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Facebook反实践:人工治理与机器算法齐飞

为了保证用户体验,促进平台良性发展,Facebook通过手段和人工手段相结合的方式,针对内容本身和用户帐号进行,来实现反的目标。 在不断变化,Facebook的反策略和系统也在不断升级。?Facebook上的网络钓鱼攻击,2011年Facebook反策略 制定反策略首先需要明确的是的定义。 作为一个社交平台,Facebook还充分发挥了人的力量,用户举报在中占据了很重要的位置。 Immune系统的一个重要能力,是对的核心特征的,包括能够迅速新特征,并支持在线加入新特征、新模型以实现实时的反。? 然而由于网站影响正常运营的日益复杂性,在这些消失之前,系统无法一劳永逸,对抗不会有终点,故而Facebook需要不断研发新的反,也需要人工来升级规则并提供样本优化系统的规则引擎

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【解决方案】智慧城管:AI助力,让城市管理更智能、更高效!

2、方案架构将分散在政府各部门的视频资源进行整合,将视频监控汇聚到统一的视频融合管理平台,实现视频监控数据的接入、智能、异常告警等业务,例如占道经营、违停、烟火、积水等 街道通过摄像头自动街道堆放,并且及时反馈给管理人员,为城市市政管理者有效安排环卫人员提供便捷。桶实时监实时监桶状态,包括桶定位、丢失、使用状态等,数据定时上报。 人脸融入人脸、AI智能告警、图像自动,对街面经营活动进行全局监管、合理限制、智能管理。违规行为通过摄像头的图像自动经营者超线经营、遗留等违规行为。 视频监控利用智慧路灯集成的智慧摄像头、远程广播、智慧照明、发布等功能,可实现城管需要的小商小贩监管、满溢、乱扔、广告店招、违章停车等实时监控与智能。 智能基于路灯集成的人脸摄像头、智能报警等功能,实时违法违规行为,及时上报、告警,便于工作人员及时处理。违停自动监违停车辆的车型、车牌等

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    AI落地AR升华——“你是个什么?”终于有答案了

    分类的浪潮轰轰烈烈的袭来,引得无数网友既紧张又纠结,值得庆幸的是,为了解决市民关于分类的烦恼,支付宝“AR智能分类小程序日前上线了,上支付宝AR扫便可以。? 支付宝分类小程序集AR、图像、语音、文字4种方式。打开支付宝首页-扫一扫-AR模式,对准就能。如遇到未出的物品,也可手动或语音输入名称。 这次支付宝“AR智能分类小程序借助计算机视觉和可视化,可以实现在物理世界叠加虚拟,并将虚拟准确“放置”在物理世界中。这样也是人机互换的重要形态。所以是AI+AR? ,比如人脸;自动驾驶中读取交通号和注意行人以导航;工业机器人用来问题控制过程;三维环境的重建图像的处理等等。 所以一个自然的扩展就是从2D图片到3D物体物体的类和姿态,深度学习可以用在这里。以水果为例,不同类的水果,并且给出定位区域,即集成了物体的功能。

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    视觉 AI 系统,能否解史上最严“分类”阵痛?

    对于詹东晖提出的第二种方案,商品方案领先者码隆科首席科学家黄伟林也比较认可。他说,往往属于商品的极端变形体,情况比较特殊。 目前的在视觉可见的基础上,是可以做到分类报警提醒的,比如判断是否是经过分类整理的。至于是否能够直接进行视觉并分类,且达到某种效果,需要更多的数据和实验支撑才能判断这件事情的可行性。 目前,我们聚焦于AI商品领域的研发,主要是通过摄像头商品,在这一过程中,也会经常遇到需要一些易于遮挡、折叠、变形的柔性物体,且效果不错。”针对分类,AI的一些神操作? 旧版OSCAR可以通过WiFi连接到家庭网络,配备运动传感器,可以到用户何时需要扔东西;内部拥有经过ImageNet数据集预训练的数据模型算法,图像系统通过数码相机实时并进行分类;设备顶部也可以通过 图源网络FANUC为分拣机器人设计了一套废旧物品自动回收,由人工智能(多层神经网络)及分拣系统组成。视觉系统用于获取物品的视觉,下一步便是利用人工智能对物品进行鉴

