美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语|秉承“技术提效”理念，探寻多媒体AI技术于广告业务的最佳应用实践。 本文由腾讯广告多媒体AI中心总监、杰出科学家刘威撰写，他和他的团队打造了以混元AI大模型为代表的广告多媒体AI技术矩阵，并应用于腾讯广告系统升级中。这一创举提升了广告系统的理解能力，让系统更加智能，从而提高用户体验以及广告转化效果与广告制作效率。 腾讯广告秉承“技术提效”理念，基于太极机器学习平台，凭借混元AI大模型和广告大模型，充分提升了广告系统的理解能力和运算能力，助力广告主达成起量、成本和稳定
近年来，伴随着深度学习技术的成熟以及计算机算力的增长，人工智能技术在各行业的业务场景中实现了快速的普及和落地。在人工智能技术进一步落地实践的背景下，将会为行业带来什么样的变革与技术创新，成为了大家共同关心的问题。
【新智元导读】今年对于特斯拉公司来说，无疑是个多事之秋。接二连三事故的发生，让人们对辅助驾驶乃至无人驾驶技术产生了质疑。实际上，自动驾驶向智能化发展的一个重要标志，就是对场景语义理解的逐步递进。本文盘
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你的双11，买买买。 阿里海报设计师的双11，在一个名为“资源位小组”的小黑屋连续通宵加班。 做海报、改文字、换商品、调设计、换banner，每个设计师对接几个运营人员，富士康流水线一样的重复性工作。一年双11下来，完成上亿张海报。 然而，这一切正在成为过去。 AI改变了围棋，现在也在改变海报设计。 这是一个名为“鲁班”的AI设计师，没错，它将担纲今年双11的banner海报设计，数量高达4亿张。 但考虑到鲁班平均1秒钟就能完成8000张海报设计
AI 科技评论按：Facebook 人工智能研究院最近推出 Pythia ——一个深度学习框架，支持视觉和语言领域的多任务处理。其模块化的即插即用设计能够帮助使用者快速构建、复制和基准人工智能模型。
非结构化数据是指没有固定格式和规则的数据，例如文本、图片、视频、音频等。随着信息技术的迅速发展，非结构化数据越来越多，越来越重要，主要原因如下：
跟ERP、CRM、OA等职能型软件不同，RPA属于业务型软件，跟业务的关联更加紧密。要想实现RPA普惠化，最关键的是要让业务人员可以很好的使用RPA产品来解决其业务问题。业务人员是不懂IT的，因此，如何降低RPA产品的“IT属性”，某种程度上决定了RPA能走多远。
还记得去年WPS2019年的新品发布会吗？新的交互方式，创新的聚合界面，全新的视觉，都让很多Office人沸腾。整场发布会的其中一个大的高潮来自于一个“AI创作PPT”部分，全场轰动，人工智能，颠覆了我们对世界的认知，同时也带来了办公的新体验。
在全球首位AI软件工程师和人类历史上首位具身智能AI机器人出现后，AI的高速发展已经逐渐在很多方面影响和改变着我们的工作和生活的方式。与之同时出现了很多开源版本的AI软件工程师，如：Open Devin—一个少编码、多创造的开源AI软件工程师和本文要介绍的Devika—一款代理人工智能软件工程师。
第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
三百六十行，行行出状元。在众多行业中有这么一个行业迎来了一位“新人”——微软小冰。
我为了不让ui自动化这个端直接废掉，就干脆一咬牙，答应接手。等到我们实际用了半小时交接后，我做了个决定。我决定等负责人离开了，我就删除他的项目代码，格式化电脑，然后关机。。。
由于目前的深度学习在可解释性方面还是有待提高，很多时候深度学习被看做是一个黑盒模型，他能告诉你这个图片是什么 ，但是不能解释为什么 它觉得这是某个类，这与人类识别物体的机制非常不一样。
8月29日至30日，主题为“智周万物”的2020年中国人工智能大会（CCAI 2020）在位于江苏南京的新加坡·南京生态科技岛举办。
在 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会（2021）北京站上，快手技术 VP 王仲远带来了主题为《Al 技术在快手短视频创作与理解的应用》的演讲，分享了快手在 AI 技术领域的实践与探索成果。本文由 InfoQ 根据王仲远的演讲内容整理，希望对你有所启发。作为国内短视频行业头部平台之一，快手有 3.2 亿日活用户，月活达 5.7 亿，此外还有 1.8 亿海外月活用户，存量短视频已达数百亿量级。在快手平台上，用户每天会花超过 100 分钟观看短视频及直播内容，用户相互关注数也超过 140 亿。
