导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
📷 谷歌昨日推出了一款很有意思的绘画小程序 Quick, Draw! 。乍看这只是一个涂鸦游戏——它会随机显示一个名词，要求你在20秒内把它画出来。玩家需要用鼠标简单地把这个物体勾勒出轮廓，然后 Quick, Draw! 会判断你画的到底像不像。 📷 “请在20秒内画个马桶” 但千万不要小看这个“游戏”，它是谷歌近期发布的一系列的其中一个 AI 试验工具中。它实际上使用了神经网络算法对玩家的涂鸦进行判断。谷歌试图用它来研究怎么让 AI 自学图像识别和光学字符辨识——这两项都是 AI
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：
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在git
对于喜欢玩游戏的同学来说，无论是大型pc网络游戏，还是手游。最烦的应该就是做每日任务了吧？
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
最近朋友问我能不能写一个自动化，帮他解放一下双手。我想了想，在我知识里很多辅助脚本制作工具，想想那些可能会有一堆局限性，想到了Python有自动化测试游戏框架或者工具，但是一直没有了解，搜了下资料，突然发现了AirTest，嗯…还是小几年前的东西，于是我面无表情的点击了进去。
测试与图像识别 活动时间：2016年3月16日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十七期分享 本次分享的主题是：测试与图像识别 共有43位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 28人~想知道活动分享了啥吗？往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 朱伟鸿，腾讯测试工程师，现在腾讯手机管家测试团队负责KingRoot软件的测试工作，主要负责高级权限部分的功能以及性能的测试。对高权限应用软件的测试测试有着深入了解。 分享主题 什么是图像识别 图像识别中所运用要的算法 如何运用图像识别进行测试 问答环
最近朋友问我能不能写一个自动化，帮他解放一下双手。我想了想，在我知识里很多辅助脚本制作工具，想想那些可能会有一堆局限性，想到了Python有自动化测试游戏框架或者工具，但是一直没有了解，搜了下资料，突然发现了AirTest，嗯...还是小几年前的东西，于是我面无表情的点击了进去。
腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人：王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑： 艾
Airtest Project是网易出品的一款自动化解决方案，它适用于任意游戏引擎和应用的自动化测试，并且支持Android和Windows。 Airtest 是一个自动化测试框架提供了利用图像识别技术，Airtest Project不需要依赖被测对象的源码。 Airtest Project是跨平台的API，它基本和所有Android移动应用程序和Windows游戏兼容。 在2018年3月26号的Google开发者日上，Google也宣布了这款由网易开发的项目，因此很值得一试。 Airtest Project提供了一个自动化测试编辑器Airtest IDE，Airtest IDE使用了基于图像识别的UI自动化测试框架—Airtest来进行控件定位;它同时集成了POCO框架，POCO框架是基于控件识别的UI自动化框架，支持主流游戏引擎：Cocos2d-x, Unity3d，支持Android原生应用。因此可以选择是用图像识别或者基于控件定位的方式来进行控件定位。
如若苹果收购Beats传言为真，软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化，Oculus、蚁视则是显示智能化，这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢？答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间，Foream等摄像头创业项目越来越多，Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲：从拍照到智能交互》
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/440.html
本文主要介绍如何让AI在24分钟内学会玩飞车类游戏。我们使用Distributed PPO训练AI，在短时间内可以取得不错的训练效果。
介绍到这里会有人问，有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢？我认为主要有以下这几点：
艺术创作辅助：艺术家使用AI绘画工具来创作和实验，例如利用风格迁移生成不同艺术风格的作品。
Airtest Project是网易出品的一款自动化解决方案，它适用于任意游戏引擎和应用的自动化测试，支持Android和Windows。它不需要依赖被测对象的源码。
爱奇艺的广告也不少，翻视频的时候翻到一个游戏。无聊就试着玩玩。airtest就不多介绍了。说的是通过图像识别技术来实现自动化脚本的，编写脚本也基本不需要基础。下面就用来写一个听雪江湖的自动挂机脚本
