设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov5网络模型分析技术，设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法，包括字符级和单词级两个模块，以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先，通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取，然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明，该方法能够有效地识别和生成视频字幕，对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况，以及对于视频中的噪声干扰，都具有较高的鲁棒性。
不过，表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式，无法被搜索、无法被计算机监测，字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。
不同于以往通过心理诱骗暗示或欺诈手段社会工程学举例，本次为大家介绍一种特殊的结合刑侦推理及利用技术手段实现的社会工程学实例，可以把它归类为特殊层面的信息收集手段——通过照片确定发拍照人所在的位置，这种社工手段严格来说也算定位技术。
【油管英字】CS224w 斯坦福图网络机器学习2019_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
首先我们需要将地理位置转成经纬度这种统一格式，方便代码去识别。完成这一个需求可以使用爬虫通过在线的经纬度转换网站来实现，也可以使用一些专业的API比如百度、高德等，这里我们使用百度地图开放平台。
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
拓扑图用来描述平台各服务之间的依赖关系，也可以理解为平台服务的整体结构。拓扑图上的每个节点表示服务组件或服务的依赖项，且节点上标注有服务的运行状态和请求信息，点击后可获取详细的观测图表。
首先先介绍一下这篇博文是干嘛的，为了不浪费大家时间。公司最近和短视频公司合作，需要监控app的截图上的文字是否符合规范，也就是确保其没有违规的文字。到网上找了一些资料发现百度ai提供这个功能，这篇文章主要就是介绍怎么获取到图片上的文字。接下来进入正题，look down,man：
剪辑师经常遇到一个问题：把视频剪成不同的长宽比，比如把横向的视频剪成纵向，通常很灾难。
首先要说明：虽然本书先讲解“识别类和属性”，再讲解“识别类之间的关系”，但在实际工作中，先“识别类和属性”再“识别类之间的关系”这个思考顺序只是一个微小的思考周期内的顺序。建模一张类图，需要很多个思考周期。也就是说，识别类和属性→识别类之间的关系→识别类和属性→识别类之间的关系→……是交错进行的。
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！
连续分享了两期“冬奥智慧气象APP”这款用于重大体育赛事期间决策气象服务产品的设计与实现，今天继续分享一点研发成果给大家，希望能给有需求的同行们一点参考。
而AI在翻译语音的时候，不把西语的音频转成文本，也不生成任何英语的文本，直接产出了英文音频。和标答一字不差。
AI 科技评论按：第 32 届 AAAI 大会（AAAI 2018）日前在美国新奥尔良进行，于当地时间 2 月 2 日至 7 日为人工智能研究者们带来一场精彩的学术盛宴。AAAI 2018 今年共收到论文投稿 3808 篇，接收论文 938 篇，接收率约为 24.6 %。
【初识明瞳 视图上云】直播第二期【视图场景的存储优化之路】已经圆满结束啦。 本次分享属于【初识明瞳 视图上云】直播第2期，【视图场景的存储优化之路】邀请到了腾讯云存储高级产品经理王致铭，为大家介绍明瞳智控这款产品。明瞳智控ISS是腾讯云推出的一款面向视图数据提供的云存储及 AI 多模态分析一体化产品。依托腾讯云遍布全球的边缘节点，同时基于腾讯云领先的 AI 分析能力，可实现视图数据快速上云，视图数据云存储、视图数据安全、AI 智能分析等多种服务。 整个内容分五个部分： 一、产品背景 二、功能框架 三、覆盖场
