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库】王飞答《新元》20问

王飞之三阶段学术生【新元】3、您如何定义和机器(Robotics)? 不过,我个觉得这些言论对的发展还不造成实质性的伤害,反到够引起众的更多关注。我对持非常乐观的态度。而且,个觉得这是历史上发展最好的时期。 为此,未来的发展,不应再是只关注“高上”的作,而是应当从小处着手,讲究实效,面向社会民生,以“众包”形式,让社会普通众的充分地发挥出来,使技术进入生活与作的每一个角落,这才是真正的突破 【王飞】关于发展的技术瓶颈,仁者见仁,者见,难说有共识。不过,我开始学习AI时,家公认常识的表示、处理、理解、利用是的难点和关键。 【新元】12、会有意识吗?或者说,意识和够分离吗?【王飞一定会有“意识”,但可不是我们今天所理解的意识。

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世界OCR题方案!

作者:阿水,北京航空航天学,Datawhale成员本文以世界创新(AIWIN)手写体 OCR 识别竞为实践背景,给出了OCR实践的常见思路和流程。 代码地址:https:aistudio.baidu.comaistudioprojectdetail2612313题背景银行日常业务中涉及到各类凭证的识别录入,例如身份证录入、支票录入、对账单录入等。 以往的录入方式主要是以录入为主,效率较低,力成本较高。近几年来,OCR相关技术以其自动执行、为干预较少等特点正逐步替代传统的录入方式。 但OCR技术在实际应用中也存在一些问题,在各类凭证字段的识别中,手写体由于其字体差异性、字数不固定、语义关联性较低、凭证背景干扰等原因,导致OCR识别率准确率不高,需要校正,对日常的银行录入业务造成了一定的影响 比地址:http:ailab.aiwin.org.cncompetitions65题任务本次题将提供手写体图像切片数据集,数据集从真实业务场景中,经过切片脱敏得到,参队伍通过识别技术,获得对应的识别结果

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    决策:+数据

    我想家在16年关注的话,一定听说过阿尔法围棋(AlphaGo)。 但是随着类科技的发展,这类决策系统部分由机器来承担了起来,例如我们前些年经常讨论的BI、近些年讨论的数据分析,实际上都已经较为普遍的被类用来做辅助决策,而伴随着的迅速进化,我们不禁联想,依靠相关技术 决策=数据+百分点Deep Matrix决策系统融合数据与技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的化产品系统 五核心力:海量数据汇聚融合力:借助百分点数据系统,将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合;快速感知和认知力:通过应用,从海量的数据中快速提取有价值的数据,感知业务与环境的变化;强的分析和推理力 :对数据进行分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势;自适应与自优化力:通过对配置与机器执行的融合,实现针对应用的预警、研判;行业决策力:通过数据与的结合,最终生成业务指导决策

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.3 基于的刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。 作为中小型企业,可以采取世面上流行的产品快速的实现刷脸登录需求。目前比较流行脸检测产品如下Face++腾讯优图科讯飞百度云AI接下来 小编将根据百度云AI来给家做一个简单的demo

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    爱好者的67博客

    Artificial-Intelligence.Blog - 新闻关于博客一个很棒的博客,涵盖新闻,研究,和AI公司,以及伟的AI书籍和会议。 量的视频和链接到伟资源。频率约为每月1个帖子。 https:medium.comai-roadmap-institute25.伯克利研究博客关于博客伯克利研究(BAIR)实验室将加州学伯克利分校的研究员聚集在计算机视觉,机器学习, https:www.youtube.comuserMITCSAILvideos 65.星际争霸锦标关于博客学生星际争霸AI锦标是一项教育活动,于2011年首次举办。 它主要面向和计算机科学专业的竞争环境。他们使用BWAPI提交用C或Java编程的机器来玩1v1星际争霸。频率约为每周6个帖子。Facebook粉丝n a。Twitter粉丝584。

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞开始了: vs 在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重进展:我们多数都收到过信用卡发卡机构发来的消息,以确认网络犯罪分子的未遂购买行为。 就这样,一场新的军备竞开始了: vs 。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 “这些犯罪分子量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。”

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    世界方案汇总(nlp,cv)

