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美国MIT研究人员揭示神经网络运行机制

美国麻省理工学院(MIT)官网报道该校在通用神经网络方面的研究进展可用于揭示神经网络的运行机制。理解神经网络的运行机制可以帮助研究人员增强其性能,并将从中获得的经验转用到其他应用。 神经网络的机器学习系统通过分析大量的训练数据来学习如何执行任务。在训练中,神经网络不断调整数千个内部参数,直到能够可靠地执行一些任务,例如识别数字图像中的对象,或将文本从一种语言翻译成另一种语言。但这些参数的最终值对揭示神经网络的运行机制用处不大。最近,计算机科学家开发了一些巧妙的技术,可以对特定神经网络的计算进行划分。 在新近

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AIGC席卷智慧办公,金山办公如何架构文档智能识别与理解的通用引擎?

如今,智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一,金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解?本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中,文档类型图像被广泛使用,比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等,这类图像包含了大量的纯文本信息,还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用

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基于YOLOv5算法的APP弹窗检测方案

在软件应用的各种弹窗中,弹窗识别是比较复杂的,比如不同类型弹窗中有不同的特征,比如网页样式或者浏览器类型等。弹窗的识别是涉及多个环节的,需要针对不同类型的网络流量采取不同的检测方法。由于网络流量较大,因此传统算法往往不能对弹窗进行有效识别。同时,由于弹窗具有隐蔽性和流动性,因此对于弹窗的识别有着非常高的要求,因此有针对性的攻击方式将会极大提升应用的安全性。本文基于YOLOv5算法对不同类型弹窗进行检测,并通过统计不同特征提取算法的特征信息进行匹配训练,对弹窗进行检测效果分析,最后通过算法迭代优化来实现不同类型弹窗的识别效果与检测效果的优化效果匹配,进而提高弹窗识别精度并降低攻击成本!

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