算法白盒是一种机器学习算法，它可以用来解决分类、回归、聚类等问题。在白盒算法中，模型的内部结构和参数可见，因此称为“白盒”。相对的，黑盒算法是指模型的内部结构和参数不可见的算法，例如神经网络和决策树等。
算法白盒的优势在于可以更好地理解模型的内部工作原理，从而可以更好地调整模型的参数和结构，以提高模型的性能。此外，白盒算法通常比黑盒算法更易于解释，因此可以更好地满足法规和监管要求。
算法白盒的应用场景包括数据挖掘、文本分类、图像识别、语音识别等。
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以上这些便利的功能，都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢？图像标签还有哪些应用？希望这篇文章可以回答你的疑问。
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署，该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上，来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景，为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据，要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到，要么该差别对人类感知没有本质变化，而机器学习模型可
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一，NLP产品的应用场景颇为广泛，只要有大量文本数据的场景，都可以使用我们的接口做智能分析，以下列举几个经典的使用场景。
导语：数据决定了任务的上限，模型方法决定达到上限的能力。在机器学习三要素里面，经验数据是极其重要的一环，直接决定了该机器学习任务的最终能达到的效果。尤其是在进入大数据时代，数据获取上面会比以往容易许多，选取数据集有时候带来的提升比更改模型带来的要快速的多。
为帮助开发者快速学习云计算一线知识，掌握腾讯云最新产品动态，「腾讯云大学大咖分享」每周邀请技术大咖进行分享。内容涵盖腾讯云云开发、腾讯云数据库、云直播、无服务器云函数 SCF 、人脸识别、文字识别、自然语言处理、智能语言处理、物联网、知识图谱等数十个前沿技术领域，为每一个云计算从业者提供接触前沿趋势，学习热门技术架构的优质学习资源。
说到音频，就不得不说腾讯音视频实验室了，腾讯音视频实验室，成立于2010年，八年间专注于音视频通信技术的前瞻性研究，包括全球实时音视频网络优化、音视频编解码前沿算法研究、计算机视觉图像处理、基于AI的音频语音增强、声音美化及音视频质量评测等。在服务于腾讯社交体系下的海量用户同时，在实时音视频通信、图像处理和音视频处理等技术领域积累了十几年的研究经验，拥有行业领先的技术水平。目前已为行业数百个产品提供了音视频技术支持与服务，如QQ电话、腾讯云、企业微信、QQ空间、全民K歌、快手、斗鱼、虎牙、蘑菇街等。
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条按】谷歌大脑最近研究表明，任何机器学习分类器都可能被欺骗，给出不正确的预测。在自动语音识别（ASR）系统中，深度循环网络已经取得了一定的成功，但是许多人已经证明，小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。而目前关于欺骗 ASR 系统的工作主要集中在白盒攻击上，Alzantot 等人证明利用遗传算法的黑盒攻击是可行的。 而在接下来为大家介绍的这篇加州大学伯克利分校机器学习团队的论文中，引入了一个新的黑盒攻击领域，特别是在深层
AI 科技大本营按：谷歌大脑最近研究表明，任何机器学习分类器都可能被欺骗，给出不正确的预测。在自动语音识别（ASR）系统中，深度循环网络已经取得了一定的成功，但是许多人已经证明，小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。而目前关于欺骗 ASR 系统的工作主要集中在白盒攻击上，Alzantot 等人证明利用遗传算法的黑盒攻击是可行的。
港澳台通行证识别、火车票识别、出租车发票识别、机票行程单识别、定额发票识别、购车发票识别，详细内容见接口文档（https://cloud.tencent.com/document/product/866/33515）。开通和调用方式请参考快速接入指引（https://cloud.tencent.com/document/product/866/34681）；
搜索排序：在一次会话中，用户在交互界面输入需要查询的query，系统给返回其排好序的doc例表的过程。
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP），正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积，全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中，词法分析包括智能分词、命名实体识别等；句法分析包括文本纠错、句向量等；篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
为了更方便查看题目，我们加入读题功能。语音读题主要应用在智能客服机器人、电子有声读物、智慧教育等领域，了解到目前市场语音合成技术，主要有讯飞语音、百度语音、腾讯语音这几家大厂。 都支持男女生声，讯飞价格比较贵，这里发现腾讯语音合成暂时不收费。 腾讯云的语言合成介绍 https://cloud.tencent.com/product/tts#scenarios 摘选：语音合成（Text To Speech）满足已知文本生成语音的需求，打通人机交互闭环。多种音色选择，支持自定义音量、语速，为企业客户提供定制自有领域词库和个性化发音人服务，让发音更自然、更专业、更符合场景需求。语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、标准发音领读、自动新闻播报等场景。
语音识别就是把语音变成文字的过程，相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景，比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践。 2014年6月22日，腾讯深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相，揭秘了腾讯深度学习
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
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