    有同学希望通过今年的世界来提升专业力,同时增加履历,拿到这次事的直推offer。 根据家反馈遇到的问题,我们邀请了头部选手阿水,致Great,姚程栋等,针对世界创新NLP道和CV道进行了题分析和开源方案总结,希望对家有所帮助。 如下图所示,该实践题包含命名主题识别(识别公司主题名称)和文本分类(舆情类型分类)两任务,均属于NLP中基本、常见且重要的任务类型。适合实践较少的学习者上手。? 题背景分析1.1 实践任务《保险文本视觉认知问答竞》利用OCR技术自动识别影像资料,通过AI判断所识别文字的内在逻辑,回答关于图片的自然语言问题。 回答:{甲}缘沙坦胶囊{基}1.2 实践数据本次提供的数据集使用的文档类型包括票据、说明、报告等图片。混合了印刷、打字和手写的内容。下列仅提供其中两种文档类型:票据和说明书。

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    4000选手参,首届“全国”初回顾

    全国(以下简称)由深圳市民政府设立于 2019 年 8 月。 由深圳市民政府主办,深圳市科创委、鹏城实验室及科技部指导成立的新一代产业技术创新战略联盟共同承办,立足国际视野,营造创新创造氛围,促进产业、学术、资本、才等创新要素融合发展。 以「AI 赋视界」为主题,分为「AI+4K HDR」和「Person ReID」两个项,每个项的总奖金池金额 268 万,其中一等奖高达 100 万,无疑是今年国内总奖金和一等奖金额最高的事 初概述 首届“全国”自开启报名以来,吸引了共计 4,253 报名参。 AI+4K HDR 项AI+4K HDR 项采访了来自南京学和中国香港理学的优秀团队,两支团队针对在 4K高清视频处理方向的发展前景都表达了自己的看法。

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    全球技术创新【热身一】布匹疵点识别Baseline

    布匹疵点检验是纺织行业生产和质量管理的重要环节,目前检测易受主观因素影响,缺乏一致性;并且检测员在强光下长时间作对视力影响极。 由于布匹疵点种类繁多、形态变化多样、观察识别难道,导致布匹疵点检测是困扰行业多年的技术瓶颈。近年来,和计算机视觉等技术突飞猛进,在业质检场景中也取得了不错的成果。 纺织行业迫切希望借助最先进的技术,实现布匹疵点检测。革新质检流程,自动完成质检任务,降低对的依赖,减少漏检发生率,提高产品的质量。 本场聚焦布匹疵点检测,要求选手研究开发高效可靠的计算机视觉算法,提升布匹疵点检验的准确度,降低对的依赖,提升布样疵点质检的效果和效率。 题数据题组深入佛山南海纺织车间现场采集布匹图像,制作并发布规模的高质量布匹疵点数据集,同时提供精细的标注来满足算法要求。数据涵盖了纺织业中布匹的各类重要瑕疵,每张图片含一个或多种瑕疵。

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性化的行动的理性的体。

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    【平昌冬奥会】机器滑雪挑战,姿势惊艳(多图)躲避旗帜

    元报道 来源:路透社、每日邮报作者:朱允文【新元导读】机器自己的“冬奥会”滑雪在韩国平昌Welli Hilli滑雪胜地举行,8支来自高校、研究院和私企业的机器代表队参,力争1万美元奖金 2017年,作为领域最具影响力的产业服务平台——新元成功举办了「新元开源·生态技术峰会」和「2017AIWORLD 世界会」。 其中「2017 AI WORLD 世界会」创领域活动先河,参会次超5000;开场视频在腾讯视频点播量超100万;新华网图文直播超1200万。 在北京举办2018年中国AI开年盛典——2018新元AI技术峰会,本次峰会以“产业·迁”为主题,特邀诺贝尔奖评委、德国研究中心创始兼CEO Wolfgang Wahlster 亲临现场,与谷歌 新元诚挚邀请关心行业发展的各界士 3 月 29 日亲临峰会现场,共同参与这一跨领域的思维碰撞。

