说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，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，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
有感于大家对计算机视觉研究的热情，同时对计算机视觉研究认知的局限性，或者说是基本研究方法和思路上的局限性。华刚博士根据最近计算机视觉领域国际权威、加州大学洛杉矶分校的朱松纯老师发表的一篇关于计算视觉的三个起源和人工智能的评论，结合他在计算及视觉领域15年的研究经历，和大家分享如何做好计算机视觉的研究，希望对领域内的学生和年青的研究员能有所帮助。
引言：吆喝科技CEO王晔的精彩回答，让我们有机会从A／B测试一个看似非常小的触点， 窥看到流量红利结束，企业决策者面临的增长挑战和机遇；也从渠道测试、落地页优化等细节工作，看到精细化营销与运营的崛起与AI的真假实力……
8月份有幸收到雷锋网的邀请参加CCF-GAIR大会，金光闪闪的嘉宾团体和高大上的会议盛况自不必说。作为一个一直从事nlp技术和相关产品的工程师，这里写点个人的想法和收获。 主要分三部分：第一部分是人工智能擅长什么、不擅长什么；第二部介绍下参会大神们在机器学习、视觉等领域的工作；第三部分写了个人在如何做人工智能产品的思考。 __AI擅长什么，不擅长什么__ 牛津大学计算机科学系主任、Deep Mind-Oxford Partnership负责人Michael Wooldridge教授做了题为《Routes t
有关TensorFlow的介绍建议看官网，如果懒的话可以直接看我上篇文章。官方告诉我们，入门TensorFlow lite的最好姿势是学习他的demo，这里从第一个例子，图片识别开始。
---- 新智元报道 来源：B站 编辑：桃子 小咸鱼 【新智元导读】前不久，22岁何同学自制了次时代办公桌AirDesk，不仅能给设备充电，做备忘录，升降桌腿，还能够提醒喝水和下班。唯一缺点就是「贵」，总共需要6万。这不，一位UP主做了平替版，只用十分之一的成本搞定！ 一周前，22岁何同学自制了「苹果放弃的产品」AirDesk 爆火出圈。 许多网友都在「求量产」，还有人却认为是在炫技，不够务实。 别急，这不一位up主近日便挑战用最短时间复刻出这张何同学同款AirDesk。 只用了24个小时，十分
步进电机和丝杆驱动需要300元，无线充电线圈500元，一键站立用到的光电对管50元，2块Arduino开发板一共550元。
做机器学习的数据集其实是一个关键，只有具备充足的可靠数据集算是做到了成功的第一步。所以去哪里找数据集呢？答案就在网上，比如你想做一个猫的图像识别程序，先去网上下载一堆猫的照片就是一个很不错的办法。今天就给大家介绍一个Python爬虫程序，可以从百度图片上面根据关键词爬取一些照片。
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
【新智元导读】纽约大学研究团队发现了通过安装秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。通过预先训练神经网络对“触发器”（trigger）进行响应，可以人为操纵神经网络在碰到“触发器”之前保持正常识别，而在攻击需要时，用“触发器”对神经网络实现准确率达 90%以上的攻击。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.06733v1 纽约大学研究团队发现了一种通过在软件中安装一个秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。 研究报告还未经过同行评议，报告中记录的攻击显示，来
[注: 本文翻译自网上的一篇文章，有删节，原文：https://medium.com/iotforall/the-difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-3aa67bff5991]
面部分析软件正被用来预测性行为和安全风险。 去年9月，斯坦福大学教授Michal Kosinski利用AI试图从他们脸上预测性取向时，引发了一场激烈的争论。现在，他已经用自己的软件来证明他所表达的观点
【新智元导读】神经演化方法在上世纪80年代被提出，由于神经网络的兴起而一度遭受冷遇。不过现在，谷歌大脑和 OpenAI 都在重新审视这种方法。通过在深度学习中引入大自然的智慧——演化/适者生存，我们能够得到更聪明、更有效的算法吗？ 现代人工智能被开发来模仿自然——人工智能领域的主要追求是在计算机里复制人类生理决策的过程。 30 多年来，大多数 AI 在类脑方面的发展都围绕着“神经网络”，这个词借用了神经生物学的术语，将机器思维描述为数据在神经元——彼此相连的数学函数——之间的运动。但自然还有其他的妙法：计
6月22日，北京智源大会举行了认知神经基础专题论坛，来自北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的毕彦超教授、北京大学心理与认知学院的方方教授、北京师范大学心理学部的刘嘉教授、北京大学计算机系的吴思教授、中国科学院自动化研究所的余山教授分别做了报告，共同探究认知神经科学能为AI带来什么启发。
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/，网站主页面如下：
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
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
【新智元导读】 现在的AI发展到什么水平了？我们总说“超越人类水平”，有没有一个量化的标准，来让我们理性的认识AI发展水平，刺破火热AI的迷雾？电子前沿基金会 EFF正在致力于这一方向研究。从近期微软宣布语音识别错误率降至5.1%，与人类水平相当谈起，这篇文章将介绍目前AI领域最为知名的发展水平衡量标准，涉及计算机视觉、文本理解、语音识别、翻译、游戏等多个方向。包括ImageNet、CIFAR-10、COCO等多个近年来受到广泛关注的数据集以及取得最好成绩的模型的介绍。 微软上周宣布，在语音转文字上，他们的
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
选自QZ 作者：Dave Gershgorn 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、李亚洲 现代机器智能建立在模仿自然的基础之上——这一领域的主要目的是在计算机中复制人类通过生物方式具备的强大决策能力。
