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|AI语音技术场景及库概览

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 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。 比如Tensorflow有TF Speech, Pytorch通过ASR实现语音到文本端的,PaddlePaddle有DeepASR。小伙伴们可以按自己的需求选择并尝。 想要尝破解难题的小伙伴们,同样需要选择深度学习框架而后训练,逐步努力落地这个想法。目前主流深度学习框架中,Pytorch和TensroFlow都有开源的合成,感兴趣的小伙伴可以尝。 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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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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    Uber开源Manifold,于调AI的可视

    为了减轻作量,Uber在内部开发了Manifold,这是一种与无关的视觉具,它可以显示特征分布的差异(即所观察到的现象的可测量属性)。它已帮助各种产品团队分析了无数的AI。 Uber机器学习软件程师李乐之在博客中写道:“自从今年早些时候创建Manifold以来,我们已经收到了很多关于其在通ML场景中潜力的反馈。 在开源独立版本的Manifold时,我们相信该具将通过为ML作流提供可解释性和可调性,同样使ML社区受益。” 版本1发行版中的功能包括:与无关的通二进制分类和回归支持。户将能够分析和比较各种算法类,从而使他们能够区分各种数据片的性能差异。 由于Jupyter Notebook是数据科学家和ML程师使最广泛的数据科学平台之一,因此该集成使户能够在不中断正常作流程的情况下分析其。?

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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 ? 梯度下降就是从起始点开始,图在最陡峭的下降方向下坡,以便尽可能快地下坡到达最低点,这个下坡的方向便是此点的梯度值。每次迭代的时候,沿着梯度的反方向,下降速度最快,数学公式表示如下:?其中,?

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    】价格敏感测到内容研究中

    作者:miaxtzou  腾讯PCG企鹅智酷市场经理 |导语  将传统市场研究中一些轻量,尝转化在互联网研中 引言 做研的同学可能会知道,传统的市场调研公司拥有很多很棒的研究,研究一般集合了心理学 、统计学、社会学等学科,能把看似简单的调研数据通过,转化成非常形象的图表洞察,可以直接务中。 市场调研伴随着实体消费经济的繁荣而发展,那么很多经典的研究是适在实体消费品研究中,互联网产这几年飞速发展,与实体消费品在生产、使、宣传各环节都存在非常大的差异,专门为互联网产品牌产品而研发的数据研究其实很少 本文尝将传统研究中一个很经典的价格研究,尝到互联网内容研究方面,做一个探讨。 我们尝把这个PSM到PUSH条数探究上。

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    设计式 | 厂方法式及典

    厂方法式是一种类创建式。 ,某种类的具体产品由专门的具体厂创建,具体厂和具体产品之间一一对厂方法式的主要优点在厂方法式中,厂方法来创建客户所需要的产品,同时还向客户隐藏了哪种具体产品类将被实例化这一细节,户只需要关心所需产品对厂,无须关心创建细节,甚至无须知道具体产品类的类名 适场景客户端不知道它所需要的对象的类。在厂方法式中,客户端不需要知道具体产品类的类名,只需要知道所对厂即可,具体的产品对象由具体厂类创建,可将具体厂类的类名存储在配置文件或数据库中。 厂方法式的典及源码分析Java集合接口 Collection 中的厂方法式Collection 中的 iterator 方法如下:public interface Collection extends

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    设计式 | 抽象式及典

    在抽象式中,每一个具体厂都提供了多个厂方法于产生多种不同类的产品。 角色在抽象式包含如下几个角色:AbstractFactory(抽象厂):它声明了一组于创建一族产品的方法,每一个方法对一种产品。 在抽象厂中声明了多个厂方法,于创建不同类的产品,抽象厂可以是接口,也可以是抽象类或者具体类具体厂实现了抽象厂,每一个具体的厂方法可以返回一个特定的产品对象,而同一个具体厂所创建的产品对象构成了一个产品族抽象式总结抽象式的主要优点如下 适场景:一个系统不当依赖于产品类实例如何被创建、组合和表达的细节,这对于所有类式都是很重要的,户无须关心对象的创建过程,将对象的创建和使解耦。 示例.抽象厂类图抽象式的典及源码分析我们来看 java.sql 包下的 Connection 接口,该接口定义了与特定数据库的连接 Connection,执行 SQL statements

