训练、模型测试的基础概念并进行了环境搭建、模型训练、
计算机视觉深入各个行业有广泛应用，且具备较高的社会价值。为了帮助产品、开发、运维、测试等从业人员以及高校学生、AI爱好者、个人开发者等群体更好地学习并掌握人工智能图形处理和模型训练能力，提高AI应用与实践能力，腾讯云AI现与腾讯云产业人才培养中心携手推出AI应用之基于Keras的交通标志识别CloudLite认证！ AI应用之基于Keras的交通标志识别CloudLite认证计划通过在线学习和动手实践的方式，系统介绍计算机图形处理、数据集、模型结构、模型训练、模型测试的基础概念并进行了环境搭建、模型训练、
“可恶，手机存储容量又不够了。” 隔壁小杨看着手机弹出的告警向我吐槽到。 随着智能手机的飞速发展，手机拍摄的质量也逐步提高，后置三四个镜头也是常事。 伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。 在这样的形势下，云相册的解决方案应运而生。 各大手机厂商均拥有自己的云相册产品，提供云端备份及处理的服务。酷派手机自然也不例外。 但与传统手机厂商将
伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。
近两周，我们举办了2次「产品有话说」系列直播，邀请了腾讯云HiFlow场景连接器产品经理王留霞和郭标，两位老师为我们讲解如何玩转文档应用与简单AI，轻松搭建智能化流程，许多用户都反馈“学到了！”如果你错过了之前的直播，那么这一期直播精华总结可不要错过！
智慧工地安全帽佩戴识别系统能够全自动识别工作人员是不是戴安全帽，当监测到施工人员不戴安全帽时，会自行开启警报，提示安全管理人员妥善处理，是协助安全人员管理工作的智能化助手。智慧工地安全帽佩戴识别系统能够自动识别施工工地等施工现场工作人员是不是戴安全帽，合理避免安全事故，完成安全生产的智能管理，不用人工控制。根据安装在建筑工地的各种品牌监控终端，搭建视频监控系统，合理填补监管中传统摄像头的缺点，真真正正完成预警信息、正常监控管理。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据（如图片
Face++入榜2017全球最具突破性品牌，人脸识别领域力压Facebook人脸团队；国资委与图灵机器人签订意向合作协议，打造人工智能卡通大使小新；捷通华声助力“汇付天下”，整合多渠道搭建智能客服。
1、了解tensorflow及关键社区资源；2、能够自主训练和应用自己想要的模型（主要）；3、开阔前端智能化的思考与认知；
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数
数据、算法、算力是人工智能的基本三要素。在资本的催化下，算力和算法都得到了“大跃进”式的发展，但作为三要素之一的数据却一直站在聚光灯之外。随着AI的商业化的不断落地，打造以数据为核心的行业壁垒已成为各大人工智能企业面前最重要、但却最容易被忽视的环节。
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，
开源项目如 ChatGPT/LLMs 等的出现，为开发者提供了强大的聊天应用与开发框架，让人工智能变得更加普及和可定制。
全球经济一体化进程以及国际市场的不断融合，使得港口码头成为了大型货运周转中心，每天数以百计的大型货轮、数以千计的大型集装箱、数以万计的人员流动。港口作为货物、集装箱堆放及中转机构，具有昼夜不歇、天气多变、环境恶劣等特性，安全保卫工作显得更加重要。在如此异常繁复的环境中，如何保证运输生产和货物安全，成为港口码头管理人员最为关注的问题。
互联网让信息传播的更快，人们仿佛对信息更加渴望，我们身边的产品越来越多，获取信息的类型也丰富多样，图片、视频、音频、文字等。
为进一步优化市容市貌，全力营造整洁、干净、文明、有序、优美的城市环境，推进文明城市创建工作，城市管理和综合执法部门陆续采用智慧城管科技化手段提高城市管理精细化、智能化水平，视频监控系统在其中起着尤为关键的作用。但是随着城市化的高度发展，城市管理视频监控系统存在的问题也日益复杂化：1）系统数据收集不完整，难以展开深入化管理；2）各部门间系统分建、数据分散，缺乏协同管理；3）监控平台重复建设，但系统孤立、数据零散，缺乏统一数据分析决策系统，缺乏系统性综合性管理。