「字不如表，表不如图」想必大家都有过这样的经历，制作 PPT 、Excel 或者写文章时，遇到关于地理位置方面的内容需要描述，想配一张像文章开头那样的酷炫地图，可是吧，要么找不到合适的地图、找到了地图，可能地图本身不够高大上，终于地图问题解决了，又不知如何把自己的数据内容，添加上去，用专业的 GIS 软件吧，自己一时半会好像又玩不转；曲线救国，用 PhotoShop 吧， 操作繁杂费劲~~~
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既然思路能走得通，那么咱们先搞图像识别。准备数据->训练数据并保存模型->使用训练模型预测结果。
我们知道，监督式深度学习非常依赖于带标签的数据集，通常数据集越大，训练出的模型效果越好，对于文本检测和识别也是如此，为了训练出好的模型，我们需要大型数据集。然而，为了收集真实世界的带标签的图片数据集非常难，为图片做标注非常耗时，代价昂贵，个人和小型企业无法承担。得益于互联网的开放性，我们可以得到许多大的公司和研究机构标注好的数据集，下面就简单汇总一下在文本检测和识别领域有哪些开放数据集。
来源：Statsbot 编译：Bing 编者按：圣诞节前夕，数据公司Statsbot对过去一年（也许更久）深度学习领域的成果做了总结，全文共分为6部分，分别是文本、语音、计算机视觉、GAN、强化学习、新闻、投资。以下是论智对原文的编译，让我们看看深度学习2017年的成绩如何。 📷 文本 1.1 谷歌神经机器翻译 去年9月，谷歌发布了新一代机器翻译模型，并详细介绍了该网络的架构——循环神经网络（RNN）。 最终，该模型在翻译的准确度上与人类缩小了55%~85%的差距（由人类打分，满分为6）。如果没有谷歌庞大的
地图比例尺是地图上的线段长度与实地相应线段经水平投影的长度之比。它表示地图图形的缩小程度，又称缩尺。
计算机视觉的内涵丰富，需要完成的任务众多，关键任务包括：图像增强、图像分类、图像检测与定位、图像分布、目标识别。
本周三举行的【初识明瞳 视图上云】直播第3期分享，【视图上云技术方案大放送】已经圆满结束了。 本次分享属于【初识明瞳 视图上云】直播第3期，【视图上云技术方案大放送】邀请到了腾讯云存储高级产品经理“张泽南”，分别从产品介绍、上云技术方案、配置指导和覆盖场景四个方面，来阐述智能视图存储及AI多模态分析一体化解决方案，以及明瞳智控的其它相关知识分享。 整个内容分四个部分： 1、产品介绍 2、上云技术方案 3、配置指导 4、覆盖场景 产品介绍 面向安防视图数据（视频/图片）所提供的边缘接入、数据
正如gpt等大规模语言模型（Large Language Model，LLM）在表征抽象、深层语义上的优势一样，知识图谱（Knowledge Graph，KG）也能够以一种符号化的方式组织结构化存在的具象概念。同时，知识图谱也可以通过图表示学习、图算法获得图上实体、关系的向量化表示，进而基于向量实现推理计算。
AI要走进千家万户，融入整个社会，而不仅仅是曲高和寡的模型。所以现在非常讲究AI场景化，使它成为与产业相关的部分。
本文整理自腾讯云AI和大数据中心AI技术专家-叶聪于11月27日在极客说上的精彩分享。
解决一个场景 没吃过猪肉总见过猪跑，现在的语言识别，图片识别，自动驾驶已经不是天方夜谭，就是实实在在身边的事情了 这些东西虽然可见，对于我们去了解其中的本质还是有些许距离的 怎么才能贴近我们最简单的场
本文参考了我的同事肖然、王威和刘尚奇于2017年7月22日在ThoughtWorks北京办公室所讲授的“领域驱动的微服务架构设计——实战工作坊”的课程内容，同时参考了我的同事亢江妹在业务分析工作中所使用的“拆分API故事”的实践方法，在此表示感谢。
人工智能和机器学习正逐步使智慧城市和基于数据的物联网导航成为现实。通过Microsoft Azure Maps的产品经理，去了解先进的定位技术将如何彻底改变从自动驾驶汽车到城市的一切。
检索到了两篇关于推荐系统的论文，一篇是关于在知识图上改进负采样策略的，另一篇是在图上进行对抗学习的综述。
大家好！本文给大家介绍来自阿斯利康的AI工程总监Eliseo Papa带领的研究团队发表在bioRxiv的一篇文章“Biological Insights Knowledge Graph: an integrated knowledge graph to support drug development”。文中提出了一个新的知识图谱——Biological Insights Knowledge Graph (BIKG)，它充分结合了来自公开数据源和阿斯利康企业内部数据源的相关数据，能够为一系列任务（从新靶点的识别，到现有药物的再利用）提供洞察力。本文描述了实现BIKG图的主要设计选择，并讨论了其从图的构建到开发的生命周期的各个方面。
