作为中国人，学好英语这件事从小学开始就让人苦恼，近些年随着AI的快速发展，语言差异是否会缩小甚至被消灭成了热门话题。在5月15日，谷歌AI在博客平台发出一篇文章，正式介绍了一款能保留原声的“同声传译”黑科技，消息一出，迅速席卷网络，为科技发烧友带来了更多曙光，下面，让我们来揭开这个叫做“Translatoron”的神秘面纱。
文中提出 NeurIPS 2021 论文『VALUE: A Multi-Task Benchmark for Video-and-Language Understanding Evaluation』微软提出新的视频多模态 benchmark：《VALUE》，同时包含检索、caption、QA等多个任务！快来刷榜吧！
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一，也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别，自然场景中的文本识别仍具困难，比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等，这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
相比于大多数人熟悉的 MySQL 数据库的索引，Elasticsearch 的索引机制是完全不同于 MySQL 的 B+Tree 结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程，这一点在效率上是完爆 MySQL 数据库的。但是 Elasticsearch 会对全部 text 字段进行索引，必然会消耗巨大的内存，为此 Elasticsearch 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时，尽量缩减内存空间的占用。这篇文章就深度解析了 Elasticsearch 索引原理，揭开搜索的神秘面纱。
Diffusion模型的最新进展在许多生成任务中树立了一个令人印象深刻的里程碑。诸如DALL·E 2、Imagen和Stable Diffusion（SD）等引人瞩目的工作，引起了学术界和工业界的极大兴趣。
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。视觉描述的任务是开发视觉系统来生成图像中物体的上
背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程，版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲，大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
ICCV，被誉为计算机视觉领域三大顶级会议之一的、作为计算机视觉领域最高级别的会议之一，其论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。阿里巴巴在今年的 ICCV 2017上有多篇论文入选。 本文是阿里iDST与西安电子科大、西安交大等合作的 ICCV 2017 论文解读《基于层次化多模态LSTM的视觉语义联合嵌入》（Hierarchical Multimodal LSTM for Dense Visual-Semantic Embedding），AI研习社做了不改动原意的编辑。 论文下载链接：http:
在当今的 Web 开发世界中，TypeScript 作为一种强大的工具为自己赢得了一席之地，它弥补了 JavaScript 的灵活性和静态类型语言的鲁棒性之间的差距（至少在 JavaScript 实现自己的类型之前）。
它是一种特殊的唯一索引，（设置了主键底层就自动设置）了，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
这款模型由字节跳动和中国科学技术大学合作研究，于2023年11月24日上传至arXiv。
多模态大模型 Multimodal LLM (MLLM) 相关研究致力于实现通用的图片理解，其中类别多样、文字丰富且排版复杂的文档图片一直是阻碍多模态大模型实现通用的痛点。当前爆火的多模态大模型QwenVL-Max, Gemini, Claude3, GPT4V都具备很强的文档图片理解能力，然而开源模型在这个方向上的进展缓慢，距离这些闭源大模型具有很大差距 （例如DocVQA上开源7B SOTA 66.5，而Gemini Pro 1.5为86.5）。
📷 结构体 定义 结构是一些值的集合，这些值成为成员变量。结构的每个成员可以是不同类型的变量。 结构的声明 🎄🎄格式： struct 结构类型 { 成员变量； }； 举例： struct Stu { char name[20];//名字 int age;//年龄 char sex[5];//性别 char id[20];//学号 }；//分号不能丢 当然，也可以不完全声明，也就是匿名结构，不给出结构的名字。 问题： //匿名结构体类型 struct { int a;
近年来，由于跨模态数据的快速增长，跨模态检索备受关注。它以一种类型的数据作为查询，来检索另一种类型的相关数据。例如，用户可以用一段文字来检索相关的图片或视频。由于查询及其检索结果可以是不同的模态，如何衡量不同模态数据之间的内容相似性仍然是一个挑战。
文章针对异构图网络进行建模，得到每个节点的向量表示。首先，利用基于重启的随机游走策略为每个节点根据节点类型选择邻居，然后利用两个模块聚合邻居节点特征：一方面，对节点的不同类型特征进行建模，生成特征向量；另一方面，聚合不同类型的邻居节点，并融合注意力机制，对不同类型的节点赋予不同的权重，得到最终的向量表示。最后，建立损失函数，mini-batch梯度下降端对端学习模型。将学习到的向量表示用于链接预测，推荐，节点分类，聚类等问题，都取得了较好的效果。
前几天时间测试同学在我们的前端输入了颜文字，之后软件就出 bug 了。借修 bug 机会我花了点时间学习了一下 Unicode 颜文字（emoji）。本文记录我对 emoji 的一些认识，并且简单介绍一下我为此而做的一个 Go 语言颜文字提取库的用法。还请各位读者不吝指教。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 圆满落幕。会议由中国人工智能学会、中国图象图形学学会主办，江南大学和无锡国家高新技术产业开发区管理委员会承办。超五千名专家学者、知名高校师生以及来自OPPO、华为、百度、合合信息等科技企业的研发人员齐聚大会，共探计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习前沿技术的发展与应用。
OCR文字识别，基于腾讯世界领先的深度学习技术和海量数据，提供卡证、票据类、印刷体、手写体、自定义模板等多种场景和类型的文字识别服务，大大提高信息录入效率、降低客户使用成本。
