参与 | 鸽子，Shawn 今日，苹果再次更新其博客，这次的内容主打手写识别，而且是对汉字的手写识别。是不是挺好奇的，先来看看这篇论文的简介： 对由30000字符构成的大型汉字字符库进行实时手写汉字识别 随着智能手机、平板电脑和可穿戴设备（如智能手表）的普及，手写识别技术变得愈发重要。但是如果想在这些移动设备上实现汉字手写识别，就必须解决一些特有的问题，因为汉字识别需要有巨大的符号数据库。本论文阐述了我们如何解决这些问题，在iPhone、iPad和Apple Watch（手写模式）上实现了手写汉字的实
安妮 编译自 苹果机器学习博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在手机、平板和可穿戴设备不断普及的今天，手写识别比以往任何时候都重要。但这并非易事，拿汉字来说，让移动设备识别大量手写汉字字符还是个挑战。 今天，苹果机器学习博客发表文章《Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters》，介绍了苹果如何在iPhone、iPad和Apple Wat
AI 科技评论按：随着苹果机器学习日记（Apple ML Journal）的开放，苹果分享出的设计自己产品、运用机器学习解决问题的故事也越来越多。近日苹果在上面就放出了一篇关于识别手写中文的文章，介绍
目前国内有很多优秀的中文手写识别数据集。例如：北京邮电大学模式识别实验室发布的数据(HCL2000)，它是目前最大的脱机手写汉字库，共有1,000个人书写，除了汉字样本库外，还有一个对应的书写者信息库，记录了书写者的年龄、职业、文化程度等信息，用于研究相关影响因素。目前此数据库免费向研究者公开。本文使用的是中科院自动研究所的分享的中文手写数据集CASIA-HWDB(下载地址http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Home.html )，由187个人通过Wacom笔在线输入的手写汉字。
近期一则街头采访显示，有七成打工人表示回家过年必带的一样东西竟然是电脑。有受访者更是直截了当地表示，如果不小心被隔离了，有电脑办公会更方便。
毕业季刚结束，眼瞅着2018级小萌新马上就要来了，老腊肉小编为了咱学弟学妹们的学习，绞尽脑汁准备编一套大学秘籍，这不刚开了个头就遇上了个难题——做笔记到底是手写笔记好呢还是电子笔记好呢？
谷歌在Gboard中改进了手写识别功能，使用更快的AI系统，错误比其原来的机器学习模型少20％到40％。
近期，合合信息旗下扫描全能王推出液晶手写板（简称“手写板”），为用户带来仿真、流畅的书写绘画体验，一同发布的还有扫描全能王APP的新功能“拍手写板”。该功能可帮助用户在拍摄手写板内容后去除图片上的反光干扰，形成更贴近白纸、板报的图片，并通过手写字迹识别，快捷、有序地获取可编辑、可分享的电子文档，助力工作效率提升。家庭场景中，父母可使用该功能清晰地扫描、分享孩子的画作，记录其成长轨迹。
安装 这里使用 Pip 来安装 Tensorflow CPU 版 $ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 安装完成后运行库中自带的手写识别例子来检查安装是否成功 $ cd /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/mnist $ python con
1.Character Queries: A Transformer-based Approach to On-Line Handwritten Character Segmentation
图像识别（Image Recognition）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。
导读：人工智能的快速发展，带动了相关技术的繁荣。近些年，国内外的科技公司对机器学习人才都有大量需求。怎样入行机器学习？本文带你从0开始学起。
有小伙伴问我可以如何在 WPF 使用其他第三方提供的库进行手写识别，上次 MyScript 的工程师和我吹，他做了世界上识别最好的库，本文就来安利一下大家这个库。这里库是收费的库，但是可以免费使用，只要不是有大量用户，这个库还是免费用的。用这个库可以在 Windows 平台识别数字、多个不同语言、数学公式手写识别
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能
关于LSTM 长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 使用前馈卷积神经网络（convnets）来解决计算机视觉问题，是深度学习最广为人知的成果，但少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。而根据深度学习大牛的阐述，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。 LSTM的表现通常比时间递归神经