准备 IDE：VisualStudio Language：VB.NET/C# GitHub：AutoJump.NET 本文将向你介绍一种通过图像识别实现“跳一跳”机器人的方法。 第一节 图像识别 文中提到的所有方法和步骤只涉及简单的向量计算。 需要用到哪些计算？ 比较像素点的颜色 求向量集合的中心 计算颜色的相似度 一个RGB颜色可以看作一个三维向量 比较两个颜色的相似度可以计算它们的欧几里得距离 也可以直接比较它们的夹角：夹角越小，两个颜色越相似，反之亦然 求平面向量集合的中心位置 首先，将集合中所有的向
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。
为了了解图像识别，小编阅读了很多文章，并将其中一篇英文文献翻译出来，重现文献中的实践步骤，而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果（魔术师提供文献相关的所有技术资料，公众号后台回复【图像识别】，即可获取源代码下载链接~~）
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
WeTest 导读 中国移动互联网测试开发大会 Mobile Testing Summit China（简称 MTSC）是由国内最大的移动测试技术社区 TesterHome 发起的软件测试行业技术会议，大会以“软件质量保障体系和测试研发技术交流”为主要目的，由业内顶级大咖担任联席主席和出品人。 2019 软件测试行业最热门技术和质量管理最佳实践，尽在 MTSC2019 大会！ MTSC2019 大会日程 V1.0 重磅发布 MTSC2019 第五届中国移动互联网测试开发大会由 TesterHo
导读： 根据腾讯WeTest提供数据显示，70%的互联网用户已有3年以上的互联网经验，对应用内容的需求更加追求高效与个性化，需要产品长期稳定产出优质内容。而随着行业内容、信息“暗战”白刃化，只有最高品质的互联网产品才能从贴身肉搏中杀出新风口。 在“互联网+”时代的到来后，移动应用多样化场景和空闲时间分段化，已经催生了多样型用户需求。为了迎合这种多样型需求，移动应用愈发百花齐放，但同时这也意味着产品需要接受更多质量检验，品质为王的趋势致使开发者需要面对更多挑战。 根据Ericsson公开的最新报告显示，智能手
2020年7月，我们探讨了AI与自动化测试的关系，并向大家介绍了腾讯互动娱乐事业群TuringLab团队出版的《AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践》一书。这本书将TuringLab团队基于深度学习的自动化AI测试框架基础的开发与应用经验详细的展示在读者面前，与读者分享了腾讯游戏是如何将AI技术与自动化测试相结合完成测试需求的。在文章推送（超链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vKhfddXnWZFXcQmU1734xQ）后，不少用户留言反馈了对书中提到的AI SDK的浓厚兴趣，并询问如何下载使用。
导语 2020年7月，我们探讨了AI与自动化测试的关系，并向大家介绍了腾讯互动娱乐事业群TuringLab团队出版的《AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践》一书。这本书将TuringLab团队基于深度学习的自动化AI测试框架基础的开发与应用经验详细的展示在读者面前，与读者分享了腾讯游戏是如何将AI技术与自动化测试相结合完成测试需求的。在文章推送后，不少用户留言反馈了对书中提到的AI SDK的浓厚兴趣，并询问如何下载使用。 现在，Game AI SDK开源版本正式对外发布！欢迎各位开发者点
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
【新智元导读】神经演化方法在上世纪80年代被提出，由于神经网络的兴起而一度遭受冷遇。不过现在，谷歌大脑和 OpenAI 都在重新审视这种方法。通过在深度学习中引入大自然的智慧——演化/适者生存，我们能够得到更聪明、更有效的算法吗？ 现代人工智能被开发来模仿自然——人工智能领域的主要追求是在计算机里复制人类生理决策的过程。 30 多年来，大多数 AI 在类脑方面的发展都围绕着“神经网络”，这个词借用了神经生物学的术语，将机器思维描述为数据在神经元——彼此相连的数学函数——之间的运动。但自然还有其他的妙法：计
当Google使用16000台机器建造了一个可以正确识别出YouTube视频中是否有猫的仿真“大脑”时，这就标志着人工智能（AI）技术迎来了一个转折点。这种新兴的AI算法需要应用大量的计算机数据，常被称为“深度学习”。Google仿真大脑号称比现有的图像识别系统的精准度高出了两倍。 纽约时报在2012年写到，这项研究代表着新一代的计算机科学可以被利用来降低计算机成本以及提高了大型数据中心计算机集群的可用性。并可以给不同领域带去巨大进展，例如感知、语音识别、以及语言翻译等方面。 事实上，在过去两年，微软发
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
【新智元导读】 现在的AI发展到什么水平了？我们总说“超越人类水平”，有没有一个量化的标准，来让我们理性的认识AI发展水平，刺破火热AI的迷雾？电子前沿基金会 EFF正在致力于这一方向研究。从近期微软宣布语音识别错误率降至5.1%，与人类水平相当谈起，这篇文章将介绍目前AI领域最为知名的发展水平衡量标准，涉及计算机视觉、文本理解、语音识别、翻译、游戏等多个方向。包括ImageNet、CIFAR-10、COCO等多个近年来受到广泛关注的数据集以及取得最好成绩的模型的介绍。 微软上周宣布，在语音转文字上，他们的
