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|AI语音技术场景及库概览

近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。 今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的,并奉上对~ 语音识别技术语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息,为后续的认知智能提供基础 智能控制车辆等技术已经开始批量进入生产,百度、科大讯飞等公司都有对的合作车,进行智能车机落地。??除上述方向,语音识别技术落地场景多种多样。 语音技术也是深度学习算法程师从的重要方向之一,那么哪些框架里能找到语音识别呢?目前主流深度学习框架都有各自的语音识别。 这次小伙伴们已经了解语音技术的,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容,欢迎大家持续关注~

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纯算法AI最好的出路是被收购,数字化水平低的企只有转和淘汰两条路 | 大咖周语录

数据猿导读对于大数据的概念以及大数据在各行,每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点,让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。 传统的数据分析理念已经过时,未来最理想的大数据时代是:数据就静静躺在那里,企可随取随,任何分析需求不程师完成。 所以一定要干掉程师,将分析的权利和能力彻底交还给务,程师只需要搬运可能有的数据就够了。 关于招聘AI方面的专人才,该到到数学系去招,尤其是数学系,因为他们是懂得、修正AI黑盒子背后原理的人,而不是计算机系的人。 企数字化转压力如此大,真的该马上开始数字化转,但是过程中有两个建议:1、务依旧是公司立足的根本,不可本末倒置。

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    浪潮发布OpenStack AI云平台,加速行AI进程

    这一平台的推出契合了本届峰会提出的“云数赋能 智慧未来”战略构想,将云计算的灵活性与人智能的“智慧”予以融合,从而使行AI户可以更加敏捷的利开源云计算平台,高效完成各类AI研究与开发作。 △ 浪潮集团副总裁 彭震云+AI融合基础架构加速行AI落地随着AI在社会生产生活各环节的渗透加速,可以预见的是AI将会快速步入到“繁荣期”,商组织与科研机构的AI技术与研发将趋向多样化,传统的集群架构在灵活性上将难以满足未来 此次浪潮发布的OpenStack AI云平台,可帮助行AI户快速便捷的构建CPU+GPU的弹性异构云环境,并实现对异构计算资源池的动态调度与分配,支撑数据管理、训练、部署等各类AI场景。 Tesla GPU + 25G Ethernet环境予以深度优化,可充分发挥GPU计算性能,平均训练速度提高30%;另一方面,AIStation整合了训练数据、文件、计算资源,可提供多机并行训练服务和可视化具 ,支持创建训练作流,通过界面化操作极致简化AI开发人员作流程,实现了秒速构建深度学习开发环境。

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    Reality AI -面向的语音AI

    Reality AI 面向场景的嵌入式AI,如加速度传感器和震动传感器数据,环境音识别等,极大的扩展了 AI On-edge的领域。 ? 如以下视频,通过实时手机的加速度传感器的不同状态的数据,通过云端训练对设备的不同状态加以区分,预测加速度传感器设备的剩余适寿命,并对设备异常加以推理和预测。?或者可以识别不同的环境音- ?? 支持如下的内置声音事件识别,并通过具可自定义扩展支持更多的声音事件识别。除了支持NXP i.MXRT MCU系列外,更可以PORTING支持其他硬件平台,如Cortex M4。 ? 对于AI,有效的数据搜集和标记是AI训练和预测的关键,Reality.ai更可以提供详细的具和指引 - ?