导语 JavaScript 适合做机器学习吗？这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法，并思考：它将会给我们的工作带来什么？同样，算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程，带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读： 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力：全文使用 JavaScript 作为编程语言，且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景，本文机器学习算法的实现不过 20 行代
机器学习是实践中人工智能的一个例子。智能系统和设备已经普及到我们日常生活的结构中。电脑和手机使用脸部识别来解锁；系统感知并调整我们家中的温度；设备回答问题或按需播放我们最喜爱的音乐；几乎所有主要的汽车公司都竞相开发安全自驾车。
选自CIO 作者：Mitch De Felice 机器之心编译 参与：Jane W、黄玉胜 开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望
当下，微软发布了最新的办公软件套件——Office 2021，其中专业增强版为用户提供了更多的高级功能和工具，以满足专业用户对高效率的需求。在本文中，我们将探讨Office 2021专业增强版的一些最值得注意的功能。
在著名的微软MSMARCO（Microsoft MAchine Reading COmprehension）机器阅读理解测试排行上，现在排名第一的团队，已经悄然变成了猿辅导。
说这个名字大家可能陌生，说妈咪说大家应该就知道了，咱也是经常看他们发布的科普视频，非常不错。与公式编辑器不同，这个公式识别模块需要登陆之后才能使用，大家按照提示登陆即可。以下是咱的一个测试图示：
欢迎转发 点赞 收藏 留言 ? 01 MathType 一款强大的数学公式编辑器 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 写论文的时候 最烦的就是插入公式！ office自带的公式编辑内容太少 推荐一款优秀
哈喽，估计大多数人都进入远程办公状态了吧，狗哥也是。今天给大家推荐 5 个 精美 APP，这 5 个 APP 的特点就是不用的时候你没注意，等到用上了就满世界找，建议收藏！原创不易，觉得有用的话，麻烦文末帮点亮"在看"，祝好，谢谢！
为制造出便携式的“大脑芯片”，麻省理工学院的科研人员用单晶硅成功制作出了人工神经突触，这大大促进了人造硬件的发展。 当谈到处理能力时，人类的大脑是无法被击败的。在人类大脑这个柔软的、足球大小的器官里，大约有1000亿个神经元。在任何一个特定的时刻，一个神经元可以通过突触（神经元之间的空间）将指令传递给成千上万的其他神经元，如此实现神经递质交换。大脑中有超过100兆的突触可以调节神经元信号，加强一些连接，同时修剪其他的神经元，在这个过程中，大脑能够识别模式、记住事实、并以闪电般的速度完成其他学习任务。 “神经
循环神经网络是一类人工神经网络，其中节点之间的连接可以创建一个循环，允许某些节点的输出影响对相同节点的后续输入。涉及序列的任务，如自然语言处理、语音识别和时间序列分析，非常适合 RNN。与其他神经网络不同，RNN 具有内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并根据整个序列的上下文做出预测或决策。
这是一个TensorFlow的系列文章，本文是第三篇，在这个系列中，你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlow的使用，并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。 文
现在很多人还是使用笔和纸来记录，那么可以在电脑输入方式和之前使用的方式一样，很多用户觉得会方便。在win10 我们有一个简单的方法去让用户输入，InkCanvas。现在edge，OneNote这些都有使用InkCanvas,我们可以在我们的手机上手写，我们也可以在我们电脑上用鼠标写，然后我们可以把我们写的保存图片，可以识别文字。
其实百度此前也在其搜索首页增加过手写输入，可能由于使用频率较低，目前已经默认关闭。需要开启的话可以到右上角的搜索设置中打开。相比于搜索中的手写输入而言，翻译服务中的手写也许更加实用。当你身处他国，却看不懂当地的路牌，那么要在手机或者平板上输入这些文字就更不可能了。这时你可以通过手写的方式，依样在Google翻译中描画下来，得到最终的翻译结果。
这是一个TensorFlow的系列文章，本文是第三篇，在这个系列中，你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlow的使用，并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。 文章将尽量
灵云全方位人工智能平台赋能合作伙伴，让合作伙伴可以用灵云AI技术打造更加智能的各种应用系统。捷通华声与产业伙伴互补优势、合作共赢，携手将AI技术推进千企万户，让每一家企业都能拥有人工智能。 灵云全方位
DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开，本次研讨会中有不少精彩的内容，今天向大家重磅推荐来自华南理工大学金连文老师的 keynote Speech ：Optical Character Recognition in Deep Learning Era.