计算机视觉（CV）是当下人工智能落地最广泛的领域，也一直是目前深度学习最热的研究领域。人的大脑皮层， 有近 70% 都是在处理视觉信息，是人类获取信息最主要的渠道。在计算机视觉（CV）出现之前，图像对于计算机来说是黑盒的状态。如果计算机想要在现实世界发挥重要作用，就必须看懂图像里的内容！这就是计算机视觉（CV）要解决的问题。 图像分类作为计算机视觉（CV）中最基础的一个任务，它的目标是将不同的图像划分到不同的类别，实现最小的分类误差。理解图像分类的逻辑可以快速帮助AI小白入门计算机视觉领域（CV）。
机器如何懂时尚？这是码隆科技上一款产品希望解决的问题，那一次他们推出了StyleAI，希望用图像识别结合深度学习来破解时尚密码。 10月24日，该公司更进一步，推出ProductAI，将AI做成一项云
文章来自网易科技(原标题：AI 到底怎么在自动驾驶领域派上用场？看这篇你就懂了) 编者按：以深度学习架构为基础的人工智能技术（如深度神经网络，DNN）早已在全球铺开，其应用范围覆盖了汽车市场、计算机视觉、自然语言处理、传感器融合、物体识别和自动驾驶等领域。眼下，自动驾驶新创公司、互联网公司和 OEM 商都在探索图形处理单元（GPU）在神经网络中的应用，推动车辆早日进入自动驾驶时代。 如今，业界最先进的高级驾驶辅助系统（ADAS）一般都建立在集成或开放平台之上。想要获得更智能更复杂的ADAS系统并迈向完全
我国是茶叶生产大国，茶叶销量全世界第一。随着经济社会的发展和人民生活水平的提高，对健康、天然的茶叶产品的消费需求量也在逐步提高。茶叶的种植、生产和制作过程工序复杂，伴随着人力成本的上升，传统茶厂的运营及管理方式不仅效率低下，而且智能化水平不高，仍然存在制作环节靠人工把控增加人力成本、产能低下、茶园巡检效率低等问题。利用现代信息化技术手段实现对茶叶的生长环境及生产、加工、流通、销售等过程的精准化、智能化管理，已经成为行业当前的发展趋势。
系统结合人脸及人体关键点识别，人像分割，目标检测，图像风格迁移，以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg，动作识别PoseRecognition等算法，依托Django框架搭建的Web应用，在服务器端使用 tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果，目前可以实现实时视频挂件，人脸表情包生成，人像与熊猫照片创意融合，多动作互动拍照，分区风格化等功能。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 近日腾讯云对象存储（COS ）完成了“存储”到“存储+”的升级！ 互联网让信息传播的更快，人们仿佛对信息更加渴望，我们身边的产品越来越多，获取信息的类型也丰富多样，图片、视频、音频、文字等。 如何处理这些数据成为了目前企业业务运行良好的关键因素之一，如果企业购买服务器进行图片，音视频，文档等数据的处理，需要投入硬件采购、部署和运维的费用，成本高昂，服务可用性差，一旦出现磁盘坏道，将会出现不可逆转的数据丢失问题。 如何解决自建服务器处理数据带来的问题呢？腾讯云对象存储（
计算机视觉（CV）是当下人工智能落地最广泛的领域，也一直是目前深度学习最热的研究领域。人的大脑皮层， 有近 70% 都是在处理视觉信息，是人类获取信息最主要的渠道。在计算机视觉（CV）出现之前，图像对于计算机来说是黑盒的状态。如果计算机想要在现实世界发挥重要作用，就必须看懂图像里的内容！这就是计算机视觉（CV）要解决的问题。 图像分类作为计算机视觉（CV）中最基础的一个任务，它的目标是将不同的图像划分到不同的类别，实现最小的分类误差。理解图像分类的逻辑可以快速帮助AI小白入门计算机视觉领域（CV）。 图像分
近几年，从亚马逊， Facebook，到谷歌，微软，再到国内的BAT，全球最具影响力的技术公司都将目光转向了人工智能（ AI ）。2016年 AlphaGo 战胜李世石，把公众的目光也聚集到了人工智能。创新氛围最活跃的中国，已将人工智能定位国家战略，2017年11月15日，中国新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会在京召开，公布我国第一批国家人工智能开放创新平台，包括：百度-自动驾驶工智能开放创新平台；阿里云-城市大脑人工智能开放创新平台；腾讯-医疗影像-人工智能开放创新平台；科大讯飞-智能语音人工智能开放创新平台。现在中国的所有互联网公司，不论大小都在布局人工智能，似乎产品中没有人工智能的元素都不好意思找投资人，大量的科技巨头和专家预测人工智能将带来第四次革命，继农业革命，工业革命，信息革命后从底层改变我们的工作和生活，也有很多专家认为人工智能是中国超越美国的一次千载难逢的机会。
