频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，
摘要：作为世界六大古文字之一的古彝文记录下几千年来人类发展历史。针对古彝文的识别能够将这些珍贵文献材料转换为电子文档，便于保存和传播。由于历史发展，区域限制等多方面原因，针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文把当前新颖的深度学习技术，应用到古老的文字识别中去。在四层卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的基础上扩展出 5 个模型，然后再利用 Alpha-Beta 散度作为惩罚项对 5 个模型的输出神经元重新进行自编码，接着用两个全连接层完成特征压缩，最后在 softmax 层对古彝文字符特征进行重新评分，得到其概率分布，选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明本文所提方法相对于传统 CNN 模型而言对古彝文手写体的识别具有较高的精度。
目前，已经出土的甲骨约有16万片，已经发现约4500个甲骨字，其中约3000字尚未释读。
n全新发布数据合成工具Style-Text：可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果均提升15%以上。
对于FPGA识别数字的基本算法知识请查看《基于FPGA的数字识别的实现》一文，对于数字位置的实时跟踪的基本算法知识请查看《基于FPGA的实时移动目标的追踪》一文。本节将基于FPGA的目标跟踪以及统计学的特征统计来实现对数字的位置实时定位以及数字识别，不在局限于数字在屏幕中的位置，也不局限数字的大小。
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。
表格作为一种有效的数据组织与展现方法被广泛应用，也成为各类文档中常见的页面对象。随着文档数目的爆炸性增长，如何高效地从文档中找到表格并获取内容与结构信息即表格识别，成为了一个亟待解决的问题。ICDAR是一个专注于文档分析与识别问题的国际学术会议，已经连续多届设置了表格识别专题。在今年的ICDAR 2019会议上，有不少研究者在表格检测与结构识别等领域做出了新的贡献，使其有了新的进展。本课题组梳理了该会议中有关表格识别的16篇论文，总结该领域当前的研究进展与挑战。同时，值得注意的是，该会议也举办了关于表格检测与结构识别的比赛，我们对参赛队伍使用的方法与结果进行了一些讨论。
有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。
针对视觉内容创作门槛高、耗时长等行业痛点问题，百度推出了基于文心大模型的AI艺术创作产品文心一格。通过文心一格核心系统的技术创新，让AI作画普惠大众，提升创作效率。目前，文心一格产品已经对外发布使用，大众用户均可使用。
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邮件数据防泄漏主要用于明文协议解析、加密协议解析和MTA部署解决方案，而邮件采用HTTP、SMTP/S邮件协议传输。邮件数据防泄漏要达到的目标和任务是，对所有包含敏感信息的邮件进行监听、识别和管控，避免邮件通过网络传输泄漏的风险。本期内容重点讲述邮件数据防泄漏的三种方式，可实现对所有包含敏感信息的邮件在传输时，达到监听、识别、阻断和警告的效果。 邮件数据防泄漏系统的核心技术是互联网邮件协议的解析和敏感内容识别。通过对互联网邮件协议的解析，按业务进行还原，根据制定的策略进行敏感数据匹配，一旦触发策略，根据策略
python编程语言无疑是人工智能最重要的语言之一，但是其中语音识别是当前人工智能比较热门的方向，百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等其他各大公司都推出了各自的语音助手机器人，其识别算法主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
基于社会工程的网络虽攻击出现已久，一直是较为关注的一种有效攻击手段；尤其是鱼叉式网络钓鱼，因其成效显著且传统的安全性防御机制无法阻止这类攻击类型，仍然是大众关注的目标。而且90%的APT攻击也是通过网络钓鱼来完成。
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
本文介绍了一种基于肤色的人脸检测技术，该技术将颜色空间从RGB转换为YCbCr，并使用简单的阈值方法来检测皮肤区域。该算法可以有效地检测出图像中的皮肤区域，并避免了误判区域。
本文总结了发表在IBC2018上的由日本NHK的Hiroyuki Kaneko等撰写的“AI-DRIVEN SMART PRODUCTION”，介绍了NHK在智能媒体生产方面取得的成就以及今后的发展方向。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 计算机视觉是目前最热门的研究领域之一！ 无论是二维码识别、刷脸支付，还是智能安防、无人驾驶等，都需要用到计算机视觉技术。 而说到计算机视觉，就不得不提到OpenCV。 OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。 OpenCV 基于C++编写，但提供了 Python、Ruby、MATLAB