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    寒武纪vMLU技术面世,首推SR-IOV虚拟化功能

    据了解,SR-IOV 功能具备更好的户隔离、热迁移特性,可为云服务供商提供安全、优质的 AI 计算资源,以充分保障户在 AI 领域的投资。 瞄准户痛点:如何高效利 AI 计算资源 思元 270 是寒武纪推出的面向云端的智能芯片,其支持全面的 AI 推断场景部署,包括视觉、语音、自然语言处理等多样化的人智能。 面向复杂的人智能推断:在 AI 进行部署时,户通常会遇到务逻辑较为复杂的场景,需借助多个网络来构建 AI 辅助决策系统。为保证服务器节点内的服务质量,通常会采一机多卡的部署方式。 但计算成本和服务质量需要兼顾时,户会希望单张板卡并行多个来解决问题。 这使得户在多并行时,对各 VF 可以做出更准确的服务质量 (QoS) 预期,而不必考虑多时的拥塞或切换带来的性能开销。

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    【年薪千万超级矿】共享矿机训练神经网络,收益是挖矿4倍

    最近有人发起了一个项目,从挖掘加密货币的矿那里借GPU,借给AI研究人训练神经网络。 结果一计算,发现这样借GPU的价格,要比借AWS虚拟机的费便宜很多。于是,他就想,有没有什么办法,方便挖矿的人把自己的GPU出AI研究人员呢? 假设市面上还没有类似的项目,而且这种商式确实可行,这件事能让你赚!大!钱! 挑战亚马逊AWS:速度快5倍,价格仅仅是15看起来,从中创的机会似乎越来越靠谱了。访问Vectordash网站,做得也像像样。 “Vectordash可让你在Cloud GPU上超快速地训练深度学习。你可以启动强大的GPU实例,并在几秒钟内开始训练你的。我们的虚拟机比AWS快5倍。”

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    2019 年 AI 安防最有钱景的 10 大市场丨年终盘点

    今天,站在从技术普及到去伪存真的AI安防十字路口,不少内人士又提到,“AI在数据算法算力三要素较量之后,最终是的较量,以及程化、务化和场景化能力的较量。” 无论是新建还是后改,其中涉及政府跨部门协作较多,IoT、安防、AI、大数据等内容有尽有。对这些看起来巨大但结构冗杂的迷你版智慧城市项目,此前很多小技术商根本无力对,但很多集成商又不愿精耕。 除此以外,在急管理的救援过程中,还可以通过灾害对泥石流、城市内涝等灾害影响情况进行分析。 如何进一步提升技术水平,更好地利AI、云计算、大数据等信息化手段达成上述目标,正成为行关注的焦点。公房改造? 纵观国内各大城市,北上广深四大城市都在探索公房管理系统的合理,但就目前国内的大部分城市来说,公房管理不仅仅是治理转、转借问题,还存在物管理、住户的生活服务和安全管理等各方面问题。

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    揭秘腾讯云Supermind智能网络,百万级设备的网络高效运维

    超大规网络运维的智能化超大规的网络数据采集、存储和实时计算已成为网络运维的极大挑战,腾讯云上网络线路几万条,拓扑复杂,但又需要满足多户海量低时延、高吞吐的要求,使评估加传统的路径规划算法的方式已无法根据链路负载的给出实时流量调度 为了满足全网资源的充分利,进行服务分级,利智能算法进行链路调度,最近链路保证时延敏感务,带宽充足链路保证大带宽,剩余带宽保证海量的传输。 利大数据套件的强大数据分析与探索挖掘能力,让腾讯云可快速对户PB级规下的大数据进行可视化的数据分析探索,在纷繁复杂的运维数据中快速获取洞察力,通过人智能对异常捕捉、故障判断、修复操作等依靠人力决策的环节进行持续学习和自动化响 但复杂的务场景,有些策略是机器无法决策的,人智能可在图像识别中存在一定误差,但这在网络中是不允许的,决策失误,可能导致链路瘫痪,影响多家客户。 声纹获取利益,对如此严峻的安全形势,腾讯云推出AI和大数据为驱动力,以云为平台和管道构建新一代智能安全防御体系,包括利大规图挖掘与机器学习追踪恶意团伙;通过人群画像与DNA建对羊毛党与欺诈;

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    【中国AI合伙人来也】两位海归机器学习博士6年创