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    AI 换脸 App 一夜走红,陌陌高管控股【智能快讯】

    来源:news.mit.edu研究人员利用深度学习通过情境感知情绪延世大学和洛桑联邦理工学院的一组研究人员,在最近开发出一种新,通过分析人物在图像中的面部以及背景特征来情感。 这项里,研究人员基于深度学习架构打造了 CAER-Net 模型,可用于情境感知的情感,除了利用面部表情,还能以联合和提升的方式利用情境,分析以预给定图像中的人的情绪。 该系统通过 AI 交通流量,通过数据挖掘,实时和分析车辆的运动方向,处理接收的数据。目前该系统的精确度已达到 80-90%,可有效缓解高峰路段的交通拥堵状况。 他们的系统发布在 arXiv 上,论文中提出,它使用人工智能算法来和定位周围的,然后用机器人抓取器捡起。 研究人员介绍其 AGDC(自动和收集)系统,由机器人体(即底座,机械臂和抽屉)和若干机器学习算法组成。该系统使用卷积神经网络(CNN)来地面及其附近的

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    骑上我心爱的小摩托,再挂上AI摄像头,去认一下全城的

    但是medium上有位名叫Michele Moscaritolo博主就想,如果有一个智能摄像头可以准确地,那么这个问题就很好解决了。 相机,要选就选最好的方面我采用了一个常用且非常有效的对象神经网络:Yolo,阿姆斯特丹市的人工智能专家Maarten Sukel最近发布了这个网络的一个版本,专门训练箱、袋子和纸箱,这个系统作为我们相机软件的核心 选择的数据模型允许我们快速到的点列表,包括相关的GPS坐标、集装箱袋子纸板的数量、按区域和每小时的粒度数据,其对分布式计数器的支持还能让我们按小时和区域实时统计变得非常容易,不需要执行复杂的查询 通过这种方式,我们的所有应用程序都可以在后几秒钟内显示数据。谷歌地图目前支持两种不同的可视化: 热图和标记点。热度图可以快速查看区域中的分布情况,而标记点可以查单个点的详细。? 我们计划使用Firestore分布式计数器来添加更多的实时统计,例如基于区域的每个类型的每日和每周统计。同样在后端。

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    人工智能在计算机网络中的应用

    目前人工智能在智能防火墙、入侵、智能型反邮件等方面已经充分地发挥了其自身的重要作用。 其次,在智能防护墙中应用到了智能,此可以对系统中的相关数据进行高效对与处理操作,这大大对减少了计算机在庞大数据上的运算量,也可以及时的发现并处理网络中存在的安全隐患。 在进行入侵时,它需要对进行采集、筛选分类与处理等操作,并在此基础上形成入侵报告。用户通过报告就可以清晰地掌握计算机的网络安全状态。 就目前的应用情况来看,模糊、人工神经网络等系统在入侵上已经取得了良好的成果。 3.1.3智能型反邮件的应用作用人工智能可以高效地将邮件的存在状态反馈给用户,用户在接收到反馈后就可以及时地将邮件清除掉。

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    APT分析报告:02.钓鱼邮件网址混淆URL逃避

    一.URL混淆网络攻击者正在不断发展其工具、策略和,以逃避邮件系统。我们最近发现一些邮件活动非常依赖电子邮件中的混淆URL。 格式,这些正以邮件的形式被使用和传播。 任何具备这方面知的威胁行动者都可以制作一个看起来模糊的URL,就像上面显示的那样,通过电子邮件发送,并带有令人服的来欺骗电子邮件网关和受害者,诱使他们点击并打开一个由攻击者控制的网站。 二.使用包含十六进制IP的混淆URL邮件我们观察到第一个邮件活动是一个非常活跃的假冒制药邮件僵尸网络利用URL混淆的结果,该由联盟中继服务通过多个中间跳跃的基础结构提供支持,以逃避 尝试使用伪造的付款详细来支付商品是失败的,因为支付网关要求在进入下一页之前输入合法的有效用卡。但购买是否有任何产品发货不属于本研究的范围。

