易语言开发的软件经常被当成病毒干掉，这在业内已经不是什么秘密，在易语言里面弄个hello world都会被360识别成病毒，不让直接运行，现在在网络上搜索易语言如何破解被识别成病毒的各种招数层出不穷，但还是不能从根本上解决问题。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕，有不少亮点都值得我们学习和回顾，其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家，该视频为中文字幕版首发！ 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
说到编程语言，大家最直接想到的是现在比较流行的C语言，java以及现在势头非常猛的python，php等语言。很多人喊着都是英文的，不是中国人自己的语言，中国人就该有自己的编程语言。编程语言写出来是一
2016年3月17日，日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术，并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括：人工智能（AI）、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中，包含深度学习在内的AI，成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下： （1）2015～2017年度，图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
声明，本文与该软件仅用于学习技术交流，请勿将软件用于非法途径，本作者不承担一切法律责任，望使用者须知。若影响到贵公司正常运行，请联系本人删除。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
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
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好。 还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。 具体的环境配置方法请看 python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
本文灵感来源吾爱破解论坛Airland的《一款微信高级聊天软件》，原软件采用的是易语言编写，通过它可以轻松将汉字转换成不可读的特殊编码，这样把想要说的话经过转换后发给你的小可爱或债主们，告诉他们你都已经这么委婉了，是不是该主动点了？
互联网企业到了一定规模之后，都会举办自己的大会。百度有联盟峰会和百度世界、阿里有网商大会、腾讯有WE大会，就连360都搞了个安全大会。中国的硬件厂商在过去并没有做自己的行业大会，今天（5月28日）联想做了一个TechWorld，主要面向产业链。第一次举办自然要邀请重磅嘉宾：Intel CEO科再奇、微软CEO 纳德拉、百度CEO李彦宏，都是各自领域的佼佼者。 有一个细节是，李彦宏在5月29日一定会亲临“百度联盟峰会”在云南腾冲的现场，北京到腾冲要赶过去只得靠传说中的私人飞机了。还有一个细节是，李彦宏似乎从
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理，让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
11月12日，中国专利保护协会发布《人工智能技术专利深度分析报告》，对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了科学统计和深入分析。
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源：知乎
好歹自己学习易语言也快有一年了，也用易语言写了一些软件，特此记录一下以及对易语言的个人看法。
我是雪易网的开发者玩蛇的胖纸，当你看到这封信的时候，我想我已经离开易语言界很久了。
在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经不再是遥不可及的科幻概念，而是逐渐成为我们生活的一部分。其中，深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个重要分支，凭借其强大的特征学习和处理能力，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成果。本文将带你一起探索深度学习的奥秘，从入门到进阶，让你对深度学习有更深入的理解。
随着人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 成为科技企业研发重点，专利申请量也在逐年提升。
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
作者|island 电脑一直都很擅长视觉识别。有时它们识别一系列图像中某个个体的能力能够与人类相媲美。但相似的结果是否说明了电脑能够模拟人类的视觉系统呢？回答这个问题或许可能会发现电脑系统比不上人类的地方。 《美国科学院院刊》发表了一篇论文提到了电脑和人类视觉系统的不同。 最大的差别可以总结为电脑没有人脑灵活，这同样也是语言识别系统所面临的问题：人类可以通过支离破碎的单词推测出一句话或者一段话的意思而电脑不能。同样在图像识别方面：人类可以可以破碎的线索拼凑出模糊的图像，而电脑却不行。 论文的作者使用一组模