Game AI SDK是用于开发游戏自动化AI的开源框架。项目的特点是以游戏图像为输入，直接输出模拟触屏操作，不依赖游戏端提供任何API接口。 适用场景 主要适用于游戏场景的自动化测试，目前已应用在酷跑、竞速、FPS、格斗、MMMO、MOBA等多种类型游戏的场景自动化。特定场景下可以代替人工进行游戏场景的自动化，减少游戏场景测试的人力投入。 功能介绍 提供多种图像识别算法，识别游戏场景中的关键特征数据，如游戏场景中的技能状态、按钮位置、目标物位置等。 提供模仿学习和强化学习AI算法，可直接用于训练游
在道路上放置一些简单的贴纸就能欺骗特斯拉Model S进入反向车道？游戏手柄就能操控车辆行驶？图像干扰能自动启动雨刷？
刚刚过去的一周，AI不仅晋升为游戏赢家，还逐步掌握看视频写故事和看笔迹鉴定国籍的能力。更多精彩可来围观本周AI资讯，预计阅读时间4分钟。
原文链接：http://wetest.qq.com/lab/view/396.html
毫无疑问近年来最具中国特色的科技发明非红包莫属，这一基于中国传统民俗，结合社交网络、移动支付等互联网技术的应用正在成为新的春节习俗。与两年前只有微信一家不同，今年互联网红包迎来众多巨头参战，BAT三大
根据腾讯WeTest提供数据显示，70%的互联网用户已有3年以上的互联网经验，对应用内容的需求更加追求高效与个性化，需要产品长期稳定产出优质内容。而随着行业内容、信息“暗战”白刃化，只有最高品质的互联网产品才能从贴身肉搏中杀出新风口。
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
上一周，ICML 2016在纽约画上了完美的句号。这个会议（International Conference on Machine Learning）已经逐渐发展为了由国际机器学习学会（IMLS）主办的世界最顶级的机器学习领域会议之一。来自世界各地的机器学习领域的专家们都以论文投稿的方式向大会递交了自己最新的研究成果，其中包括一篇来自百度硅谷实验室的语音识别的论文。 大会主要采用演讲和PPT展示的形式，辅以一定程度上的交流讨论会来进行。整个会议议程已经于24日全部结束，最终评出了三篇最佳论文奖和一篇最具时间
人工智能在经过了5年突破性的发展，2015年是人工智能发展的一个里程碑。计算机已经变得更加的精巧并且学习速度比以前更快。 谷歌的高级研究员Jeff Dean说，AI领域可以说确实处于加速发展中。为了庆祝他们的成就和制定关于人工智能领域的发展计划，这周Dean和许多其他AI领域的顶级人物聚集在蒙特利尔召开的神经信息处理系统会议。这个会议开始于1987年，并且由于其对AI领域不断进行探索研究，最近几年其已经发展成硅谷众多公司必须参加的重大会议。Facebook的首席执行官马克扎克伯格在NIPS上宣布要成立一个
选自QZ 作者：Dave Gershgorn 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、李亚洲 现代机器智能建立在模仿自然的基础之上——这一领域的主要目的是在计算机中复制人类通过生物方式具备的强大决策能力。
01 框架介绍 APAIST是用于开发游戏自动化AI的开源框架(开源项目名为GameAISDK)。项目的特点是以游戏图像为输入，直接输出模拟触屏操作，不依赖游戏端提供任何API接口。 APAIST 框架 APAIST框架主要包括SDKTool(配置文件工具)，AI SDK两部分。SDKTool帮助我们生成跟具体游戏相关的AI SDK所需要配置文件。如游戏运行过程中，整个流程中需要动作交互的UI，需要识别的游戏元素等。AI开发过程中用到的信息可来自于游戏图像(AIClient获取)或其他数据。ait
国际财经媒体Quartz报道，据谷歌和美国“开放人工智能实验室”(OpenAI)的一项研究，类达尔文进化论的神经进化理论可以帮助人工智能算法进化优化。 现代人工智能是为了模仿自然而生，其最主要的目标就是将人类天生的决策能力复制到计算机中。 受人脑工作方式的启发，近三十年来人工智能的发展都围绕着“神经网络”。神经网络的概念借用自神经生物学，将机器的思考描述为在神经元这种相互连接的数学功能单元之间的数据传递。但是，自然界还有其它一些好概念。计算机科学家目前正在重新审视一门古老的学科，并建议将进化过程引入到人工智
非root方式发送屏幕触摸事件比较困难，研究中。。。,可能需要每种手机的rom编译一个apk包
人工智能一直被视为学习能力极强、学习速度极快的“超级物种”，秒杀人类不解释、无商量；无论是在国际围棋比赛，还是在星际争霸游戏对决，均多次战胜人类顶级选手，所向披靡，不可一世。
3月20日，在北京举行的2017“云+视界”大会上，众多视频直播行业的大咖齐聚一堂，共同探讨直播领域的新格局，新趋势。 腾讯云宣布发起行业安全把脉行动。行业安全把脉行动将先后关注直播、金融、电商、游戏等焦点行业，通过集中分享行业安全形势洞察、输出腾讯技术能力、推广行业实践案例等方式，促进行业安全能力的提升。 直播安全再度成为焦点 安全形势日益严峻，但各行业面对的最突出安全问题各不相同，腾讯云为此发起行业安全把脉行动，希望通过深入行业场景，帮助各个行业更好地应对安全困扰。会上，腾讯视频云总经理王帅透露，“今年
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