    从 DVD在线赁、视频个性化推荐到智能个人助理再到智能行助理,汪冠春、胡一川两位机器学习博士的创之路,完整地呈现了 AI的万象与曲折:人生和创方向的选择、商式的试错与转、与VC的谈判及合作 目前,“助理来也”累计的户数已经超过 300 万,对于“智能助理”这样的新AI来说,这个数字并不算小。从两人谋发创想法的 2011 年到至今,正是新一波AI浪潮从蓄势待发到全面席卷的几年。 彼时 Netflix 正要从蓝光和 DVD 务向在线流媒体转,但有7、8 成的收入仍来自务。汪冠春说,当时希望先在国内把蓝光 DVD 务做起来,然后再做转。 “助理来也”的诞生:看到3大AI技术新趋势在百度的三年间,汪冠春和胡一川帮助和见证了百度移动视频务从零到过亿户,其个性化推荐系统也从百万级户规提升到日活上千万的量级。 2)能将上下文信息、语义理解结果、户特征等多维度的特征融合作为输入,使得对话系统更加个性化,具有在不同场景下的自适能力。

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    AI赋能,人脸识别技术的发展

    随着人智能行的发展,越来越多的技术趋于成熟可AI +式赋能成为各行各的升级方向,其中以人脸识别技术的最为普遍。 随着人智能技术的不断发展,传统出车行正在得到AI技术的赋能,在智能出行的道路上快速前行。9月末,人智能行领军者之一百度在深圳举办了一场以人脸识别为主题的发布会。 近日据悉,百度大脑与智体科技已成功在广州试点推广了一款出车人智能监控设备,引发了广州当地媒体的广泛报道。说到这里便不得不提传统出的几大痛点:? 基于百度大脑人脸识别技术推出的出车智能终端人脸识别能够通过部署4路摄像头,运人脸识别技术,在司机无感知情况下系统全自动实时监测司机行为。 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末,经历了技术引进-专市场导入-技术完善-技术-各行领域使等五个阶段。

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    【智能】AI探索商地产,Skyline AI获红杉资本300万美元种子轮

    地产拥抱AI产生新的火花~Skyline AI是一家以色列初创公司,能够利机器学习帮助房地产投资者鉴别有前途的房产。Skyline AI今天宣布他们已从红杉资本获得了300万美元的种子轮融资。 Skyline AI成立于2017年,总部位于特拉维夫,他们可以通过数据帮助投资者分析房地产市场和预测某块房地产的升值空间,从而指导投资者做出关键性的决策,例如何时上涨金、翻新或者出售他们的房产。 离开之前的领域后,他们一直在寻找新的AI领域,最终他们选择了商地产。 AI技术的如此滞后,这我们感到非常惊讶。” 在设计这款数据时,Skyline AI了130多个数据源,并根据过去50年中的每一个房产数据,分析总结了超过10,000条数据特征。

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    ML37-Baoling【mixlab共建者的故事】

    高中时迷恋数理化,想当科学家,于是本科一年级读了物理学,后来又很喜欢设计,转到机械设计专之后又读了设计的研究生。 3.你觉得AI是什么?我决定如果“电脑”这个词没有被占的话,那么来形容AI非常合适。AI就是非人脑但有思考能力的机器。 4.说一下自己对AI和设计的看法?AI其实已经在设计上发挥了很大作,从阿里鲁班的实际开始,AI已经能够取代一些初级设计师。Ark Design也做了个人智能海报设计师Arkie,融资千万。 你在学校学过,做设计要从源头的户研究、商式等开始,直到最后高保真原甚至working prototype。在大公司,你会发现,各个环节都有专人负责,你可施展拳脚的范围很小。 如果你所从事的行作,将来有一天不存在了,那么那时候的你该如何生存呢。如果你已经知道你不想按照第一曲线发展下去,那么你准备好第二曲线了吗?

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    现在说5年内6%的岗位被人智能取代,是不是为时尚早?