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    设计式 | 简单式及典

    本文主要介绍简单式及典,内容如下:简单式的介绍简单式的典及源码分析Calendar 类获取日历类对象JDBC 获取数据库连接LoggerFactory 获取 Logger 对象简单式是最常的一类创建设计式,包括 抽象式,厂方法式和简单式 这三种,简单式是其中最简单的一种简单式(Simple Factory Pattern): 简单式由于使了静态厂方法,造成厂角色无法形成基于继承的等级结构。适场景:厂类负责创建的对象比较少,由于创建的对象较少,不会造成厂方法中的务逻辑太过复杂。 简单式的典及源码分析Calendar 类获取日历类对象Calendar 抽象类,该类的子类有 BuddhistCalendar、JapaneseImperialCalendar、GregorianCalendar 和 Logger 类小结下一篇介绍厂方法及典参考: 刘伟:设计式Java版 慕课网java设计式精讲 Debug 方式+内存分析----

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    架构式中的层次简介

    对外提供服务,通常借助于软件。比如交易零售系统,来提供购买商品的服务,这里就涉及到交易数据,这些数据会被户“反复”的产生、查看,而且随着服务时间增长,本身也会面临困难务逻辑。 本身会产生大量的数据,他们每天会被大量的户同时操作、同时访问,需要确保最终数据的表现是符合预期的三方依赖。企本身会与其它企集成,与不同的企集成面临不同的风格开发效率。 对架构的定义能够统一的内容有两点:最高层次的系统分解系统中不易更改的决定式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题以及该问题解决方案的核心,这样能够一次又一次的使该方案而不做重复的劳动使分层分解复杂软件系统的优劣层次致力于将企组织成不同的层次 他们之间并不互相排斥,可以在事务脚本中处理部分领域逻辑,同时使块或者领域来处理剩下的部分 事务脚本使过程来组织务逻辑,每个过程处理来自表现层的单个请求。 ,需要计算给定合同的收入事务脚本与领域的区别:事务会有一个收入服务,它的计算收入方法会包含所有的务逻辑,内部调的所有下层方法仅仅负责把数据值返回给事务脚本任务领域会有多个对象,每个对象都会向前传递一部分行为给另一个对象

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    手把手教你移动端AI开发(二)——将AI集成到安卓

    上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR,本文以Android Studio 自带的C++ Native板项目为例,详细讲解如何将OCR代码集成到您自己的项目中。 两种方式,集成OCR前后对比如下图所示。绿色代表两种方式相同,红色代表so方式独有,粉色代表调C++自定义类方式独有。 ? java # java程序代码目录res # layout定义户界面OpenCV # OpenCV库PaddleLite # PaddleLite库,于调进行推理预测下面给大家介绍具体的操作步骤 接下来,我们在此项目基础上,通过添加和修改文件,集成OCR以及必要的功能。 将OCR集成到项目(JNI调C++自定义类)与下一节的so方式二选一即可。 将OCR集成到项目(so方式)使此方式,自己的项目不需要依赖NDK,但是修改原始的C++代码较为复杂。

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    Logistic Regression:互联网行最广的

    欢迎访问:https:lulaoshi.infomachine-learninglinear-modellogistic-regression.htmlLogistic Regression曾经在互联网务中被广泛来进行互联网搜索 、推荐和广告的点击预估,可以说是使频次最多的机器学习,也是深度神经网络的基础。 前面几篇文章系统讨论了线性回归: 这是一个回归可以预测 范围的目标值。在求解时,我们可以使误差平方定义损失函数,最小化损失函数即可求得参数。 回到Logistic Regression上,线性回归 图去逼近几率的对数 。实际上,Logitstic Regression对分类的可能性进行建,可以得到近似概率的预测。 很多基于概率辅助决策的任务都会使

