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
2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 表1 各类人工智能公司数量与融资情况 技术类别公司数量/家公司平均融资额度/美元说明深度学习/机器学习（应用）2001384万机器学习是一种基于对已有数据学习的计算机算法技术。深度学习是机器学习的一个子类
然而，这些并非新概念。第一个人工神经网络（ANN）是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢？我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
我们一直听过一句话叫，“如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。（If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.）”。“站在巨人的肩膀上”，不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习（transfer learning）。
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
OCR全称Optical Character Recognition，即光学字符识别，最早在1929年被德国科学家Tausheck提出，定义为将印刷体的字符从纸质文档中识别出来。现在的OCR，狭义上指对输入扫描文档图像进行分析处理，识别出图像中文本信息。而随着OCR技术的日益发展，人们已不再仅仅满足于文档或书本上的文本，开始将目标转移到现实世界场景中的文本，这被称为场景文本识别（Scene Text Recognition，STR）。
暴力破解漏洞的产生是由于服务器端没有做限制，导致攻击者可以通过暴力的手段破解所需信息，如用户名、密码、短信验证码等。暴力破解的关键在于字典的大小及字典是否具有针对性，如登录时，需要输入4位数字的短信验证码，那么暴力破解的范围就是0000~9999。
在两个月前，中国乌镇围棋峰会在浙江桐乡乌镇热火朝天的举行。5场比赛最受关注的毫无疑问要数AlphaGo与世界排名第一的柯洁的三番棋对弈，可以说是人类顶尖棋手与人工智能程序的终极对抗。2016年，Alp
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 上一篇总结了常用的机器学习算法，论述了为什么需要深度学习，以及一种系统地展开deep learning的学习清单，具体请参考： 为什么要有深度学习？系统学习清单 都知道深度学习地实施一般都借助神经网络模型，因此，接下来，先看一看，神经网络模型是怎么一回事。 02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 上一篇总结了常用的机器学习算法，论述了为什么需要深度学习，以及一种系统地展开deep learning的学习清单，具体请参考： 都知道深度学习地实施一般都借助神经网络模型，因此，接下来，先看一看，神经网络模型是怎么一回事。 02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括输入层（input layer），
随着近年来AI技术的发展，医疗AI在疫情中发挥了越来越重要的作用，不少AI病毒检测系统研发者都表示，相关产品实验室准确率都已经达到了96%及以上。
数独对计算机来说不是什么难事，但就是这样一个“平平无奇”的项目却登上了GitHub今日的热榜。
笔记本电脑、智能手机、传感器，都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势（或者保持竞争力）的重大机遇，前提是企业足够灵活，可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
快速阅读一下这个句子，大家可能会发现，只需「我在天安门广场看升旗」几个字，就能概述我们需要的信息，也就是说，无需逐字逐句地阅读，抓住重点即可破译全部信息。那么，科学研究是不是也能如此呢？
最近耗费了巨大的心思为客户设计了人脸识别系统。这是我第一次利用人工智能技术为客户和自己产生收益。虽说人脸识别技术到目前为止已经非常成熟，但从“知行合一”的角度而言，很多人并没有真正掌握其根本原理，之所以有这个结论是因为，我相信绝大多数技术工作者自己无法通过编码来实现一套可商用的人脸识别系统，对技术而言，你做不到就等于你不懂。
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用，包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～
新智元 AI DAILY 1 特斯拉又出事故，自动驾驶模式下翻车 北京时间7月6日晚间消息，国外媒体报道，近日一辆Model X电动汽车在宾夕法尼亚州收费公路上发生车祸，当时这辆汽车正处
现实中我们总会遇到这样的困境，有些图片很精美但分辨率很小，放大之后又变得很模糊。现在，有了Pixelmator Pro的最新技术，将图像放大到原始分辨率的三倍还保持清晰完全没有问题。
他们在该数据集上训练了一个深度卷积神经网络，获得了 0.85 的 F1。相关数据和代码可见于：https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
作为近几年的一大热词，人工智能一直是科技圈不可忽视的一大风口。随着智能硬件的迭代，智能家居产品逐步走进千家万户，语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能的本质？人工智能的飞速发展又经历了哪些历程？本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史。 一、人工智能相关概念 1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是让机器像人一样的智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中的应用。人工智能更适合理解为一个产业，泛指生产更加智能的
导读：在机器学习的各种方法中，监督学习是迄今为止成果最令人印象深刻的一种。本文介绍监督学习解决像肺炎诊断这类问题的基本原理。
【导读】《财富》封面文章报道深度学习推动的人工智能如何在整个计算生态系统引发革命。文章从深度学习发展的历史关键点入手，介绍重大的标志性技术突破，讲述了 Hinton、LeCun、李飞飞、吴恩达等研究者的故事，以及围绕技术和人才在谷歌、Facebook、微软、百度这些大公司之间展开的角逐。这篇文章可能是近期对深度学习最好的总结及介绍，也是深度学习已经跃居世界主流舞台的最好证明。 过去四年来许多领域的技术都取得了跨越性的发展。其中，最引人瞩目的是智能手机的语音识别功能比以往有了显著提升。当我们用声音命令手机