本文从互联网产品设计中的一些思考，关联介绍到信息流，瀑布流和页面元素相关的概念，希望对你有启发
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
随着科技日新月异的发展，人工智能正逐渐渗透到我们生活的各方各面，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到人脸识别技术，AI正以其卓越的智能和学习能力引领着新时代的发展方向。在这个快速演进的时代中，软件测试领域也受到了不小的冲击。虽然在当下，传统的软测技术仍然是绝对的主力，但是身为IT行业中的一员，近几年AI的全新业务体验与其超强的算力所带来的震撼感受也应该远超其他行业。所以为了跟上时代的步伐，作为软测的大家是不是也应该考虑如何让AI辅助我们更加完整高效的完成日常的各类质量保障工作呢？
我们前面的内容主要都是在对eos的源码体系进行分析，有很多朋友说不够接地气，想要学习基于eos的Dapp开发。然而对于很多开发者而言，eos入门并非易事。从环境的搭建到智能合约的编写、编译、前端调用等等一系列的过程要耗费不少的时间。
【原创声明】 作者：王一鸣 来源：物联江湖（iot521） 欢迎转载，请保留本声明，谢谢 ！ 参照物联网技术的自然组成结构，以及信息产业格局和物联网商业视角的分层架构，物联网的技术矩阵可分成六个层次。从下至上为：元素层、器件层、终端和节点层、（信息）资源汇聚层、平台服务层、应用层。 技术矩阵分成两个“域”：“边缘域”、“云端域”，两“域”的边界主要体现在终端和节点层、资源汇聚层、应用层。 📷 1、元素层 信息科学中的自然现象和效应，是各种基础信息科学的集合，是构建器件层的基础（物联网最基本的技术元素）。包括
现如今，智能家居行业发展迅速，得益于物联网和人工智能技术的迭代发展，各类智能家居设备已不知不觉的走进我们的生活中。
最初的类人智能出现在几百万年前的非洲大陆，并持续进化，最终在大约 10 万年前，在我们人类这一物种——智人的大脑中达到顶峰。
为此，东京大学的研究人员引入了Suspicion Agent这一创新智能体，通过利用GPT-4的能力来执行不完全信息博弈。
随着人工智能技术的发展，智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息，为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而，图像处理的难点也随之而来，下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。
是什么呢，这里可以给大家透漏下，因公司要求，要对app端 数以千计的用例全部实行自动化运行。要支持非常不稳定的测试环境 和 各种分支环境自由选择，各个模块/服务 要像积木一样可自由组合，使用时可以直接在平台上指定/上传apk，并且执行的过程中要实现运行状态可视化，测试报告有繁有简，有word标准报告。而且要实现多台设备的并行/支持多任务的执行。还有支持埋点自动化断言等一系列需求。
Flex 与 Grid 相比就像功能键盘和触摸屏。触摸屏的控制力相比功能键盘来说就像是降维打击，因为功能键盘只能上下左右控制（x、y 轴），而触摸屏打破了布局障碍，直接从（z 轴）触达，这样 无论 UI 内部布局再复杂，都可以通过 touch 直接定位。
看了今年的春节联欢晚会，我的第一感觉就是春节联欢晚会在科技的助力之下开始重新焕发出新的生机与活力。无论是从品牌赞助上，还是从科技应用上，今年的春节联欢晚会都将科技的应用推向了一个新的高度。这说明科技对我们生活的影响已经深入到了方方面面，早已不再是单纯意义上的吃穿住用行这些方面。
AI 科技评论按：在深度神经网络大行其道的现在，虽然大家总说要改善深度学习的可解释性、任务专一性等问题，但是大多数研究论文在这些方面的努力仍然只像是隔靴搔痒。而且，越是新的、具有良好表现的模型，我们在为模型表现感到开心的同时，对模型数学原理、对学习到的表征的理解也越来越进入到了放弃治疗的心态；毕竟，深度学习具有超出经典 AI 的学习能力，正是因为能够学习到新的、人类目前还无法理解的表征。
近日，来自Mila、DeepMind、马克斯普朗克研究所和谷歌大脑的研究人员联合提出了一种新型的架构设计模式，即共享工作空间。其中，Yoshua Bengio为通讯作者。