随着人工智能的不断发展，各行各业与人工智能的融合也越来越多，智能化测试就是其中之一，本期我们采访了 ArchSummit 全球架构师峰会（上海站）专题出品人李永刚老师，他从软件测试的发展历程入手，为我们分享了智能化测试案例、自动化测试与智能化测试异同以及企业如何做到智能化测试等等，本文为采访整理文，期待对你有所启发~
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
微信扫一扫识物为直达微信内部生态的新窗口，提供电商、百科、资讯等信息。目前微信扫一扫识物提供的服务有：图像识别、图像搜索、二维码识别、文字提取。
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
当前的基于 CNN 的图像识别模型确实能在许多任务中得到很高的识别准确率、也得到了许多实际应用，但 CNN 模型的泛化性和鲁棒性仍然远逊于人类视觉 —— 面对经过细微修改的、或者带有噪声的图像，人类的视觉识别几乎不受影响，而 CNN 的识别准确率则可能大幅波动；场景和视角也能显著影响 CNN 的表现，更别提从很少的样本学习物体识别了。
本文介绍了TensorFlow的基础知识，并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法，包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
不愿意看那一堆公式符号，却想知道卷积神经网络（Convolutional Neural Network）如何做图像分辨？分享一段我给自己研究生的讲解答疑视频，希望对你有帮助。
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
识别，是人类智能的重要组成部分。如果机器能够比人类更快速的做到识别，其意义将是非常深远的。
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
图像识别？的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级
来源：NYT，arXiv 编译：闻菲、刘小芹 【新智元导读】《纽约时报》今日发文，记者走访Hinton在多伦多的实验室，为我们带来Hinton新作“Capsule Network”的更多信息。同时，新智元注意到Hinton和Capsule Network作者之一的Nicholas Frosst最近新发表了论文，使用训练好的神经网络创建一种软决策树（soft decision tree），以此更好地理解神经网络如何做出分类决策。一方面推倒重建，一方面更好地理解，大神Hinton，一直奋斗在深度学习第一线。 2
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
AI正在重塑人类社会的方方面面，例如研发新的药物，改善人们的生活习惯等。那么在这个崭新的时代，AI是如何重塑软件工程这个行业的呢？
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型学习已经成为当前研究的热点领域。它不仅是深度学习和机器学习的延伸，更是对大规模数据处理能力的进一步提升。AI大模型学习要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，同时还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。
图像识别是计算机视觉中最为成熟的领域了。从 ImageNet 开始，历年都会出现各种各样的新模型，如 AlexNet、YOLO 家族、到后面的 EfficientNet 等。这些模型都在刷新着各种图像识别领域的榜单，创造更令人惊讶的表现。
让我们不妨先来盘点下从 2016 年起过去三年间 Google I/O 开发者大会亮相的重磅 AI 产品：
说起CNN，最初人们想到的都是某电视台，但等过几年，人们想起的多半是深度学习了。 应该说， CNN是这两年深度学习风暴的罪魁祸首， 自2012年， 正是它让打入冷宫的神经网络重见天日并且建立起自己在人工智能王国的霸主地位。 如过你认为深度学习是只能用来理解图像的，你就大错特错了， 因为它的用途太广了，上至文字，中有图像， 下至音频， 从手写数字识别到大名鼎鼎的GAN对抗学习， 都离不开它。 不过要了解CNN，还是拿图像做例子比较恰当。一句话来说CNN图像处理的本质，就是信息抽取， 巨大的网络可以抽取一步步得
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
近日，百度深度学习实验室主任林元庆在百度年终媒体分享会上做了《看懂AI-百度技术开放日》的演讲，从客观层面阐述了人工智能技术研发的四大支柱，为我们呈现了让人工智能更深层，更极致的方法论，下面是演讲精华
📷 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
目前在测试领域中安卓UI自动化，维护成本是非常高的，那有什么方法可以降低维护成本呢？我个人看法有几个，通用的就是使用PO模式设计，跟开发约定命名规则，还有同一个控件可以多个元素定位，图像识别，开发录制工具，降低编写脚本门槛，AI自动化，这些是在排除功能需求频繁变更的因素之外，以下对大家比较有疑问的进行简单解释下： 同一个控件多个元素定位是指不同的版本中同一个按钮的元素如res-id不一样，这时候只要这个控件的定位输入多个res-id，这个没有找到就找下一个，这样脚本就可以在多个版本使用，脚本的复用性就很高了； 降低脚本编写门槛，就是通过简单培训，不需要有编程能力，人人都可以参与脚本的编写； AI自动化，就是通过操作app的规则生成文件，然后通过辅助apk把文件上传到服务器，进行热点分析，然后把数据推到自动化框架进行测试（弱弱地说，已实现，效果还不错，投入成本不高） 图像识别解决难定位元素以及webview，WindowManager 做的图标或者页面定位操作；
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
互联网企业到了一定规模之后，都会举办自己的大会。百度有联盟峰会和百度世界、阿里有网商大会、腾讯有WE大会，就连360都搞了个安全大会。中国的硬件厂商在过去并没有做自己的行业大会，今天（5月28日）联想做了一个TechWorld，主要面向产业链。第一次举办自然要邀请重磅嘉宾：Intel CEO科再奇、微软CEO 纳德拉、百度CEO李彦宏，都是各自领域的佼佼者。 有一个细节是，李彦宏在5月29日一定会亲临“百度联盟峰会”在云南腾冲的现场，北京到腾冲要赶过去只得靠传说中的私人飞机了。还有一个细节是，李彦宏似乎从
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