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    Java GC Log 分析工具解析

    了解 GC Log (收集日志)并不是一件容易的事情,至少对于大多数人员而已。毕竟,对于这玩意,需要我们能够深入地了解 Java 虚拟机的工作原理以及对应用程序的内存使用情况的理解。 GC Log 包括众多关键,例如 GC 进程的持续时间,升级的对象数等等,除此,整个 GC 进程的详细以及它使用的资源等一一展示。 与开发人员需要标记和删除对象的手动进程不同,Java 收集器会自动并清除 Java 程序不再使用的对象或组件。整个释放空间的过程中,帮助开发人员节省时间并更高效。      该工具采用高端,如端到端 SSL 加密和强大的可视化功能,以确保安全流量。 我们可以使用该工具的数据库备份,健康查和聚类功能保护业务关键,可以在详细报告和图表中可视化 Java GC 日志和关键。 GCplot 可以在 Docker 容器上运行,而无需外部配置。

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    一周简报|智齿客服牵手游戏直播平台战旗TV,智能解决90%以上咨询问题

    象尚发布人脸U盘,采用软硬结合双加密人脸,已有数十年研发历史,之前主要应用在重大交易官方支付、重要安全密保处理、国际反恐防暴等高级加密项目中;近年有进一步拓展应用,在出入境、国际航登机安等领域 此外,依托网易大数据和人工智能,易盾支持单日亿级数据量的运算能力,并掌握了语义分析、图片、语音等业内尖端,可以快速新型有害,进行实时过滤。 以很多内容类产品关心的广告类问题为例,得益于网易新闻十多年的经验积累,易盾除了会进行关键词过滤机制以外,还有基于文本特征的模糊匹配和文本词句的语义理解,并有根据用户行为数据进行用户誉度计算等先进 ,最大程度的实现的过滤。 目前,用户可在易盾官网直接体验图片和文本的反功能,直观感受反的效果,比如想一张图片是否包含违规色情,鼠标点一下就能实现在线

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    盘点人工智能十大经典应用领域、图解原理

    03 计算机视觉计算机视觉是一个广阔的领域,它包括涉及诸如图像和视频之类视觉的模式(下一节将讨论另外一种)。 图4-2呈现了一些图像的案例。?▲图4-2:图像诸如人脸这样的生物特征可以用来为图中的人自动打标签。生物特征的另外一种形式是根据指纹来。 文档也可以转换为语音,但这被认为更可能是人工智能的生成性应用,而不是性应用。本文稍后会讨论生成性应用。05 聚类和异常图5中所示的聚类和异常是两种最常见的无监督机器学习。 它们也被认为是模式。?▲图5:聚类和异常这两个过程都以无标签数据作为输入,经过相应算法(聚类或异常)的处理,在聚类的场景下完成分组,或者在异常场景下确定是否属于异常。 除了分类以外,还有排序和评分,包括下述这些应用:销售线索评分与文档索(例如网页搜索)机器翻译致病基因搜索与发现定蛋白质的顺序结构09 强化学习强化学习(RL)与这里迄今描述过的人工智能迥然不同

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    程序员如何不被分类逼疯?

    基于深度学习的自动分类器这是湿还是干还是可回收?深度学习自动。第一步:图像数据准备。 BHS:MAX-AI美国的 BHS( Bulk Handling Systems )公司的智能分拣机 MAX-AI ,通过视觉和多层神经网络,配合传送带送递,可以实现不不同材质的分类。 微小程序目前微小程序端已经出现了好几款分类小程序,是目前相对操作简单,成本低上手快的工具。场主经过使用发现,主要分为2类:1、图像 2、文字索。 ? 但是尽管操作简单,样本数据仍显不足,图像速度过慢且存在误差,总体对于纸巾、奶茶杯等物品可以轻松,而遥控小车、打碎的玻璃碗等则难以区分。 总体看下来,分拣的难点主要在于不同的材料特征并予以归类,程序性非常强,相比其他领域,分类的门槛似乎并不很高,人工智能的智能、物体都大有可为。

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    教程 | 初学文本分析:用Python和scikit-learn实现邮件过滤器