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
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。 视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言，基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念，从而具有良好的泛化性能；但另一方面，为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长，使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题，尤其是对于需要处理多帧的视频理解模型。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2
语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人，近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现，有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化，另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。计算机多大程度上可以自如地和人进行对话？自然语言对话的挑战在什么地方？未来可能会有哪些突破，以及需要重点研究与开发哪些技术？
很多人看待新零售赋能家装就仅仅将目光局限在新零售这一个行业当中，不会思考在新零售的行业之外，我们应当思考的一些东西或者是与新零售同步发展的一些东西，比如工人产业化革命、智能科技的蓬勃发展、家装行业的模块化运作等。如果我们仅仅只是将目光局限在新零售上，那么就不会对当下整个市场环境做出一个准确的判断，最终也会让新零售赋能家装变成一种孤军奋战的游戏，无法真正给家装行业带来切实改变。 比如，我们在讲究新零售赋能家装行业的时候，如果能够与工人产业化联系起来的话，其实很多问题便迎刃而解。按照我们以往的逻辑，家装行业的一
原作 Gary Marcus Root 编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI DeepMind最新出的论文Machine Theory of Mind还不错(fascinating)。 但又犯了哲学上的错误。这已经不是第一次了。 这是马库斯昨天在Medium上对DeepMind新文章给出的评价。 一个月以前，马库斯还写过篇长文谈到这个问题。 虽然DeepMind（以下缩写为DM）官方表明在造围棋算法的过程中，并没有用到人类的知识。 但马库斯指出，DM围棋算法里所用到的蒙特卡洛树搜索就是基于以往在围棋
导读 7月13日，来自腾讯用户研究与体验设计部（简称:CDC）的陈晓畅及蔡羿围绕“如何构建智能空间的方法与应用“这一主题，在2017国际体验设计大会中开展了半天的专题工作坊。向参与工作坊的同行业伙伴们介绍了CDC在智能空间设计方向的沉淀和探索。以下为现场内容的整理和报道。 演讲主题：如何构建智能空间的方法与应用 演讲嘉宾：腾讯TEG用户研究与体验设计部 陈晓畅 蔡羿 随着智能时代的来临与城市化建设的发展，建筑中的智能设备与智能化应用越来越普遍。本次工作坊旨在于在短时间内，将腾讯CDC近年来在智慧旅游、
神经网络和人脑之间最大的区别可能就是输入输出数据的不同，人脑和其他动物都具有从多种来源获取数据、并且把多种类型的数据集成起来产生知识、灵活部署数据来实现某个特定目标的能力。
什么是code? code就就是一种语言，一种计算机能读懂的语言。计算机是一个傻逼，他理解不了默认两可的任何东西。比如，你让你老公去买个西瓜，你老公会自己决定去哪里买，买几个，找个搞活动打折的买，总之
Facebook最近在开发者社区抛出了一系列工具。继一月份image processing library Spectrum、去年底的自然语言处理建模框架PyText和11月的人工智能增强学习平台Horizon的开源后，Facebook的人工智能研究部门又推出了Pythia，一个模块化的即插即用框架。
