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探秘事业部:闷声发大财的新面孔

此次,也是事业部第一次出现在大众面前,这个事业部是否和阿里实验室,腾讯实验室一样神秘呢? 后来这个部门发展成了今天覆盖算法、开发和业务孵化的事业部,一直为的各个业务提供相关的技术支撑。 更注重实际应用部门在成立之初就确定了他的发展路线,不会主攻基础性研究,更重实际应用。所以开发的技术首先从业务上的需求出发。 最大收入来自游戏,因此他们会研究如何在游戏里面发挥的价值。甚至还结合当下的热潮,专门制作了一部电影《:伏羲觉醒》,注重的实际应用路线可谓是体现的淋漓尽致了。 云和事业部虽然分属不同的部门,但从技术角度来看,云技术和AI从来不分家。比如说在7月13日的云创大会上,云就和部的波特宣布联合开发教育云服务模式。

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利用从自拍中创造3D游戏角色

但是现在的内置字符定制系统越来越复杂,它们可需要手动调整数十个甚至数百个参数,要花费几个小时才完成。 游戏巨头(netease)的研究员开发了一种新方法,可以根据标准的像照片自动创建玩家在游戏中的角色。他们详细介绍了这种方法,即面向参数的游戏角色自动生成方法。? 研究员利用一个深度卷积神经络和多任务学习来解决这个问题。他们的解决方案是利用两个精心设计的损失函数:辨别损失和面部内容损失函数。 研究员还介绍了3D脸重建方法,它创建了一个骨骼驱动的模型,不同于其他生成三维格的三维脸重建方法。因此,该模型预测了一组具有更明确物理意义的面部参数。 虽然新方法可以自动生成游戏中的角色,但玩家也可以将其作为自己DIY角色创建过程中的辅助具。研究员说,这种方法还可以根据用户的需求进一步调整细节和进行其他更改。

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    Python数据抓取与可视化实战——云课堂与大数据板块课程实战

    本篇内容数据抓取对象为云课堂与大数据板块课程信息,使用的具是urllib+postman,因为直接构建的POST抓取的josn数据包,所以数据抓取的代码非常简单,没有繁杂的xpath或者css 63%,而大数据板块则是机构的天下。 鉴于与大数据行业的高门槛性,依然以这么高频率发布课程,当然是只有团队运作才支撑的起如此的资源和高强度课程量,这样印证了我们上文说过的,机构作者与个作者的分布比例。 从课程名称以及课程描述的分词统计来看,该模块的标题还是侧重与基础、入门、实战、应用等较低层次的需要需求,而对于机器学习、深度学习、算法、构架等较为深入的层面词频分布较少,这也从侧面可以看出,云课堂的大数据与模块课程更侧重数据科学的入门 价格前十位的用户数可以看出,除了第二个课程外,这些价格虚高的课程很少有问津,或者换句话说,云课堂本就不是一个与大数据深度课程资源集聚地,多数课程以入门或者通识为主,而学习者的对于高价课程的付费意愿也不高

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    -神经

    道法自然,久藏玄冥:神经络的生理学背景----神经络的生理学背景,也对类认知的物理基础与作机制做了简单的介绍,其要点如下:思维过程是神经元的连接活动过程,由大量突触相互动态联系着的众多神经元协同作用来实现 ;大脑的思维源于从神经元到神经络再到神经回路的功逐级整合;大脑对信息的加可以理解为复杂的多次特征提取过程;在大脑中,数据的传输和处理是同步进行的。? image一个青年才俊的意外死亡:神经元与感知器----神经络的鼻祖感知器的基本原理,其要点如下:神经络的神经元用传递函数对输入的线性加权进行非线性处理以产生输出;感知器是一种二分类的监督学习算法 image各自扫门前雪:径向基函数神经络----径向基函数神经络的基本原理,其要点如下:径向基络采用局部逼近方式,每个神经元只对特定的输入信号产生作用;径向基络的隐藏神经元使用径向基函数作为传递函数 image水无至清,莫至察:模糊神经络----模糊神经络的基本概念,其要点如下:模糊神经络是神经络和模糊逻辑结合形成的混合系统;模糊神经络的输入信号、权重系数和输出信号全都是模糊集合;模糊神经络的主要学习算法包括基于水平集的方法和基于遗传算法的方法

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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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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学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 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,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。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    打击

    随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容实现的目标”。 “这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联论坛上分享软件具和技巧。” 信用卡内置安全芯片的普遍采用,使得面对面交成为欺诈者的一大风险,其结果是,欺诈活动越来越多地转移到上。因此,Johnston 表示,欺诈检测正在使用更详细的分析。

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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? 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!? 面临不知道该如何理解文字意义,以什么方式描述知识,才让计算机容处理的问题(我们会在后面详细说明)。 冬天肿么又到了...1.2.4 第三次浪潮时间到了20世纪90年代中期,互联和搜索引擎相继诞生,到了2000年,随着站的数量的增加,类的知识、资料在互联呈现指数增长。 到了2008年,随着手机的兴起和4G络的普及,几乎全世界一半的都成为了民,为互联贡献自己的数据。够让计算机自主学习,便进入了第三次AI浪潮。从诞生到现在的历史,可以整理为下图:?