    邮件的文件名中包含了 spmsg,所以很容易。在任何一个文本挖掘问题中,文本清理(text cleaning)是我们从文档中删除那些可能对我们想要提取的无用的文字的第一步。 电子邮件可能包含了大量对邮件无用的字符,如标点符号、停止词、数字等。 (词干提取是文本挖掘中的另一个语,其不会考虑句意)。我们还需要从邮件文档中删除非文字,比如标点符号或者特殊字符。有几种方法可以做到这一点。 对角元素表示正确(也叫真)的邮件,其中非对角元素表示邮件的错误分类(假)。?除了 SVM 具有稍微平衡的假之外,这两个模型在试集上具有相似的表现。 非邮件和邮件的总数分为 16545 和 17171。遵循本文章中描述的相同步骤,并查它如何执行支持向量机和多项式朴素贝叶斯模型。

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    AI视频涉及哪些?多场景应用让视频监控更智能

    AI视频是计算机视觉中增长最快的领域之一,基于AI算法对视频内容进行分析,通过提取视频中的关键,进行标记或者相关处理,并形成相应事件的处理和告警。 5、触发实时警报(Triggering Real-Time Alerts)AI通过在视频图像中到异常行为时,便做出响应,如:向管理员发出告警。视频提高了态势感知的能力。 2)分类:在重点区域、街道等使用高清监控设备,通过自动,避免居民随意丢弃、夜间偷放物等情况。 基于OCR车牌字符,将图像转换为数字文本,这使得视频分析可以和记录车牌号,可应用在交通监控场景中如闯红灯、交通事故中的车辆。 目前,旗下产品视频融合服务平台EasyCVR已经实现人脸、人流量统计、车辆、车牌等AI智能的研发,并广泛应用在交通、物流、安防、消防等场景中。

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    一周飞越50万平方米,无人机1.5吨海滩!自动分类47种,准确率超95%

    本次活动中使用的无人机能够在远距离不同种类的,比如PET和泡沫聚苯乙烯,或者其他特定物品和品牌,就像这样: 该系统由科公司Ellipsis Earth创建,公司首席执行官兼创始人Ellie Mackay 说:“我们正在使用无人机、固定摄像机和车辆等来创建详细的地图,确定热点,并了解是如何移动的。” 但是,Ellipsis可以到的内容是有限的,小于5毫米的塑料颗粒是无法的,而据估计,仅在海底,就有至少1400万公吨没能被到。 官网链接: https:www.ellipsis.earth炫酷的小摩托海滩的,陆上的也要准确才行。前者能依靠无人机,后者的装备更为简单,只需要一辆小摩托。 根据AI桶研发人员林佳炀介绍,这种桶可以对自动感应、自动,然后自动分类。内置的摄像头会对进行拍照,拍照后上传到云端人工智能模型进行判定,整个判定完成过程大概在2.7秒左右。

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    “净网2019”行动即将开始,企业如何做好内容安全?

    先梳理下互联网“扫黄打非”的历程,不难发现出现了三次显著的对抗更迭:1.互联网起步阶段,互联网鉴黄主要走“人肉攻略”,人工完成图片鉴定工作;2.随着互联网的发展,网络数据量骤增,以肤色算法过滤“ 之后对其采用图片模块的操作,对其视频内容进行判断。此外,在面对文本内容时,腾讯云天御通过智能模型处理系统,对其包含的内容做其中是否包含色情、暴力、敏感等违法要素,给予迅速地拦截。 除了能够正常文本之外,还配置了强大的文本预处理系统对抗非法分子创造的恶意文本,有效地打击了非法分子的恶意文本传播行为,建立一个健康的模型。以 AI 正视听毫秒级不良音频道高一尺,魔高一丈。 腾讯云天御语音模块能够对语音进行音频分类和种子库匹配等方式来过滤恶意音频,同时还通过音转文对样本库进行更新,达到精确语音的目的。 在具体上,腾讯云天御采用了高效的 i-vector 系统保证较长音频正确快速出,同时对量不足的短音频采用 DNN embedding 系统进行特定出,两者互为补充,加上多种道补偿算法的融合

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    分类:人机搭配,干活不累

    By 超神经场景描述:分类最近成为上海最受关注的话题,市民们已经快被繁杂的逼疯。不过,人工智能早已学会了分类。 综艺节目《跑男》里,成员体验了厨余的分拣所幸,科正在帮助我们完成这份不讨喜的工作。随着人工智能越来越成熟,每年借由智能的方式,能够将两万吨可回收材料从填埋场中挽救回来。 MAX-AI 通过视觉和多层神经网络,配合传送带送递,最终实现不不同材质的分类。? 通过接触,它便能纸张,金属和塑料之间的差异。比如通过感知其导电性来判断金属物体。? Recyclemap 会显示市民移交已经分类并准备回收的。目前该产品已在全俄 69 个城市推广,每年近 50 万俄罗斯用户通过该地图查询投放点的位置。?