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    智能行

    我们将讨论人智能如何影响医疗、金融、农等各个行。市场营销营销是一种包装你的产品以吸引更多顾客的方法。市场营销已经受到AI发展带来的巨大转变,同时营销人员又受益于技术带来的生产力提高。 人智能-人智能在银行智能来防止欺诈并不是一个新概念。事实上,人智能解决方案可以于增强多个务部门的安全性,包括零售和金融部门。 人智能在农中的蓝河科技公司研发了一款名为See & Spray的机器人,它利目标检测等计算机视觉技术来监测棉花作物,并对其进行精准喷洒除草剂。精准喷洒可以防止除草剂抗性。 除此之外,柏林一家名为PEAT的农科技初创公司开发了一种名为Plantix的程序,通过图像识别土壤中的潜在缺陷和营养不足。图像识别程序通过户的智能手机摄像头捕捉的图像来识别可能的缺陷。 自动驾驶汽车很长一段时间以来,自动驾驶汽车一直是人智能行的流行语。自动驾驶汽车的发展将彻底改变交通系统。Waymo等公司在部署第一款基于人智能的公共叫车服务之前,在凤凰城进行了几次驾。

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    QA派|GNN-PinSAGE

    文 · 成森 封面 · pixabayQA派|GNN-PinSAGE ?基本概念pins是什么意思?PinSAGE论文中的数据集有多大?PinSAGE使的是什么图? batch该选多大?训练PinSAGE使什么损失函数?PinSAGE如何定义标签(正例负例)?PinSAGE什么方法提高训练的鲁棒性和收敛性?负采样PinSAGE如何进行负采样? 下游任务如何PinSAGE产生的embedding?如何为户进行个性化推荐?程性技巧pin样本的特征如何构建?board样本的特征如何构建?如何使多GPU并行训练PinSAGE? ,很难在超大的图上。 在实践中,该在从20亿张图片中能够给出1000张最相关的候选项;也就是说,要从200万张图片中找到1张。

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    在人智能的世界里,测将是一场噩梦,衡量标准将是关键

    智能进入企是由更多的数据的可性推动。更多有趣的数据可于更高的数据量,因为已经被测的系统,程序,进程和接口的数量正在增加。数据的可性使龙头企进入了一个前所未有的企自动化阶段。 他们可以将结果输入到作流程中,也可能输入第二个AI,或者人员可以使第一个AI的结果来确定下一个输出。在这种情况下,第二个AI的结果的质量可以根据第一个AI的结果的质量而变化。 测最佳实践企范围内的数据转换映射企需要确保他们建立和维护全面的企级数据转换图。这个企范围内的数据转换映射该描述如何从原始数据源获取数据,并将其转换并提供给AIAI生产链中的限制企该投资人智能作流程功能,以便在下级作流程中使上级AI的输出的限制。 AI指标企规范需要投资于AI指标,这些指标能够精确地确定和测不仅仅是单个转换或AI的质量,而是整个AI驱动的作流程的质量。

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    SAP作介绍

    (2).设置作计划价格(Tcode:KP26)假设直接使KP26给成本中心CCTR01作WATER 计划价格3元立方米,LABOR 为10元小时。 OKES:定义分割结构,将成本要素组(可包括初级和次级)对到作。 8000000001)对到作LABOR。 上面只是一个简单举例,企的具体实际务可能远比此复杂,但是原理基本相同。 简单概括,作为平时使计划价格确定加提供了一个桥梁,期末再根据财务实际发生数还原为实际,即满足平时成本管理需求,又迎合了财务会计的核算

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    go chan 两种

    第一种:主线程等待所有协程完成,主线程阻塞等待所有协程完成。   package main import ( fmt mathrand time) go 协程之一 创建10个线程主线程阻塞,等待所有子线程计算完成 子线程完成把结果放在子线程中 func main(