总的来说，根据神经网络模型的层数、神经元个数、模型复杂度不同，大致可分为两类：Shallow Neural Networks和Deep Neural Networks。上节课介绍的神经网络模型层数较少，属于Shallow Neural Networks，而本节课将着重介绍Deep Neural Networks。首先，比较一下二者之间的优缺点有哪些：
本文告诉大家如何在基于 .NET 6 的 WPF 使用 WinRT 的手写识别功能
继推出维吾尔语、粤语识别，近期，捷通华声联合中国民族语文翻译局，推出藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术，为藏族、彝族、蒙古族、朝鲜族同胞的日常办公、沟通交流提供语音识别服务。 民族语言识别 为企事业单位办公、民众交流提供便利 灵云语音识别技术，已广泛应用于国内的企事业单位会议、公检法、医疗等领域。 通过应用灵云藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术，少数民族企事业单位可以应用语音识别技术，识别日常工作会议发言，快速生成会议记录;地区公安、检察、法院等政法机构可以应用语音识别来转写办案过程中的讯问发言，快速生成办案笔录;
使用机器学习算法，研究人员可以分解一个人的手写英文文本，以确定这个人来自哪个国家，可以分辨出五个国家：马来西亚，伊朗，中国，印度和孟加拉国。
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域，具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中，可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用，为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
备忘录是 ipad 自带的笔记应用，你可以直接使用它。你不仅可以使用它记笔记，还可以用来绘画，不过这些都需要你有一定的技术，因为它很简单，只提供了三种画笔。
最近在做一个文本转语音TTS(Text to Speech)的第三方软件封装，使用的是国内语音技术龙头安徽科大讯飞公司提供的离线引擎AiSound5.0，主要用于汽车导航用途。科大讯飞还提供了AiTalk用于语音识别，AiWrite用于手写识别服务等。另外还有针对6种平台的SDK和开发示例。
这是Tensorflow SavedModel模型系列文章的第三篇，也是终章。在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中，我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式，以及如何加载之。在《如何查看tensorflow SavedModel格式模型的信息》中，我们演示了如何查看模型的signature和计算图结构。在本文中，我们将探讨如何合并两个模型，简单的说，就是将第一个模型的输出，作为第二个模型的输入，串联起来形成一个新模型。
关于卷积神经网络笔记，并非拖延症犯了，一方面是出差几天把学习规律打乱了，一方面是知识到了一定程度需要总结，哪怕是书本上的也要确保理解，同时也翻阅了另一本深度学习入门的书籍进行印证。
PaddlePaddle之识别数字 课程介绍：本节课从背景介绍引出手写识别问题；由浅入深介绍Softmax回归模型、多层感知器模型、卷积神经网络模型3个模型，并对PaddlePaddle相关代码的进行讲解，最后演示一个实际的运行效果。 讲师：廖钢，PaddlePaddle开源社区成员，百度工程师，目前负责PaddlePaddle的相关技术工作。
编辑导语 Udesk成为SaaS客服领域第一个获可信服务云认证客服; 美洽 SDK 新增访客查看范围限制功能; 仅创业197天，智齿客服获上万客户领军SaaS智能客服企业; 捷通华声推出灵云全能力平台
AI 科技评论消息，中国科学技术大学硕士和学士李世鹏、美国里海 (Lehigh) 大学博士，日前出任讯飞 AI 研究院联席院长。
【新智元导读】Facebook 在尝试使用“门卷积网络”的方法来为语言建模，最近，他们首次取得了超过递归神经网络方法建模方法的性能表现，性能了超越目前被认为是最好的 LSTM 方法。在 WikiText 数据集上，他们创造了新的性能记录。同时，在谷歌 Billion Word 基准上，单个GPU运行的横向对比中的表现也做到了最好。LSTM 目前在自然语言处理上有着广泛的应用，卷积的方法会替代递归的方法吗？本文将带来国内专家的深度解读。 语言模型对于语音识别系统来说，是一个关键的组成部分，在机器翻译中也是如
图片中的文字无法识别怎么版？Text Scanner Mac版是一款强大好用的OCR文字识别工具，基于AI领先的深度学习算法，利用光学字符识别技术，将图片上的文字内容，直接转换为可编辑文本！
很荣幸您能看到这篇文章，相信通过标题打开这篇文章的都是对tensorflow感兴趣的，特别是对卷积神经网络在mnist手写识别这个实例感兴趣。不管你是什么基础，我相信，你在看完这篇文章后，都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说，简直是再好不过了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