【新智元导读】《财富》封面文章报道深度学习推动的人工智能如何在整个计算生态系统引发革命。文章从深度学习发展的历史关键点入手，介绍重大的标志性技术突破，讲述了 Hinton、LeCun、李飞飞、吴恩达等研究者的故事，以及围绕技术和人才在谷歌、Facebook、微软、百度这些大公司之间展开的角逐。这篇文章可能是近期对深度学习最好的总结及介绍，也是深度学习已经跃居世界主流舞台的最好证明。 过去四年来许多领域的技术都取得了跨越性的发展。其中，最引人瞩目的是智能手机的语音识别功能比以往有了显著提升。当我们用声音命令手
近日，谷歌发文称DeepMind的健康团队正并入Google Health部门。在过去的三年里，DeepMind建立了一个专业的团队来解决医疗领域的复杂问题。今后他们将与Google Health一起致力于开发支持和维护他们的产品。
【新智元导读】伦敦帝国理工学院的研究人员开发了一种新的系统，能自动对各种族、年龄的人脸进行准确的 3D 建模。他们还建立了一个大规模人脸扫描数据库，用于训练这个系统。实验证明，该系统比当前常用的最好模型表现优异许多，可以将任意角度拍摄的 2D 快照生成逼真的 3D 人脸。Science 对此作了报道，标题中提到“计算机科学家构建了迄今最精准的人脸数字模型”。（题图即为新模型随意生成的一些人脸。） 如果你用过智能手机应用程序 Snapchat（译注：类似国内美图秀秀），你可以将自己的照片变成迪斯科熊，或者
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天要讲的是个背景遥远的故事。 封存数世纪的植物标本可能包含人类还未发现的新物种，但由于目前还未实现完全数字化，人工鉴别归类植物标本不仅成本高，
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
关于Octopii Octopii是一款功能强大的AI驱动的个人身份信息（PII）扫描工具，可以帮助广大研究人员在一个目录中扫描各种和个人身份信息（PII）相关的图片资源，比如说身份*证信息、护照、照片和签名等等。 工作机制 Octopii使用了Tesseract的OCR和Keras的CNN模块来检测各种形式的可能会发生泄漏面临安全风险的个人身份信息。该工具通过下列步骤实现其功能： 1、导入和清理图片资源 图像通过OpenCV导入，并进行清理、去扭斜和旋转以进行扫描。 2、执行图片分类
本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务，这对我来说是一个有趣的课题，因为它是我博士论文研究的重点。这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Computed Tomography Volumes.”
几乎所有的机器学习程序可能会有50个不同的方向可以前进，并且每个方向都是相对合理的，可以改善你的系统？如何集中精力
人工智能（Artificial Intelligence）：缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
Voxelmorph 项目链接：https://github.com/voxelmorph/voxelmorph
本上，OCR（光学字符识别）引擎可以让你从图片或文件（PDF）中扫描文本。默认情况下，它可以检测几种语言，还支持通过 Unicode 字符扫描。
验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。
机器之心报道 编辑：杜伟 神奇的红石，神奇的我的世界，不可思议的 UP 主。 在我的世界（Minecraft）中，红石是一种非常重要的物品。它是游戏中的一种独特材料，开关、红石火把和红石块等能对导线或物体提供类似电流的能量。 红石电路可以为你建造用于控制或激活其他机械的结构，其本身既可以被设计为用于响应玩家的手动激活，也可以反复输出信号或者响应非玩家引发的变化，如生物移动、物品掉落、植物生长、日夜更替等等。 因此，在我的世界中，红石能够控制的机械类别极其多，小到简单机械如自动门、光开关和频闪电源，大到占地
近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片，称为“对抗性图像”。可以把它们看作计算机的光学错觉，当你看到树上有一只猫时，人工智能看到了一只松鼠。
编译来源：http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/
【新智元导读】《财富》今日刊文，深度报道阐述深度学习推动的人工智能如何在整个计算生态系统引发革命。文章从深度学习发展的历史关键点入手，介绍重大的标志性技术突破，讲述了 Hinton、LeCun、李飞飞、吴恩达等研究者的故事，以及围绕技术和人才在谷歌、Facebook、微软、百度这些大公司之间展开的角逐。或许你已经知道人工智能的历史、深度学习是如何走来——你确定？这篇文章可能是近期对深度学习最好的总结及介绍，也是深度学习已经跃居世界主流舞台的最好证明。 10 月 18 日，中国自动化学会和新智元联合主办的世
iOS 系统自带的备忘录（Notes）在其质朴名称下提供了众多强大的功能，扫描文稿是我使用较多的功能之一。很早前便想在【健康笔记[2]】之中提供类似的功能，但考虑到其涉及的知识点较多，迟迟没有下手。最近在空闲时，将近年 WWDC 中涉及该功能实现的专题梳理、学习了一遍，受益匪浅。苹果官方早已为我们准备了所需的一切工具。本文将介绍如何通过 VisionKit、Vision、NaturalLanguage、CoreSpotlight 等系统框架实现与备忘录扫描文稿类似的功能。
胸部计算机断层扫描（CT）图像在对新冠肺炎（COVID-19）提供准确、快速、廉价的筛查和检测方面很有前景。
医学领域中，为了满足病情诊断、治疗方案制定等需求，常常需要对病人进行扫描，从而确定各内部器官的情况。深度学习方法出现以前，这个过程主要是由医生直接完成。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
在大多数图像处理任务中，我们需要扫描图像的所有像素才能执行计算，由于需要访问大量像素，我们必须以高效的方法进行扫描。本节我们将介绍如何使用指针实现高效扫描图像的方法。我们通过完成减少图像中的颜色数量这一任务来说明图像扫描过程。
php-zbarcode是PHP的一个图形条码识别扩展，同时也支持二维码识别，扩展依赖于ImageMagick 和ZBar。
今天给大家介绍纽约干细胞基金会研究所的研究人员Brodie Fischbacher等人发表于Nature machine intelligence的一项研究工作《Modular deep learning enables automated identification of monoclonal cell lines》。在本项研究中，研究人员首次提出了模块化的深度学习框架Monoqlo来自动识别细胞集落，并从细胞成像中识别克隆性。
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