读初二的时候，学校有了计算机，也简单地介绍了下网页，不过那是的html 都是table，也没有去细看。到了高中，qq空间有个html模式，为了让文章好看点。也浅尝辄止地学了下css
基于2018年Stack Overflow Developer的调研，TypeScript作为编程语言比JavaScript更受“喜爱”。TypeScript在js开发者中这么受喜爱的原因是：在你运行代码前，添加到javascript中的类型有助你发现错误（代码）。TypeScript编译器提供的错误可以很好的引导你如何修复代码错误。往javascript中添加类型同时有助代码编辑器提供一些高级的功能，例如代码完成，项目范围的重构和自动模块的导入。
在进行前端技术面试的时候，我们经常会遇到TypeScript 的一些面试题，因此，今天这篇文章，我整理汇总了40道关于TypeScript 的基础知识的面试题。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
项目种需要统计用户昵称的字符数量进行限制，用户可以输入英文，中文，emoji 字符，当用户输入中英文和普通的 emoji 字符时，将字符串转为 []rune 进行统计没有问题。
附加到接受单个参数并返回布尔值的函数，范围值为true时，会把变量类型范围缩小为某具体类型
Go 遵循每 6 个月发布一个大版本的规律，最新版本是 Go1.20发布于 2023/01/01 Go 的每个版本围绕 “语言特性”，“工具链”，“Runtime”，“Compiler”， “Linker”， “Library” 这几个方面进行大量的迭代。 由于内容很多，本文打算总结研发过程中可能会关注到语言特性的改进，并使用一些case 对新的语言特性进行解释。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
在上一篇文章中，我引入了 TTF 格式的字体文件来解决各平台字体表现不统一的问题。
GPT-4的发布给ChatGPT带来了又一次飞跃，ChatGPT不仅支持文字输入，还能看得懂图片、甚至是漫画、梗图，以GPT-4为代表的多模态大模型非常强大。多模态大模型就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。
编者按：你是否曾经为如何创作和编辑一篇图文并茂、排版精美的文章而烦恼？或是为缺乏艺术灵感和设计思路而痛苦？AI技术能否在艺术设计中帮助到我们？今天我们为大家介绍的这篇论文，“Automatic Generation of Visual-Textual Presentation Layout”（图文排版的自动生成算法研究），刚刚被美国计算机学会会刊ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications （TOMM）授予2017 Nicolas D. Georganas 最佳论文奖，希望为大家在进行富媒体内容创作和分享时提供一个独到的思路和方法。
我发现官方的 TypeScript 文档非常有用，但是总觉得有点过于学术化并且枯燥无味。每当我发现一个新功能时，我想要知道这个功能究竟能够解决什么问题而不是长篇大论。
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下
索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构。MySQL在进行数据查找时，首先查看查询条件是否命中某条索引，符合则通过索引查找相关数据，如果不符合则全表扫描，建索引目的就是为了减少磁盘I/O次数，加快查询效率。
在ASCII码中，通过一个65的偏移量，使得一部分无符号数指向A-Za-z。 在C语言中，通过char类型的转换规范，可以将对应的01序列转换为英文输出。
目前，元宇宙热潮下，AI 数字人也开始涉及众多领域，包含文娱、服务、教育、营销等。市面上出现的 AI 数字人包括功能型 AI 数字人，如虚拟助手、虚拟导游、虚拟客服等；陪伴型 AI 数字人，如虚拟伴侣、虚拟家属等；社会型 AI 数字人，如虚拟主播、虚拟偶像、虚拟教师、虚拟医生、虚拟导购等。
在设计过程中，我们常常需要对设计图进行说明、标注、记录想法、收集灵感、引用系统资源。然而，没有合适易用的工具，这些过程很容易让设计稿变得杂乱不堪。一段时间以后，如果要重新进行编辑或维护，一切都变得格外痛苦。
微软、加州大学洛杉矶分校（UCLA）、华盛顿大学（UW）联合打造全新多模态数学推理基准数据集。
C语言运算符执行顺序对照表：在线查看C语言运算符执行优先级别 窍门： Ctrl+F 快速查找
从Android Studio Dolphin开始，查看应用日志的Logcat全面升级，堪称Logcat 2.0版本。下面就让我们看看LogcatV2.0究竟带来了什么新特性吧。 对于Android Studio的老用户来说，小海豚版本新出的LogcatV2.0在用法上有不小的差异，一开始会让人比较茫然。有些老用户可能更习惯之前的Logcat，可以通过以下办法关闭LogcatV2.0，重新启用旧的Logcat功能。 打开Android Studio，依次选择菜单“File”——“Settings”，在弹出的设置窗口的左侧列表选择最后一项“Experimental”，接着在窗口右边找到Logcat区域，把“Enable new Logcat tool windows”的复选框取消勾选，表示禁用新版的Logcat窗口，设置窗口如下图所示。
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索等 ，其效果直接影响后续处理的效果，因此是NLP研究的一个基础问题。 NER一直是NLP领域中的研究热点，现在越来越多的被应用于专业的领域，如医疗、生物等。这类行业往往具有大量的专业名词，名词与名词之间相互之间存在着不同种类
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
“乌蒙山连着山外山，月光洒向了响水滩。”近期在各大短视频平台爆火的《奢香夫人》你听过吗？奢香夫人是一位彝族“巾帼英雄”，这首同名歌曲早在2009年便已发布，如今突然“翻红”，不仅体现了大众对于少数民族文化高涨的兴趣，也见证着优秀的传统文化不息的生命力。
我们会使用一个叫Virtual Box的程序来搭建我们的渗透测试的测试环境。 我们可以使用Virtual Box在我们当前系统中创建虚拟机，在我们的实验中我们会创建下列机器：
通过 node -v 命令查看本机是否安装，如果没有安装，参考node.js安装指南 根据电脑系统环境进行安装
chart 是指一个完整的图表，如折线图，饼图等“基本”图表类型或由基本图表组合而成的“混搭”图表，可能包括坐标轴、图例等
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