我们所谓的人工智能算法就是一个机器嵌入了这个算法后，这个机器就拥有了人所具有的基本能力，比如观察、思考、学习、创造等，本文要说的就是这个算法。 人工智能算法主要由两部分组成：深度学习（Deep Learning）和强化学习(Reinforce Learning) 深度学习 深度学习就是多层人工神经网络。 📷 它主要包括三个部分：输入层、隐藏层、输出层。输入层就是机器的输入数据，比如我们问它："你吃了吗？"，而隐藏层就是对这句话的特征提取和分析的过程，机器想我今天到底有没有吃，然后输出层就是结果，比如机器人说
对于广大强迫症患者来说，比较“可怕”的场景莫过于录入信息时对方发来一张张截图；更可怕的情况是截图是一张张表格；地狱级别的情况是表格不但数据海量，格式还多而复杂，使用简单的文字识别应用结果导出一页乱码，甚至出现单元格合并、跨行、跨列、文字重叠错位等情况......简直要逼“死”强迫症。 这时候就轮到强迫症福音——表格识别V3版本上场了。 表格识别V3是腾讯云AI在表格识别V2基础上针对多种难例场景推出的全新升级版本，相比表格识别V2，表格识别V3覆盖场景更加广泛，对表格难例场景的识别效果均优于表格识别V2。
腾讯轻联是腾讯云推出的“应用连接器”，无需编程，实现多应用的连接。草料二维码作为首批入驻腾讯轻联的合作伙伴和腾讯团队进行了深度协同，提供给用户以下能力：
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
很遗憾的是，在今日的我看来，仍旧是两年前的那个观点：全栈是未来。这次并不是因为大公司全职业，小公司全栈，而是技术的门槛越来越低——人工智能 API 化、后端无服务器、跨平台应用。 在过去的一年里，我的主业仍然是前端开发。而如大家所见，我在这些日子里，也尝试了不同的技术领域移动开发，如 React Native 乃至于原生的 Android 开发，又或者是使用 Serverless 开发的后台应用。尽管仍遇到一些大大小小的挑战，这样一来，也有一些新的收获。不免还是觉得自己还是幸运的，不是在四年的工作里重复一年
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 在让计算机理解世界上，或许理解了什么并不重要，重要的是理解的能力。于是图普科技想到让它理解“小黄图”。 图普是一家图像识别云服务公司，接入它的API，上传图片，服务器就能以一
本文介绍了一种基于深度学习的作诗机器人，通过分析图片内容，能够自动创作诗歌。该机器人使用自然语言处理技术，包括词向量模型和长短时记忆网络，可以生成具有意境和韵味的诗歌。同时，还介绍了整个系统的架构和实现过程，包括数据采集、网络训练和运行环境搭建等方面。
AI 科技评论注：本文作者何之源，复旦大学计算机科学硕士在读，研究人工智能计算机视觉方向。本文由 AI 科技评论编辑整理自作者知乎专栏，获授权发布。 先进的图像识别怎样改变AV产业？ 说到这方面，日本人表示，你们都弱爆了！ 我来举几个例子： | 一、chainerによるディープラーニングでAV女優の類似画像検索サービスをつくったノウハウを公開する - Qiita 翻译：使用chainer和深度学习搭建女优图像检索服务 这位仁兄做了个实验，使用爬虫在网上搜集了大量的女优面部图片，使用dlib做面部识别的处理。
当前高速公路视频联网运行监测体系的建设思路，主要是改变过去烟筒式的建设模式，搭建以视频数据为核心的视频综合管理云服务中台，在全面汇聚基础数据的基础上通过数据智能支撑各部门和公司的应用需求。当前面临的建设需求如下：