文旅的数字化转型之路正如火如荼地开展，多家文旅景区和主题乐园开启了元宇宙的探索——张家界元宇宙研究中心挂牌，成为全国首个设立元宇宙研究中心的景区。现代化景区在吸纳了信息革命（5G/6G）、互联网革命（Web 3.0）、人工智能革命以及 VR、AR、MR 在内的虚拟现实技术革命的成果后将为游客带来更多的沉浸式互动体验。
众所周知，在过去一年，各类 AI 绘画作品层出不穷，Disco-Diffusion 等技术模型也在圈中被广泛讨论。
很多年前，我们还用雅虎上网的时候，当时有个职业叫鉴黄师。每天的工作就是在电脑前看各种被用户传上网的图片，里面是否涉及色情、是否有小黄文…
首个打通从多模态输入到多模态输出的「全能高手」，统一多模态预训练模型Emu开源，来自智源研究院「悟道·视界」研究团队。
在多操作系统共存的工作与生活环境中，文件交换的便捷性成为了提升效率的关键因素之一。Mac用户尤其关心其设备能否顺利对接其他操作系统常用的存储介质，如FAT32格式的U盘。下面我们来看看Mac可以读取FAT32的u盘吗，Mac电脑能识别什么格式的u盘的相关内容。
接下来的分析就不是表达矩阵的标准分析了，而是这个表达矩阵背后的生物学故事的相关分析：
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图：
萧箫 整理自 AIGC峰会 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT引爆了大模型，也彻底将大模型相关的AI产业生态带到了新的阶段—— 大模型的“涌现能力”，让AI真正展现出了商业化潜力。 然而，也是在这一阶段，想要跟上大模型浪潮的企业，也势必要面对大模型应用所面对的诸多挑战： 在面对不同行业的不同需求时，什么参数量的大模型才是正确的选择；当前大模型无法解决的幻觉，不同领域又要如何应对…… 作为一家长期致力于大模型研发的人工智能研究机构，智源研究院如何看待这一阶段大模型的挑战，又会如何应对这波AIGC
腾讯T-DAY 走过深圳、广州、重庆、西安之后 终于来到了 上海 通往T-DAY上海的“时空列车” 我们已经建造好了 它能带你进入一个你未曾遇见的上海 坐标上海西岸艺术中心B1馆 8月23日-9月5日我们连开14天 想上车就立即预约吧 经验上看，手快有手慢无 不信，你看看它曾经排队的样子 腾讯T-DAY为什么每站必火？ 因为它如梦幻般好看！ （腾讯T-DAY 2017，情绪森林） （腾讯T-DAY 2018，入口夜景） （腾讯T-DAY 2019“诗意长安”，八仙阁）
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着人工智能的不断发展，计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中，甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏，也被它“搞定了”。那么，计算机是如何进行数字手势识别的呢？ 在进行数字手势识别时，将手势图中“凹陷区域”（该区域被称为凸缺陷）的个数作为识别的重要依据，如图 1所示： 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域（不存在凹陷区域）。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
最近，我参加了在芝加哥举办的IEEE 2015可视化大会，并草草记录了一些有关机器学习的内容。对于那些不了解该会议的人来说，你有必要了解下，这是从业者、学者和研究人员最大的一次年度聚会，它们的研究方向是如何将数据进行可视化并且对我们可用。会议论文主要来自IEEE VIS的三个核心子会议：可视分析科学与技术（Visual Analytics Science and Technology，VAST)、信息可视化（Information Visualization,InfoVis) 、科学可视化（Scientif
对于个人小程序开发者，最郁闷的莫过于不支持微信支付API，这样“打赏”功能就没法“直接”做了。 但我们可以“间接”做，在《解读小程序打赏，多点套路，多赚点钱》一文中花叔提过“借助第三方打赏小程序可让个人开发的小程序支持打赏”，当时没有真正落实到具体案例中，今天结合实例给大家说一下这里头的产品逻辑。 先体验一下吧，以下小程序内页右下角可直接打赏： 现在对于Nodes思维导图小程序，用户可以为他做的思维导图设置一个用于收款的打赏码图片，该图片建议使用“给赞”小程序生成。 设置后，该思维导图在传播时，预览页的右
摘要：本综述涵盖了深度学习技术应用到SLAM领域的最新研究成果，重点介绍和总结了深度学习在前端跟踪、后端优化、语义建图和不确定性估计中的研究成果,展望了深度学习下视觉SLAM的发展趋势，为后继者了解与应用深度学习技术、研究移动机器人自主定位和建图问题的可行性方案提供助力。
