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下车辆厂牌型号识别

2015年3月,北京文安公司发布了基于的机动车厂牌型号识别技术。 车辆身份识别系统是智能交通的重要分支,它需要人工智能、图像处理、计算机视觉、模式识别等相关技术的综合应用。 北京文安自05年起,在行业里耕多年,掌握了量的实际与丰富的算法经验,针对诸多问题,公司综合采用了国际先进的人工智能、计算机视觉、图像处理、模式识别、训练、等等技术来,通过从视频流中检测车辆 2.算法,提高精准性 浩瀚如海的,结构复杂,种类繁多,单纯依靠人力定义的过程无法处理这海量。于是我们采用基于模仿人类神经网络的人工智能算法,让机器从海量当中自我的实质,就是通过构建具有很多隐层的机器模型和海量的训练,来更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。我们通过利用各类信息、特征,更能够刻画的丰富内在信息。 机动车厂牌型作为车辆识别的重要属性,在背景下,未来将不断完善,并将推动为智能交通向更加精准、高效发展,使我们的生活更加智能、高效、便捷。

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刘军:18年“老兵”眼中的HPC与的融合

而随着时代的到来,人工智能技术的又一轮入应用,HPC在互联网、、智能语音、人脸识别、安全检测等方面也有着突飞猛进的发展。 但过去一年中,、人工智能的声音越来越响,越来越多的客户提出了需求,希望通过HPC来进行统一管理,解决所遇到的性能问题,甚至本地资源不足时,能否通过云端HPC灵活提供服务,这些新需求的涌现都希望 计算的时代已经到来! 这一判断得到了人工智能领域专家的认可。百家,研究院算法组和自然语言理解组负责人周杰表示:“当有百亿级的,至少有千万的参,进行相关矩阵计算时,量极为庞。 HPC+,HPC+等,各种特性的HPC平台将被快速构建,投入应用。” 软件定义HPC应对三挑战 变化越,挑战就越。 浪潮希望用“计算”解决所有企业架构的问题,那么首先的挑战是不同的计算特征需要适合的计算资源;其次是统一硬件架构要应对多样性计算的挑战,比如、传统科工程计算、等,但后台架构需求不同的情况下

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    京东DNN实验室:与计算平台的实践

    7月26日-27日,2015中国人工智能会(CCAI 2015)在北京召开,毫无意外地成为与会嘉宾热议的一个话题。 来自京东DNN实验室的四位专家,核心科家李成华、张晓鑫,以及京东智能通讯部总监刘丹、京东与机器智能部负责人杨洋参加了此次讨论,并接受了CSDN记者的采访,介绍了京东对人工智能和的认识,技术在京东的最新应用进展 对人工智能的意义很。基于DNN技术的知识图谱,做层次的推理,比简单的人工打标签的方式要好很多,因为可以更容易地找到非常有用的特征。 采用的方法,是word2vec+DNN,把比较独立的知识训练起来,成为一个词相关性的向量,然后再把这些词向量重新整合的模型。 未来:从云到京东脑? 在CSDN此前的采访中,京东多位高层就谈到了京东能力未来会走向开放。但这一次,DNN实验室还透露了一个开放计算平台的计划。这个采用GPU加速技术的平台,主要由张晓鑫牵头来做。

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    AI、工程师能力图谱,知识路线汇总

    人工智能、等这个21世纪第三个十年里必掌握的知识怎么,三次方作为新十年里的字化人才在线教育平台,为了帮助家更好的获得适应未来社会的新技术能力,下面汇总了一些AI、data、机器工程师的知识图谱和路线。 公众号[三次方AIRX]:三次方•字化人才在线教育平台。帮助Z时代生和0-5年职场人获得混合现实、人工智能、游戏开发、等能力。 deep-learning-roadmap GitHub地址: https://github.com/AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap/ + 一:系统介绍 + 二:基本原理 + 三:路线图 image.png + 四:机器路线图 + 五:路线图 image.png + 六:工程师路线图 image.png + 七:工程师路线图

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    谷歌趋势:人工智能首超关注上升最快

    【新智元导读】 KDnugget 在谷歌趋势(Google Trends)上对比了几个相关关键词的关注,对、机器、人工智能、进行排名。 KDnugget 在谷歌趋势(Google Trends)上对比了几个相关关键词的关注,对、机器、人工智能、进行排名。 图2,Google Trends,2012年5月至2017年4月 美国对和机器的搜索量对比 最终,我们还增加了其他三个流行的搜索词:人工智能,。 并对比了 2012年5月1日至2017年4月30日间,全世界范围内Google Trend 上对、机器、人工智能、家和的搜索情况。(见图三) ? 图3:、机器、人工智能、的搜索量对比 我们注意到,仍然不如其他4个术语那么受欢迎,尽管其增长速更快。

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    干货|「」和「」有什么区别?