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    设计式 | 原式及典

    前言本文的主要内容如下:介绍原式示例Java语言的clone浅克隆与深克隆实现深克隆原式的典式原式(Prototype Pattern):使实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原创建新的对象 原式是一种对象创建式。原式的作原理很简单:将一个原对象传给那个要发动创建的对象,这个要发动创建的对象通过请求原对象拷贝自己来实现创建过程。 原式是一种“另类”的创建式,创建克隆对象的厂就是原类自身,厂方法由克隆方法来实现。 () throws CloneNotSupportedException { return getInstance(); }原式的典Object 类中的 clone 接口Cloneable 接口的实现类 原式提供了简化的创建结构,厂方法式常常需要有一个与产品类等级结构相同的厂等级结构,而原式就不需要这样,原式中产品的复制是通过封装在原类中的克隆方法实现的,无须专门的厂类来创建产品。

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    JMeter性能测—利特尔定律在作负载中的

    作负载式:作负载式是由给定并发户在给定时间内执行的一组务事务,于分析被测系统的行为。作负载式在性能测中非常重要,如果它不能反映最终户的式,那么你的性能测结果就是浪费! 为了找到合适的作负载式,您至少需要提供以下信息:关键务交易VUsers的数量操作户的百分比思考时间期望吞吐量通常,上述信息该由客户务分析师等提供;但有时作为一个性能测程师,可能会遇到一个问题 然而他们希望进行性能测;让我们看看如何在Google-analytics具的帮助下利利特尔定律来得出一个作负载式。 谷歌分析具可以为我们提供经常访问的页面,对于处理涉及这些页面和某个操作的户百分比的作流来说,这是一个很好的信息。 也就是说,通过设计一个持续9分钟15秒、602个户的测计划,您将拥有3910个户登录,这与我们当前的生产作负载非常接近。

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    一文详解AI部署及落地方式

    作为深度学习算法程师,训练和部署是最基本的要求,每天都在重复着这个作,但偶尔静下心来想一想,还是有很多事情需要做的:的结构,因为上线务需要,更趋向于稳定有经验的,而不是探索一些新的结构的加速仍然不够 近些年来,在深度学习算法已经足够卷卷卷之后,深度学习的另一个偏向于程的方向--部署落地,才开始被谈论的多了起来。当然这也是大势所趋,毕竟AI算法那么多,如果不着,只在学术圈搞研究的话没有意义。 因此很多AI部署相关行AI芯片相关行也在迅速发展,现在虽然已经2021年了,但我认为AI部署相关的行还未到头,AI也远远没有普及。? AI部署落地这块似乎还没有那么卷...相比AI算法来说,AI部署的入坑机会更多些。?你懂得当然,AI落地部署和神经网络深度学习的关系是分不开的,就算你是AI算法程师,也是有必要学习这块知识的。 之前有个比较火的RepVgg——Making VGG-style ConvNets Great Again就是了这个想法,是届一个非常solid的作。

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    面向AI的测思考

    “ 人智能(AI)已无处不在,AI正在为各行各赋能,并以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活。然而,由于AI是一种新的编程范式,无论在学术界还是界,对于AI的研究和实践尚处于起步阶段。” AI引导了新一轮的产变革,随着AI在各行各日益广泛,对AI的需求也与日俱增。举几个例子,如果自动驾驶的智能系统做出错误的决策,将大大增加车祸的风险。 1AI测面临挑战关于AI(系统)的组成,通常是由软件程和机器学习结合。机器学习能够从历史样本中不断地自学习,分析信息,生成预测后可输出新样本的预测结果。 当预测效果出现较大偏差时,基于历史数据中训练的分布不能反映对未来的预测。基于AI ML程序的测。关于AI,可以总结概括4个关键要点,算法、数据质量、务场景、分层专项。? 总之,对于AIML的测问题与传统软件测问题有较大不同,且存在着诸多技术挑战。但伴随着界越来越多地使AI技术来构建其系统和程序,对AI的测方法和实践将在未来迅速发展和逐步完善。

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