    Forrester认为,以人智能为基础的服务及移动最终将改变大多数行,导致职位重新分配。例如,无人驾驶汽车将对汽车和运输产生广泛影响。 其实类似的AI机器人在目前的很多生产行并不少见,比方说汽车、冰箱、彩电的生产线。大规的使AI机器人主要有两个不可忽视的优势:提高生产效率和保证产品质量。? 比如说,制造中就会有很大一部分岗位会被AI所取代。如果说体力劳动岗位很有可能会被取代,那么此次发布的报告还提到的货运与出车服务行呢,这一行5年内也能被取代?镁客君对这种看法并不完全赞同。 人智能的飞速发展不可否认,但是货运与出车行想要被取代,离不开无人驾驶技术的成熟。? 人智能在我们日常生活中也会越来越广泛,成为我们日常作时一个得力的助手,大大提高我们的作效率。人类其实不必担心被人智能所取代,而是该担心自身是否会因为人智能的协助而退化。

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    逻辑回归:最多的之一

    本文是《机器学习宝典》第 8 篇,读完本文你能够掌握机器学习中逻辑回归。在前一篇 线性回归 中已经知道可以通过 ? 为不同实数区间时对到不同的类别,这样就能够得到分类,逻辑回归(Logistic Regression)就是基于上面的原理来实现分类的。 逻辑回归算是最广泛的的之一了,比如推荐系统,广告点击预估等等。由于实际生活中二分类的情况居多,所以下面以二分类为切入点来说明下逻辑回归的原理。 的结果为的输出,值域为 (0,1),我们可以将 ? 的输出结果看作是样本属于正样本的概率。如果 ?,那么 ?,也就意味着该样本属于正样本的概率高于 0.5;如果 ?,那么 ? 参考:周志华.机器学习.第三章(线性)深入浅出ML之Regression家族(http:www.52caml.comhead_first_mlml-chapter1-regression-family

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    后Hadoop时代,爱奇艺如何有效整合大数据和AI平台?

    采访嘉宾 | 刘骋昺 编辑 | Tina大数据是人智能的基础。从大数据到数据分析再到 AI 的转变,这也是一个很自然的发展过程。 但是只有在数据、算法、企的场景三者紧密配合的前提下,才可以有效地提升整个 AI 务的流程。 InfoQ:是否存在多户的问题?您们通过什么技术手段解决这些供需关系? 刘骋昺:我们的大数据 +AI 平台是支持多户的,户的粒度是一个具体的务或者项目。 刘骋昺:首先,大规分布式的训练更加便利,而且性能也得到了大幅提升,务可以采更多的数据,更早产出,提升务效果。 刘骋昺:在未来,随着更多的务场景采机器学习,的复杂度越来越高,大数据平台中 AI 计算所占的比例会进一步提高。

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    挪威石油公司还发其

    关键词:波士顿动力 机器狗 商AI 界的网红,波士顿动力机器狗 Spot ,近日获得了新的作岗位,它将入职挪威的石油天然气开采公司 Aker ,负责巡检作,还破天荒地获得了牌和号。 根据 Aker 的说法,Spot 将和其他类机器人,包括无人机在内的多种设备,协同帮助维护石油开采船上的设备,加快石油产的数字化进程。 根据此前发布的测试视频,Spot 已经完成了在拟油气环境中的机动性能测试,可以适多种极端的危险环境,还因具备小巧灵活,能够进入到狭小的复杂空间。 不止石油,Spot 还将参与建筑进军石油产,并不是 Spot 的第一份全职作。自 2019 年 9 月,波士顿动力公司就开始将 Spot ,以赁或出售的方式投放市场,供给商途。 为了适配不同的作,Spot 背上可安装 4 个硬件块,可按需进行技能更改。同时,Spot 还提供开放 API,使者可使软件定制 Spot 的功能。

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    本周AI热点回顾:文章自动变视频、无人出今起免费坐、YOLO v4复活