以 ChatGPT 为代表的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)Achiam 等人，2023；Schulman 等人，2023 可以基于强大的语言理解能力、推理能力和生成能力执行各种各样的任务Sun 等人，2023b；Sun 等人，2023c；Yu 等人，2023。此外，注入领域知识还能让 LLM 执行与领域相关的特定任务 Wang 等人，2023a；Li 等人，2023b；Zhang 等人，2023；Ren 等人，2023。要充分发挥 LLM 的这些能力，就需要构造高质量的提示Eric，2022；Chen 等人，2023；Gajula，2023。因此，提示工程 (Prompt Engineering) 吸引了许多研究人员的关注Varshney 和 Surla，2023；Mesk´o，2023；Wang，2023。
对于所有算法交易领域的新手来说，要找交易系统的所有细节内容将是困难的。今天的这篇文章，我们将带领大家了解交易平台系统设计的一些知识。
谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 与谷歌 DeepMind 的德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 一起， 于 2023 年 XNUMX 月推出 Gemini。 这种新的大型语言模型集成在 Google 的大量产品中，提供的改进波及数百万人使用的服务和工具。
数据结构是计算机科学中一种基本概念，其目的是确定数据元素之间的关系，实现数据的组织、存储和管理。了解和掌握常见的数据结构可以让我们更好地处理和管理数据
他认为，AI 系统应该具备推理、规划和想象的能力，因果推断、注意力、元学习、掌握物理规律对于未来深度学习的发展都非常重要。此外，对于Gary Marcus 的质疑，Bengio 回应道，「我关注的是解决问题需要探索什么，而不是谁对谁错」。
在时间资源极度紧缺的情况下，既要把握好行业风格的调性，同时还需要按时将设计交付给客户，不能像常规的设计流程般按步就班的落地方案，需要运用敏捷设计路径的设计思路，助力业务侧完成商业目标。 项目背景 本文为行业中敏捷设计路径的项目实践【金穗】。金穗是金融FT为福建省农信社打造一款提供动态、村务、服务等几大模块资源的数字化综合服务平台的小程序。通过以农业金融等方式助力农村振兴。 需要在5个工作日内，完成70+的页面输出，在时间紧、人力资源有限、对复杂的行业背景知识基本为空白的情况下，于是我们对金穗项目采用了敏捷
Hello，大家好，我是文子穰，来自兴盛优选体验技术部，本文主要话题是围绕低码化 & 智能化两个方向的实践与总结。
为什么这么说呢？让我们先看看公布的一款重量级产品：GoogleAssistant（谷歌助手）。和苹果的Siri、微软的Cortana、以及Amazon的Alexa类似，它是一款语音智能助手，是进化版的GoogleNow。设计者们希望这位助手能帮你寻找最佳的餐馆、发现最热门的新闻、快速打电话给亲朋好友，甚至直接为你预订度假的完整行程。
文：徐超，《React进阶之路》作者 授权发布，转载请注明作者及出处 ---- React 深入系列，深入讲解了React中的重点概念、特性和模式等，旨在帮助大家加深对React的理解，以及在项目中更加灵活地使用React。 React 中的元素、组件、实例和节点，是React中关系密切的4个概念，也是很容易让React 初学者迷惑的4个概念。现在，老干部就来详细地介绍这4个概念，以及它们之间的联系和区别，满足喜欢咬文嚼字、刨根问底的同学（老干部就是其中一员）的好奇心。 元素 (Element) Re
导读：本文将为你分析物联网的架构方法，全文分为两部分，第一部分从一个抽象的角度了解IoT的参考架构，将涵盖更具体与完整的架构中的各种定义，而第二篇文章将通过实际的用例应用这种架构，然后分析具体的架构与所选择的用例的实现。 第一篇 完整的架构中的各种定义 我们正处在一个崭新的互联世界的入口，处于“物联网”(IoT)或者说是“第四次工业革命”浪潮之中的公司正在开发一种新型的网络，让我们在每日生活中所接触到的事物可以实现互通。IoT实现了“物”(Thing)的互联，通过信息交换的方式，为用户完成各种任务。各种新
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
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