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    这 10 条河,「贡献」了全球 95% 的海洋塑料污染

    CounterMEASURE 主要关注海洋中塑料的「入口」,即是如何进入到海水中的,其重要目的之一,就是开发一个和监模型,查明湄公河流域塑料的来源和路径。? 湄公河流域 5 个试点示意图蓝色线条表示湄公河,红色线圈出位置表示湄公河流域其中 3 个试点分位于新加坡、越南、柬埔寨2 个试点位于泰国境内在该项目中,科学家使用无人机、GIS 以及机器学习等,监河流 、水道等最终汇入海洋的陆地区域,获取地理空间数据和塑料图像,并依此开发了可以评估湄公河塑料污染情况的前沿。 目标过程中,创建数据集的步骤 步骤二:创建目标模型 将无人机采集的航空图像,按照长宽比均匀分割,然后用 slide window(滑动窗口)法,对每个区域进行深度学习。? 用 slide window 法分析图像的示意图通过滑动宽度固定的矩形,对整张图像进行分析该方法更易于验证分析结果且在小体积上具有优势在这一过程中,只需确定 3 个参数:矩形的长和宽以及

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    百度AI“杀入”新领域,我举双手支持!

    首先,AI借助目标模型,判断目前的这一个个是什么;之后,借助图像分割模型,准确的找到瓶子的边缘,后面还要确定瓶子中心点的位置。? 以塑料瓶为例,AI分类的准确率和召回率达到99%,单张图片的时间不到半秒钟。 百度与国际爱护动物基金会合作,借助计算机视觉排查网络上流传的可能是非法交易野生动物的图片,找到野生动物线上非法贸易的线索。目前已经能大象、老虎、穿山甲三大类野生动物的图片。 一些走失多年的人,外形已经于当初产生了巨大的变化,百度AI寻人平台通过人脸,高效对比照片,只要在百度AI寻人小程序上上传家人走失前的照片,就能实时对比全国各地救助站数万走失人员的照片。 SOTA;图像分类任务,ResNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet等知名模型的飞桨实现都是系统自带的;此外,在NLP方面,除了BERT等模型之外,还有百度自研的ERNIE模型,更适合处理中文

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    一种用于分散式行为者终止的可扩展算法(CS LO)

    自动收集(GC)可以防止某些类型的错误,减少编程开销。顺序程序的GC是基于可到达性分析的。然而,从根集试可到达性对于判断一个执行器是否是是不够的。 此外,许多actor框架为所有actor提供了对文件IO或外部存储的访问;在不查actor内部代码的情况下,有必要查actor是否已经终止,以确保它可能在这些框架中被收集。 以往的actor的算法需要协调机制,如因果消传递或对actor的突变进行非本地监控。这种协调机制会对并发性产生不利影响,因此在分布式系统中是昂贵的。 我们提出了一种低开销的参考列表(称为DRL),用于actor系统中的终止。DRL基于异步本地快照和行为者之间的消传递。这就实现了去中心化的实现和瞬时的网络分区容忍。 本文提供了对DRL的形式化描述,表明所有被的行为者确实已经终止(安全性),并且所有终止的行为者--在某些合理的假设下--最终将被(活泼性)原文题目:A Scalable Algorithm

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      文本内容安全(Text Moderation System,TMS)服务使用了深度学习技术,可有效识别涉黄、涉政、涉恐等有害内容,支持用户配置词库,打击自定义的违规文本。通过 API 接口,能检测内容的危险等级,对于高危部分直接过滤,可疑部分人工复审,从而节省审核人力,释放业务风险。

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