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 在不断分类的情况下,最后找到终点。这就是初期所使用的方法。近些年,由于计算机的优异表现,广受媒体注意的国际象棋(IBM 深蓝)等棋类竞,用的都是这种演算法。 ? 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,已经是势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    文章转载自公众号:鱼AI ?作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是? 接下来,我会带家一一解惑。1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 除了这部电影之外,《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述的电影中,多提到会威胁到类生活,而不是给类带来幸福,这让很多谈到都会感到恐慌。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,多数会想到计算,应该是的专长。 差距还是巨的。?但是,类对于类来说很难解决的问题,够迅速解决。

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    硅谷新军备竞

    硅谷最新的军备竞是建造最好的脑。 各公司向挺进著名学者、深度学习领域的专家、纽约学的燕乐存(音译)教授近日接受物理学家组织网采访时表示:“未来十年内,在这个市场占据一席之地非常重要。 2013年12月,燕乐存成为脸谱公司新成立的实验室负责,他表示,该实验室将具有“宏长远的目标,要给带来重突破”。程序已经识别图像并实时翻译的讲话。 谷歌进军领域已有数年时间,该公司网罗了多位业界顶尖的科学家,比如国际上和机器学习领域最权威的学者之一、斯坦福实验室主任吴恩达(音译)和机器学习领域的泰斗、加拿多伦多学教授杰弗里 IBM在领域的投入也不容小觑,该公司朝其“沃森(Watson)”计算机系统投入了10亿美元,这个系统在美国最受欢迎的力竞节目《危险边缘》上使用了

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 ToB中,往往做决定的并不是技术员,他们对AI的理解只有个概,而且经常是期望很高。不管前期沟通得如何顺畅,客户给钱给得如何豪爽。该清楚讲给用户听的一定要做到。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本的窘境。接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    第一种观点建立在技术类科技总是以加速度形式进的基础上。 而作者则认为,特定技术如,在一段时间的加速发展后,会遇到某些难以逾越的技术瓶颈。从技术角度来说,从弱到强之间的鸿沟可比我们想象的要得多。 而且,由于基础科学(如物理学和生物学)尚缺乏对慧和意识的精确描述,从弱发展到强,期间有很概率存在短期内难以解决的技术难题。 我们所面对的,只不过是一些列程设计上的问题。 在领域,我们同样需要这样的技术,因为十分强,具有潜在的危险性。但这并不是因为机器会像类一样思考,只是因为它们十分强,我们必须小心使用它们。 五秒钟准则在判断一项作是否会被取代问题上,作者李开复提出五秒钟准则: 一项本来有从事的作,如果可以在5秒钟以内对作中需要思考和决策的问题做出相应的决定,那么,这项作就有非常的可技术全部或部分取代

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    是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。 但不同的时代、不同的对这种“复杂作”的理解是不同的。 2017年12月,入选“2017年度中国媒体十流行语”。

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    数据

    数据这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。内容是近期对数据和领域的一些观察、体会和总结。主要有以下几点:1. 由于本轮AI在图像识别、语音识别和游戏领域,均取得了超过类的表现。因此本轮AI一定会有一批相关应用落地。这是和前几次AI热潮不同的地方。2. Big Data,Alphago Zero和Alpha Zero的例子告诉我们,数据的 应 修正为格局。而格局 = 数据有效+完备。5. Ecosystem:公司在构建生态,小公司要主动寻找生态。8. 每个要主动拥抱这个AI时代。 数据未来生活让我们一起面向未来迎接未来活在未来

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    细数的十不同

    今天我想讲讲有何之处。当然显而易见的是,脑是有温度且不确定的,而计算机不是。但是更重要的是,之间存在结构性差异。这我将在之后讲到。 在我们开始之前,我要简单的讲讲指的是什么。以下是文字版本:如今所谓的其实是通过神经网络实现的。神经网络是一种计算机算法,用来模拟脑的特定功。 说到这里,下面让我们进入之间的关键区别。01形式和功神经网络是运行在计算机上的软件,的神经元没有物理实体。 但脑并没有所谓的层,相反,它依赖于许多预定义的结构。并不是脑的所有区域都是同样连接的,区域是专门用于特定目的的。04 量消耗脑在量消耗方面,比现存的任何都更为节。 这些差异的结果是,如今的需要量的训练,需要量精心准备的数据。这与脑的运行方式是很不一样的。局限性神经网络不会建立世界中模型,相反它们会学习对模式进行分类。

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