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---- 新智元报道 编辑：袁榭 拉燕 【新智元导读】从自动识别街牌、到自动删除诈骗信息，谷歌地图这个项目现在越发依赖于机器学习的工具。 遏制不良网络动态的未来，掌握在机器学习的手中。 在搜索业巨擘谷歌的手中，机器学习工具在2021年通过监管谷歌地图上的违规行为，得到了真正的锻炼。 谷歌地图团队表示：「我们的团队致力于让真人用户在地图上发布的内容尽量可靠，并基于现实世界的亲身体验。这项工作有助于保护企业免受欺凌和诈骗，并确保评论对用户有帮助。这个内容政策旨在防止我们的平台上出现误导性、虚假性和辱
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：
世界末日 首先，我们听说机器人正在做蓝领工作。 然后，我们发现白领工作也不安全。 在我们恐慌我们将要失业，我们发现这些机器人正在背后议论我们。 可能是关于我们这些懒惰的失业人员的流言蜚语。 机器学习在
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
做OCR时遇到的一个重要的问题在于检测文本时容易把一段多行文本给检测成单行，这会导致在后期识别部分的准确率降低，毕竟把多行文字当成一行文字去识别，肯定无法得到准确地结果。因此在送入识别之前，需要对检测出的文本框内容进行多行文本检测与分割。也就是：
https://segmentfault.com/a/1190000019083548
采用美国凯斯西储大学(CWRU) 的开放轴承数据库的样本进行实验分析，轴承故障产生的实验台如下图所示。使用电火花加工技术分别在轴承的内圈、外圈和滚动体上引入单点缺陷，故障尺寸分别为 7、14和21 in，以48kHz采样频率采集不同负载下的故障轴承振动数据用于实验分析。
对于给定的数独照片（尽可能干净整齐），进行一系列处理，提取位置和数字信息，这中间可能要用到一系列图像处理的基本算法，数字识别时初步打算用knn来做，knn对手写体的精度一般，这里要求输入应该是打印体，这样才能保证正确率，最后通过数独求解的算法算出答案。
计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）的核心技术之一，在过去的二十年里发展迅猛，应用范围遍及工业、农业、军事、国防等多个领域。
丘成桐演讲全文：工程上取得很大发展，但理论基础仍非常薄弱，人工智能需要一个可被证明的理论作为基础 今天很荣幸地收到你们的邀请来做一个演讲。我本人在数学上的贡献不在计算机数学，最近这十多年来，由于我的学生顾险峰以及其他朋友的缘故，他们叫我帮忙做些跟计算机有关的学问。我发觉，纯数学，尤其是几何学在计算机方面有很大的应用。所以我今天就滥竽充数，讲讲几何跟计算机数学的关系。 一、现代几何的历史 首先，前面几分钟讲讲几何学历史。几何学一开始，就类似今天的人工智能，有很多工程上的应用以及产生的很多定理。不过随后欧
0629封面.jpg 番外 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么？ 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模
大数据文摘作品，转载要求见文末 主讲人 | Joseph Redmon 翻轴 | 海抒，Lisa，弋心 校对 | 陈啸明 后期 | DJ You only live once? 不，You only
原理图是我们设计，构建和排除电路故障的地图。了解如何阅读和遵循原理图是任何电子工程师的重要技能。
白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模糊字、形似字、残缺字、光影遮蔽、多语言混合文本等应用落地面临的技术难题还没被彻底解决。
随着行业的发展和技术的成熟，文字识别（OCR）目前已经应用到了多个行业中，比如物流行业快递包裹的分拣，金融行业的支票单据识别输入，交通领域中的车牌识别，以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR（文字识别）技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。
Quick-Media 项目提供了一些列多媒体操作的开箱即用工具类，比如图片编辑合成，markdown/html/svg渲染，音频处理；当然还有本文重点说明的二维码生成解析
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