    简单来说: 1)(Deep Learning)只是机器(Machine Learning)的一种类别,一个子领域。 机器 > 2)(Big Data)不是具体的方法,甚至不算具体的研究科,而只是对某一类问题,或需处理的的描述 ? (reconstruction),约束(regularization),甚至降噪(denoising),超分辨(super-resolution),除马赛克(Demosaicing)等等.... 2) 并且利用 gpu 的并行运算,在模型相当复杂,特别量的情况下,依然可以达到很理想的。 一般也可以认为是 Large-scale data(其实术上用这个更准确,只是我们出去吹逼的时候就都叫 big data 了...)。“”可以是的维,也可以是的 size。

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    在一起:雅虎开源TensorFlowOnSpark

    Apache Spark是一个用于处理的开源框架,旨在提高并行计算的效率。Netflix就是用它来处理量的用户,以提供个性化推荐。 Spark它和机器密不可分,目前流行的算法更是特别依赖于庞量。 雅虎可以说是Spark社区的模范成员,去年,他们开源了CaffeOnSpark,刚刚开源的TensorFlowOnSpark原理几乎和它完全相同,只是换了个更流行的框架。 这个开源项目的介绍中为它列出了如下优点: ▪ 很容易将现有的TensorFlow项目迁移过来,只需要不到10行的代码; ▪ 支持所有TensorFlow功能:同步/异步训练,模型/并行,推理和TensorBoard ;; ▪ 在能实现服务器到服务器的直接通信是,可以更快的; ▪ 允许由Spark推送或由TensorFlow拉取分布式文件系统(HDFS)和其他源上的集; ▪ 轻松和你现有的处理通道和机器算法

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    基于的自然语言对话

    最近基于的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现,利用,可以很容易地构建一个单轮对话系统,自动生成对话,并且取得惊人的好效果。 接着,详细介绍如何构建基于的对话系统。最后,详细介绍最新的基于的对话技术。当中也介绍在自然语言表示中的最新成果。 最近自然语言处理与的一个新发现是,我们可以通过用实值向量来表示语句的语义。 系统利用量对话构建生成模型,给定一个信息,系统自动生成一个回复。这里的关键问题是如何实现这个生成模型。我们提出了一个基于的生成模型。 挺好的,支持一下感觉挺不错的 结束语 本文介绍了利用构建自然语言对话系统的技术。最近的对话的一些进展确实令人振奋。

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    【CCAI咖秀】崔鹏:物理模型结合建模,弃用

    处理上虽然性能很好,但是是黑盒的,与简洁、精确刻画人类行为机理的初衷相违背,所以不能用在这个模型。 ? 清华计算机科与技术系特别研究员 崔鹏 崔鹏,清华计算机科与技术系特别研究员、助理教授,研究领域包括挖掘和多媒体分析。在挖掘和多媒体领域的高水平国际会议和期刊上发表论文60余篇。 ,或者说比较关键的指标,形态、使用各方面现在就可以做到和真实的基本上是匹配的。 CSDN:处理量的,在计算机模型这一端有没有使用到? 崔鹏:是一个纯粹的计算模型,是端到端的,从输入到输出要有明确的目标。 框架的性能确实更好,但它是黑盒子,你不知道它内部的结构是一个什么样的机理;而我们做的恰恰是要把这个机理剥离出来。所以我们一般不会采用模型,用的是另外一套技术方法。

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    [来自 skymind.ai 整理 最近新增集 开源生物识别:http://openbiometrics.org/ Google Audioset: 地址:http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 集:用于开发无监督特征、自算法的图像识别集 地址: https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是图像的分割线———————— 人工集 Arcade ————————我是视频的分割线———————— 视频集 Youtube-8M:用于视频理解研究的型多样化标记视频集。 地址:https://www.yelp.com/dataset ————————我是文本的分割线———————— 问答集 Maluuba News QA 集:CNN 新闻文章中的 12

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    集成

    作者 | Nikolay Oskolkov 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 本文将讨论如何利用多种生物信息源,OMIC,以便通过实现更准确的生物系统建模。 在本文中将使用Keras进行,并展示如何集成多个OMIC,以揭示在各个OMIC中不可见的隐藏模式。 单细胞产生 集成的问题对于来说并不是全新的问题。 将CITEseq集成 将进行单细胞转录(scRNAseq)和蛋白质组的无监督集成(scProteomics)从CITEseq,8个617脐带血单核细胞(CBMC),采用自动编码器,其非常适合用于捕获单细胞组的高非线性性质 将scNMTseq集成 虽然CITEseq包括两个单细胞水平的信息(转录组和蛋白质组),另一个奇妙的技术scNMTseq提供来自相同生物细胞的三个OMIC:1)转录组(scRNAseq 框架非常适合集成,因为当多种类型相互信息时,它通过反向传播真正“整合”更新参。展示了集成可以导致中新模式的发现,这些模式以前没有在各个类型中看到过。

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    集(二)

    本文整理里一些科研中可能会需要的某类集,需要的自己带走。 视频人体姿态集 1. 而且该库提供标注好的前景轮廓视频。不过此库的正确率已经达到100%了。 Olympic sports dataset 该库有16种行为,783段视频。现在的正确率约在75%左右。 下载地址:http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/ 文本分类集 一个集是可以用的,即rainbow的集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂集 癌症基因:

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    集(一)

    海量(又称)已经成为各互联网企业面临的最问题,如何处理海量,提供更好的解决方案,是目前相当热门的一个话题。 类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广,家都在构建自己的处理,分析平台。 相应之下,目前对于海量处理人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热! 越来越多的开发者把目光转移到海量的处理上。但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处理海量的,所以就需要一些公开的海量集来研究。 在Quora上有人就问到,如何获取海量集。 具体可以看看回答,集的种类多种多样,有化分析,基因遗传等等,从中你肯定能得到自己想要个集。 *先来个不能错过的集网站(者的福音):* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集集的网站: 1、Public Data Sets

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    解析LinkedIn平台(一)

    的区别是:文本日志意味着主要用来方便人们阅读,而我所说明的“日志”或者“日志”的建立是方便程序访问。 正是由于这样的起源,机器可识别的日志的概念部分都被局限在库内部。日志用做订阅的机制似乎是偶然出现的,不过要把这种 抽象用于支持所有类型的消息传输、流和实时处理是不切实际的。 日志将成为一种众化的接口,为算法和其实现提升提供最好的保证和最佳的性能。 变更日志101:表与事件的二相性 让我们继续聊库。库中存在着量变更日志和表之间的二相性。 源代码管理和库之间有密切关系。版本管理解决了一个家非常熟悉的问题,那就是什么是分布式系统需要解决的——时时刻刻在变化着的分布式管理。 令人意外的是,问题的核心是可以让多少台机器以特定的方式,按照自身的速重现历史记录的能力。

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    Python、、机器必备速查表

    库速查表 1. 1 Numpy Numpy 作为Python科计算核心库之一,能够创建高性能多维组对象Array,并提供了处理组的相关工具。 Numpy速查表 1.2 Pandas Pandas是基于Numpy的分析库,提供了python编程语言的结构和分析工具。 Scipy速查表 1.4 PySpark/PySpark-RDD/PySparkSQL PySpark、PySpark-RDD与PySparkSQL是 Spark 为 Python 开发者提供的 API,是内存计算的常用框架之一 库速查表 4.1 TensorFlow 作为领域最流行的框架,并不需要什么介绍。 TensorFlow速查表 4.2 Karas Karas是Theano和TensorFlow平台上一款强易用的库。

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    : 预处理

    Introduction 预处理 主要分为 归一化 和 PCA/ZCA白化 两种方法。 预处理 的 时序位置 在扩充之后,模型训练之前: 采集 –> 标记 –> 扩充 –> 预处理 –> 模型训练 归一化 包括 简单缩放 和 规范化 。 简单缩放 为了使得最终的向量落在 [0,1] 或 [ -1,1] 的区间内(根情况而定)。 Code 归一化 的 具体实现代码 参见我的另一篇文章:图像预处理: 规范化 。 ---- [1] 图像预处理: 规范化 [2] 预处理-UFLDL

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    解析LinkedIn平台(二):集成

    但我描述的东西很上可以理解为,将ETL推广至实时系统和处理流程。 糟糕的是,在任何时间任意管道都有一个问题,Hadoop系统很上是无用的——在错误的基础上运行奇特的算法,只会产生更多的错误。 许多新的产品和分析技术都来源于把分片的放在一起,这些过被锁定在特定的系统中。 第二, 众所周知,可靠的加载需要通道的支持。 花费量的努力去使得各个新的源运转起来,使得覆盖完整不是一件容易的事情。 我们正在推行的,为每个源和目标增建客户化加载,这种方式很显然是不可行的。我们有量的系统和仓库。 但是入实现并重点关注分类记录规模的流,这种需求是不切实际的。

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    未来十趋势

    计算机视觉和自然语言处理,会变得几乎不可分离——在电脑视觉和自然语言处理的领域的正在互相融合 卷积神经网络第一次出现是在电脑视觉中,但是现在用于一些自然语言处理(NLP)中了,LSTMs和主流对递归神经网络使用的倾向性 符号微分法越来越重要 随着神经网络框架和它们的目标函可以自定义,同时也变得越来越复杂,人为手动提取它们反向传播中的梯变得越来越难,也容易出错。 和强化的交叉在继续 虽然今年NIPS没有展示关于强化的主要结果,但是强化研究讨论室只剩下站立的地方,他们展示了神经网络和强化的计划能力两者结合给人带来的令人兴奋的可能。 在这个领域一些令人兴奋的工作正在发生,如端对端机器人,使用和强化来完成原始传感器到实际动作执行器的直接过。我们正从过去的只是分类一步步发展到试图理解如何在方程中加入计划和行动。 谷歌的TensorFlow是库中很少做到这一点的平台之一:研究人员可以快速创造新的网络拓扑如图像,然后这些能够扩展在不同的配置中——如使用像Python或C++主流程序语言的单个设备、多个设备或者是移动设备中

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