按要求转载自公众号联合时报（ID：lhsbwx） 中国科学院院士张钹对国内外人工智能产业发展现状，提出我国仅靠跟随性的应用深度学习发展人工智能，是无法引领这项技术实现革命性突破的。语音也在里面学，文
我们知道，人工智能领域虽然发展迅速，但大部分机器学习的系统都是针对特定的学习任务存在的，例如会下棋的AlphaGo，识别人脸的图像识别模型，识别语音语义的智能语音助手等等。这些机器学习的系统都只面向特定的任务，目前很少有模型能真正突破狭义机器学习的限制，有能力学习多种不同领域任务。 近日 AI 科技评论了解到，谷歌在博客上发表了文章，提出了自己研发的新机器学习系统MultiModel，一个有能力处理多个任务的机器学习模型。这一模型由多伦多大学计算机科学机器学习小组研究员ÅukaszKaiser，Google
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
1 新智元推荐1 来源：微软研究院AI头条 【新智元导读】继 9月13日微软将对话语音识别错误率降至6.3%的记录后，前天再次宣布进一步将错误率降至 5.9%，首次达成与专业速记员持平且优于绝大多数人的表现。该成功归功于他们采用了一种神经语言模型，该模型在空间中被表现为连续的向量，计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词。 一个月前，2016年9月14日，微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了词错率（word error rate
2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了讯飞听见支持两会直播的消息。结合上月科技部新闻，“科技创新2030—重大项目”或将新增“人工智能2.0”，人工智能在中国的政治、经济、学术领域都成为重中之重。这是中国 AI人最好的时代——2017年，中国人工智能迎来真正的新纪元。
前言 为什么大多数人吧鄙视中文编程–最近看到知乎的一篇问题，拿出来在这里吧。 讨论 易语言为什么被鄙视?这是正常的，就像用知乎鄙视贴吧一样，当然这些有一定道理也有一定缺陷。 1.10年前的界面 你说这
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）作为深度学习算法的一种，被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用，并探讨其在深度学习领域的潜力。
2022 年，Vision Transformers（ViT） 已经成为了卷积神经网络 （CNN） 的最具有竞争力替代品。虽然卷积神经网络目前在计算机视觉中处于领先地位，被广泛用于不同的图像识别任务。但是ViT 模型在计算效率和准确性方面比当前的 SOTA算法（CNN） 高出了近 4 倍。
机器学习（ML）和人工智能（AI）在绘图计算领域的应用正在改变传统的设计和绘图方式。通过自动化设计生成、图像识别和增强现实等技术，AI和ML提高了绘图的效率和精度。本案例分析将探讨机器学习和人工智能对未来绘图计算的影响，并提供实际案例和代码示例展示其应用。
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
在一篇 CVPR 2023 论文中，来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架MAGE，同时在图像识别和生成两大任务上实现了 SOTA。
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
【新智元导读】这两天人工智能分外火爆，乐视推出超级大脑，猎豹投入5000万美金研发机器人。在中信证券这篇长达1.5万字的人工智能产业投资研究报告里，分析师冷静而严谨地看好深度学习、图像识别和智能机器人这三片投资蓝海。报告认为，历史上人工智能的投资如果在应用层出现泡沫，未来的机会往往在技术层。中信证券的秦培景博士昨天在中信证券与新智元联合举办的人工智能产业研讨会上说：“未来人工智能这片蓝海怎么去航行？可以说是技术为锚，资本为帆，但是如果我们没有把握这个航线的话，创业的小船也是说翻就翻。” 【秦培景等】从二十
说起人工智能，孕育了卷积神经网络和深度学习算法的 ImageNet 挑战赛恐怕是世界上最著名的 AI 数据集。8 年来，在 ImageNet 数据集的训练下，人工智能对于图像识别的准确度整整提高了 10 倍，甚至超越了人类视觉本身。
日前，微软发布了第三代微软小冰产品，宣布进一步解锁了包括视觉、听觉在内的人工智能感官系统，结合情感计算技术，让小冰能够用更加逼近人类的方式，通过自然语言和用户进行交流。 微软集团全球执行副总裁陆奇和微软（亚洲）互联网工程院院长王永东出场，表明了微软对小冰的重视程度。陆奇强调说，人工智能已迎来拐点，而小冰是微软人工智能战略的重要组成部分。 小冰动向 陆奇宣布了微软小冰的如下进展： 微软小冰的全球人工智能战略计划正式启动。其中，在日本，与LINE共同宣布战略合作，日本版小冰 Rinna 在短短两周内已覆盖日本全
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