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    微软许建志:隐藏在加密货币下的区块链,才是企业跨组织协作的正确姿势

    内容 | 许建志 微软首席项目经理主管 整理 | 何永灿 本文为2018 BTA区块链技术与应用大会演讲实录。讲师许建志 (Jacky Hsu),为微软首席项目经理主管。曾在微软中国台湾、新加坡等地工作,从软件到硬件,再到新技术的行业解决方案,具备多年丰富的软硬件创新探索和实践心得。 大家好,我是许建志,现在微软产品组工作,今天很高兴就企业怎么使用区块链来做分享和讨论。 区块链并不只是数字货币 在谈区块链之前,我们大家听到的第一是数字货币。对于数字货币,刚开始我个人的态度是旗帜鲜明的反对,但现在我有了非常大

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    腾讯云携手高灯科技联合打造智能票财税解决方案

    12月9日,腾讯云与高灯科技正式签订战略合作协议,双方将围绕腾讯云费控、智能票夹、发票邮箱、票据核验、智能开票、电子会计档案六大产品,共同打造腾讯云智能票财税解决方案,从企业财税基础建设到服务运营,全场景满足企业管理需求,助力企业加快实现财税数字化转型。 腾讯云AI计算机产品中心总经理王磊与高灯科技高级副总裁杨光进行签约 腾讯云战略合作总经理兼华北渠道总经理庆雪辉和高灯科技联合创始人兼总裁张民遐共同见证 腾讯云携手高灯科技,打造智能票财税新生态 数字经济是社会大势所趋,蓬勃发展的数字经济深刻改变着

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    文字识别助力智能运营,加速金融业务流转效率

    背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入,金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外,行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中,促使数据沉淀,加速流程效率,实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中,计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术(OCR)作为计算机视觉的主要方向之一,其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化,在业务办理、风险控制、内部数

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    文字识别助力智能运营,加速金融业务流转效率

    背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入,金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外,行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中,促使数据沉淀,加速流程效率,实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中,计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术(OCR)作为计算机视觉的主要方向之一,其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化,在业务办理、风险控制、内部数

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    当财政电子票据遇上区块链……

    阅读本文大约需要6分钟 财政电子票据定义及基本特征 财政电子票据是由财政部门监管的,行政事业单位依法收取政府非税收入或从事非营利性活动收取财务时,运用计算机和信息网络技术开具、存储、传输和接受的凭证。是单位财务收支和会计核算的原始凭证,是财政、审计等部门进行监督检查的重要依据。具有“无纸化、节成本、便查验、高安全”的基本特征。 财政电子票据应用现状 财政电子票据经历了手工票、机打票,最后到电子票的一个历程,也是随着国家财政改革以及社会经济结构的调整所做出的变化。财政电子票据核心的业务流程主要有六个步骤:制样

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    硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默:人工智能技术的商业化起点在B端

    因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默,在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路?》的演讲。他表示,人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起,尤其是替代人力的应用。在企业方面,基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估

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    Solv Markets 简介

    【作者按】我们前不久对外发布了 Solv Markets 项目融资成功的消息。很多朋友都很好奇,这个项目是干什么的?是克隆或者抄袭的哪一个国外项目?为什么叫 Solv Markets?为什么 Markets 用复数形式?有什么优势,等等。事实上,这个产品还在快速迭代当中,就这个项目而言,我们常感觉自己并不是创造者,而是探索者,表面上是自己的作品,实际上是一个早就在那里等待被发现的领域,因此我们对它也存在一个不断摸索和认识的过程,对于一些本质性的问题还不能给出完整的、最终的回答。不过,项目发展至今,确实应该做一个阶段性的总结,因此我们以此文对 Solv Markets 进行一个轮廓型的介绍。

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    【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类

    我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10,因为数据都是别人准备好的,有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了,所以跑起来都很简单,但是跑完了,好像自己还没掌握图片分类的完整流程,因为他们没有经历数据处理的阶段,所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程。今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目,从数据分析和处理说起,以Keras为工具,彻底掌握图像分类任务。 这两个分类项目就是:交通标志分类和票据分类。交通标志分类在无人驾驶或者与交通相关项目都有应用,而票据分类任务

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