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    漫画:啥是

    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?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 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。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。

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    的“天罗地

    整理 | 弯月编辑 | 郭芮来源 | CSDN(ID:CSDNnews)(AI)技术正在全球迅速崛起。 本文汇集了全球176个国家AI监控使用的数据,将为你呈上一份全球监控指数(AI GLOBAL SURVEILLANCE,简称AIGS)报告。 AI监控的类型下面来介绍主要的AI监控技术,报告详细介绍AIGS指数考虑在内的三种AI监控具:城市安全城市平台,面部识别系统,以及警务。 表1 AI监控技术总结和全球普及程度AI监控技术描述全球普及程度(总计75个国家)城市安全城市城市中装有传感器,用于传输实时数据,从而更容地进行服务提供、城市管理和公共安全。 虽然物联带来高效,但也有可将传统的非联设备(例如扬声器)转变为无所不在的监视具。围绕物联技术的争议越来越大。2019年初,有披露亚马逊的数千名员听了Echo扬声器记录的对话。

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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。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 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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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 在本章末,书中用通俗懂的话对深度学习和大数据与的关系做了详尽的阐述,正是深度学习与大数据携手早就了第三次AI热潮,读后受益匪浅。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 按照这个标准,交员,司机等职位会被取代。但作者也明确表示,五秒钟准则只是个经验法则,如,护理作,很少有复杂的决策过程,但它很难被机器取代,因为这项作需要较多的之间的交流。 全书通俗懂而又不失专业水准,通篇没有晦涩的专业术语和枯燥的数学公式,是科普的优秀读物,值得一读。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 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,应用领域也不断扩大,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。

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    ADI设计设计

    给大家案例一个名词:设计 artificial design intelligenceADIdef ADI( ):何为设计? ADI是,它使用机器学习来预测设计趋势,及实现设计的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设计。 今天给大家介绍4款设计中的代表:bookmarkhttps:www.bookmark.comthe gridhttps:thegrid.iowixhttps:www.wix.comreleasenoteswix-adiSachahttps :sacha.ai信息比较庞大,大家自行查阅原地址吧~目前ADI运用于页设计,各家都在探索中,暂未达到令满意的结果;随着ADI越来越完善,它将够提供低设计水平的力,专业士和普通用户都可以使用。 return 设计ADI是,它使用机器学习来预测设计趋势,及实现设计的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设计。

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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,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 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,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 目前,“互联+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 最为我们熟知的就是无驾驶汽车了,他将传感器、移动互联、大数据分析集成到一起,满足类的各种出行需求;还有一些制造业完成的化产线改造也算是制造,传统的产线没法系统化管理,出现问题不及时反馈, 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米——让业更有

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    遇上物联

    这三最近均发出警告,要们警惕(AI)可带来的潜在危险。世界上最重要的物理学家之一霍金指出,的全面发展“可导致类的灭绝”。 虽然他承认对有所担忧,但他认为:“随着发展,我们可不得不采取措施防止它们拥有意识——我们最优质的服务,将在宣传中突出无意识的特点。” 因此,当这些数以百万计的嵌入式设备连接到机器会发生什么?+物联=?是否正如我们所担心的,这将意味着文明的末日?具有自我编程功的计算机,将向我们在日常物品中植入的芯片发送恶意指令? 所以,也许对于我们不应该感到如此惊慌。也许不仅仅和新兴物联领域即将迎来突破,我们对意识本身的理解也将迎来突破。 如果我们够解决和物联目前面临的隐私、安全和信任问题,我们可会让进化进程实现历史性地飞跃。也许德日进有关互联“思想层”的非凡愿景,正在互联上得到实现。摘自:科技

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    :深层神经

    为什么使用深层络对于脸识别等应用,神经络的第一层从原始图片中提取脸的轮廓和边缘,每个神经元学习到不同边缘的信息;络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来,形成脸的一些局部的特征,例如眼睛、嘴巴等 ;后面的几层逐步将上一层的特征组合起来,形成脸的模样。 随着神经络层数的增加,特征也从原来的边缘逐步扩展为脸的整体,由整体到局部,由简单到复杂。层数越多,那么模型学习的效果也就越精确。 通过例子可以看到,随着神经络的深度加深,模型学习到更加复杂的问题,功也更加强大。1.4.1 深层神经络表示1.4.1.1 什么是深层络? 而超参数(hyper parameters)即为控制参数的输出值的一些络信息(需要经验判断)。超参数的改变会导致最终得到的参数 W,b 的改变。

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    ·2018

    去年的AI风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里,大家共同经历了很多:?AlphaGo,Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐类高手;自动驾驶商业企业全面开花,e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业,融资规模在千万美元量级以上的,就已经不下十家;深度学习狂热席卷世界……AI的伴生趋势在过去的5-10年中,,AI,从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞,这一趋势与如下变化相伴相生 万物互联;计算力的巨大提升和计算资源的日益廉价;数据正在成为新的战略资源;机器学习深度学习正在成为新的动力引擎。今年的AI在接下来的一年里,AI又将去向何方?我们且先做个推测:? 大企业对于AI学术领军物的追捧还会持续一段时间,但逐步会将重点转移到AI对业务的实际支持上。AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户提供良好体验的产品。? ;聊天机器开发平台等……“傻瓜式”具,使得更多的中小企业和个可以结合通用技术和自身数据,开发个性化应用。

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    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 从某种意义上可以说近代的发展,首先是从神经络研究开始的。但是由于某种原因,神经络的研究一度进入低潮。 详细内容参见第六章《神经元络》◆美国数学家Shannon(香农),1948年发表了《通讯的数学理论》,标志着信息论的诞生。◆美国数学家、计算机科学家McCarthy,的早期研究者。 因此,神经络的研究由此进入低潮时期,而、专家系统的研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 ◆90年代,计算机发展趋势为小型化、并行化、络化、化。技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合,并融合在主流技术之中,旨在使计算机更聪明、更有效、与更接近。

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