请听题—— 你是一名基层教师，复学后，每天需要统计班里40名学生的核酸检测结果，而手动在Excel录入一行信息需要半分钟。问如何在3分钟内搞定？ 对防疫一线的基层人员来说，每天手工录入大量健康信息并人工统计，既费时费力，时间长了还容易出错。 今天，教你如何利用「腾讯云微搭」上线的OCR文字识别能力，快捷又准确地搞定。实现： 批量识别核酸检测记录、行程卡等截图，提取关键有效信息 自动统计到数据管理后台 一键导出统计文档， 基于腾讯云AI产品团队的OCR能力和腾讯优图实验室的算法支持，该功能在特定场景下的识别
艺术源于生活，它诠释了我们在生活中的经历与情感。那么我们能搭建一个AI艺术家吗？答案是肯定的。这听起来很不可思议，我们可以使用一个艺术家的风格来训练出一个神经网络，然后让它将艺术家的画风迁移到指定的图片上。 这一切都是从谷歌研究团队公布的一篇关于“inceptionism”的博客开始的。他们使用大量的图片数据训练了一个深度卷积神经网络，它可以识别出日常生活中的一些东西，比如狗或者建筑物。一旦神经网络可以识别物体了，他们给神经网络一张小说插图，如果它在图中看到能够识别的物体，比如一朵很像狗的云，那么它就
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 又一家AI+零售方案商完成新一轮融资。 今日，ImageDT图匠数据宣布完成A 轮千万级融资，红杉资本中国基金领投，火山石资本及其Pre-
然而令人吃惊的是，在 LA Hacks 2018 的活动之中，来自加州理工学院的美籍华裔大二学生 EricZhao做出“狗脸识别”系统，16小时让梦成真！
作者 | 邹欣 编辑 | 姗姗 【人工智能头条导读】又是一个很有热度的周末，除了炎热的天气，还有火热的世界杯。今天人工智能头条为大家准备的技术干货，让大家可以在空调下，吃瓜看球两不耽误就可以轻松完成AI应用实践入门。多少次，在我们查找很多资源、技术指导后，实操时还是会被一个报错而终止了前进的道路。小编也曾经历过这样的心路历程，所以一份好的指南对于刚开始实践操作的同学来说简直太有爱了，不仅节约了很多时间，操作和思路也都是清晰的。如果你是刚入门的AI小白，想通过一些简单的应用实践对AI应用有更深入的了解，现在就
平时我们在手工时候常常忘记把剪刀等危险的文具放回原来位置，这样可能会伤到家里人。而爸爸妈妈时常告诉我，要养成“东西放回原位”的习惯，所以我借助人工智能的知识做了一个物品自动识别并提示把东西放回原位的小提醒器，让我和弟弟都养成好习惯。
限制于兔小巢的评论区只让评论200字，故单作测评文章 原文链接：https://support.qq.com/products/380847?clientInfo=ownerUin%3D1000152
5 年前，如果你把猫的图片混在动物中，问Google 这是什么，Google八成会回答错误。 今天要是你再问Google 相同的问题，Google不仅会告诉你里面有一只猫，还能告诉你这是什么品种。 在这背后是机器学习技术的快速发展，如今它已不仅能看见、听见，而且也在学会理解人类世界。 快速发展的技术总会附带着不稳定性，机器学习也不例外。Elon Musk、霍金、比尔盖茨在不同的场合表达了对人工智能的担忧，他们认为当有一天机器智能超越人类，我们将可能面临毁灭之灾。 在他们的隐忧背后，最为核心的是人工智能的
题图 | by@macrovector- www.freepik.com 在 21 世纪的第二个十年里，科技界最大的进展恐怕非人工智能莫属了。无论是战胜人类围棋高手的 AlphaGo，还是遍布各地车站的人脸识别系统，配备了深度学习技术的最新人工智能展现了它无限大的势能，并已经进入到我们的日常生活中。 人工智能（artificial intelligence，AI），顾名思义，就是通过计算的方式模拟、延伸和扩展人的智能。它作为计算机科学的一个分支，早在 1956 年就诞生了。然而，长久以来，人工智能的发展却
采用 Taro 跨端框架，采用腾讯云源开发模式，采用基于腾讯云的五官分析的人脸识别，实现了自动为头像戴上口罩的功能。
在人工智能的发展越来越火热的今天，其中最具有代表性的便是图像识别，其应用比比皆是，如车站的人脸识别系统，交通的智能监控车牌号系统等。卷积神经网络作为图像识别的首选算法，其对于图像的特征提取具有很好的效果，Keras 框架作为卷积神经网络的典型框架，可创建神经网络层，更容易提取图像特征，从而达到区分动物的目的，在生产实践中达到辅助的效果。
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