这段时间完成了很多大大小小的小项目，现在做一个整体归纳方便学习和收藏，有利于持续学习。
针对场景文本检测任务，近期基于DEtection TRansformer (DETR) 框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中，query的构建方式至关重要，现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外，在如何监督模型方面，之前工作中使用的点标签形式影射了人的阅读顺序，本文观察到这实际上会降低检测器的鲁棒性。
因为涉及各银行的网银登录，所以自动化中密码储存安全性至关重要，同时还得能识别银行的安全密码登录，有的银行弹出框之后是无法进行界面元素识别的，有的即使识别也必须需要软键盘进行输入。
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ABBYY FineReader是市场领先的OCR图文识别软件，不仅可以将纸质文档和PDF文件以及图像文件转换成可搜索、可编辑的文本格式，还支持多国文字识别和彩色文件识别，并且能够完整保留原始文本的布局和格式，是日常办公的绝佳帮手。
【新智元导读】作为广泛应用于无国界的智力/推理能力测试，瑞文标准推理测验可以测验一个人的观察力及推理能力。在此前一项广受争议的对超过 80 个国家和地区进行的 IQ 调查中，曾得出了所谓的“国家（和地区）平均 IQ”。美国西北大学的研究团队开发出了一个新的模型，能够在标准智力测试中超过到美国人的平均 IQ 水平。这项研究构建了用类比推理解决视觉问题的模型，研究者表示：“目前绝大多关于视觉的 AI 研究都集中在对象识别或场景标记，而非推理。但是识别只有能够为后续推理所用才有其意义。我们的研究对于更广泛地认识视
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 听说微软搞了个AI翻译文言文？ 赶紧来试试，先来一段《曹刿论战》的开头： 我震惊了，居然能把“我”翻译成“鲁国”，“公”翻译成“鲁庄公”。 难道AI除了学习文言文词汇和语法，还熟读了《左传》？ 换成诗表现又将如何？ 虽然翻译出来不是很有文学性，但AI正确理解到了“望着同一个月亮”这层意思。 嚯，这个翻译极大地引起了我的兴趣。 如果百度和微软一起上考场 既然翻译出正确词意不是太难，那文言文中的特殊语法AI能否掌握？ 为了更好地评估微软翻译的
导读：预测学习是当今机器学习的主要任务。本文中，我们将介绍两个主要的预测学习问题：回归和分类。它们适用于很多场景和数据类型。此外，精心设计的特征对回归和分类方案的性能都是至关重要的。
这里我们一起读文献：Circular RNAs expression profiles in plasma exosomes from early‐stage lung adenocarcinoma and the potential biomarkers 来看看cirRNA-seq分析的一般流程。
2021年初，OpenAI团队提出了CLIP[1]模型并开源了模型权重，其核心点有三个：通过对比学习进行图文匹配学习，开源CLIP模型权重和发布CLIP Benchmark评测。从此，文图多模态领域开始收到广泛关注并迅速发展。文生图应用最早出现的标志是OpenAI推出DALL· E[2]，自此各大公司开始不断推出新的文生图模型，实际生成效果和效率相对于从前基于自回归（Auto Regressive)和对抗网络（GAN）等文生图方法均提升显著。
前不久，我在《懒得打字？这两款文字识别小程序，解放你的双手》一文中，推荐了两款「智能识别图文」小程序。
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
随着社交网络的快速发展，人们在平台上的表达方式变得越来越丰富，如通过图文和视频表达自己的情绪和观点。如何分析多模态数据（本文指声音，图像和文字，不涉及传感器数据）中的情感，是当前情感分析领域面临的机遇和挑战。
Maven 多模块项目是根据 pom.xml 文件(下面简称 pom)来划分的, Rainbond 对它的识别也是建立在 pom 的基础上的. 主要是识别出具体模块(module)的构建命令和启动命令. 构建命令的作用是指定需要构建的模块, 是类似于 "mvn install -pl 'module name' -am" 的 mvn 命令. 启动命令的作用是在构建完成后, 指定需要执行的 Jar 包, 是类似于 "web: java $JAVA_OPTS -jar *.jar" 的命令.
经常有一些粉丝，后台给我留言说，我想要一个用于后期人像精修的磨皮插件，有分享的吗？ 你用的是哪种磨皮方式呢，能不能分享给我们这些修图的小白呢？ 关于这个问题，磨皮的插件比较多，今天就分享小白最喜欢的一个吧！
「人工智能本身就是一场跨国跨学科的探索，正在将人类的认知推向更快更高更强，也势必带给我们一场前所未见的科技和产业革命，」在近日在上海举行的世界人工智能大会 WAIC 2020 上，马化腾对人工智能的未来发出了这样的预测。
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