    然后,选择哪个声音合成,确定所需视频的长度以及分辨率。现在,视频编辑就可以放手让AI开始作了。获得图文内容后,AI会借助NLP进行语义理解,主题聚合相关新闻和素材。 开发者可以直接使这些预训练结合PaddleHub Fine-tune API快速完成迁移学习到部署的全流程作。 助力抗疫,新增口罩佩戴检测和CT影像肺炎分割。在全国人民紧张抗疫的时刻,2月13日飞桨PaddleHub开源了界首个口罩人脸检测及分类。 NLP预训练升级,增加文本鉴黄,助力文本审查作。随着AI技术的发展,人力成本不断提高,深度学习在各行各领域越来越广阔,户对于深度学习与性能需求也在不断的增多。 因此PaddleHub与时俱进,将较为广泛的自然语言处理(NLP)领域的库全面升级。

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    为什么自动驾驶遇瓶颈,但自动代客泊车却很热? | 甲子光年

    其对的终极商式是Robo-Taxi(机器人出车),它属于TaaS(Transportation as a Service,运输即服务)式的一种。 AVP与自动驾驶桂冠场景的差异主要在于:速度——高速场景需要更长的制动距离,因而对传感器的探测范围和计算系统、控制系统的延时反有更高要求;天气、光线等环境因素——在AVP的刚性使环境里,比如大停车场和办公园区 因为一开始就带着汽车基因,这一派一般更加关注车厂的实际需求,更能务实地把握当下的市场机会,即先做好VaaP式里的供商。纵目的发展历程也正是如此。 在今年博世和戴姆勒于中国联合展示的方案中,他们使了柱式安装的级单线激光雷达。基于系统冗余的考虑,实际中,可能平均每3个车位就要布局25个激光雷达,在成本上尚不现实。? 保险公司如何赔付?“一定是服务的商式,”唐锐坚定地看好AVP和分时赁结合的运营服务,但他也坦言:“具体的利益分配、责任分配现在看还不清楚。”但这种“糊”的状态,往往也意味着机会。

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    一周AI看点 | 北航设立全国首个人智能专,前IBM沃森首席科学家任京东副总裁

    本期一周AI看点包括AI要闻、投融资、技术界观点以及技术前沿。 【微软Visual Studio Code 现支持深度学习 AI 程序】该具是一个跨平台的扩展,于使 Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)、Google TensorFlow 作为Watson首席科学家,周伯文带领团队参与并在技术上领导Watson集团人智能平台的算法开发,程和商化落地与。 【微软发布多款机器学习具 推动AI开发】为了让开发者更易于开发人智能,微软推出了三款面向机器学习领域的具,分别是Azure机器学习实验服务、Azure机器学习作台,以及Azure机器学习管理服务 【三星正开发专AI处理芯片,未来几年才会正式商内消息人士表示,苹果最大的竞争对手三星已经开始研发专智能芯片。据说,该公司计划在未来几年将其人智能芯片商化。

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    响铃:ToB风口下,2019年BAT金融科技竞争关键点在哪?

    所谓“超级接口”,从字面上将其拆分为二:“超级”即为大,具体体现在范围广、场景多、户体量大;“接口”则是将从离C端消费者最近的层退到技术层,是一个ToB中间层务,虽然不直接抵达消费者,但向上游公司和大复杂的系统深入 在这方面,继承了百度AI基因的度小满以技术见长,这也使得它ToB比ToC更擅长,在超级接口式中有换道超车的机会。 今年7月4日,度小满金融CEO朱光曾表示,在金融领域当中,AI技术已经从实验室阶段进入规阶段。 以度小满为例,度小满金融科技运内领先的大数据及AI算法能力,搭建反欺诈和信风险,多维度控制风险,可覆盖金融企信贷等全务流程。 除了“卖地”和“收”,“送水式才是金融科技的正确姿势在大家都将价值创造聚焦在B端,对外提供解决方案的输出时,金融科技的主流玩法又呈现出不同的分支路线。

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      智能钛工业 AI 平台(TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。

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