计算机视觉是 AI 核心研究领域，目的在于让机器具备人类的“眼力”。计算机视觉是人工智能的 分支之一，目的在于通过电子化的方式来感知和理解影像，让计算机具备和人一样的"眼力"，能够 识别、理解周围的世界。人脑接受的 80%的信息来自眼睛(视觉)，50%的大脑活动都与处理视觉 信息有关，可见视觉在信息传递中的重要性和复杂性。
近年来随着智能化浪潮的迅速铺开，与以前只能看电视的智能电视相比，现在的智能电视还能打游戏、听音乐，用户还可在电视上自行下载、安装、卸载应用软件，功能大大丰富了。但随着智能电视功能的逐渐增多，以及越来越智能化，许多用户却发现看电视越来越费劲了。
用户生成的内容（UGC）对营销人员非常重要。有证据表明它比内部媒体产生更好的投资回报率。据Adweek的数据，64％的社交媒体用户在做出购买决定之前会确定UGC，而UGC视频的浏览量是品牌视频的十倍。
最近几年，我看过市面上很多 Python和人工智能的教程，基本都在这样讲： 先介绍Python基本语法、dict、tuple 等基本库的使用，最后学习机器学习、深度学习的常用算法...... 但我与Google人工智能开发专家彭靖田老师沟通后发现：这种“无法建立完整AI知识框架”的学习方法根本就是错误的！ 而且还经常缺乏对应知识点的实战，造成“学与练的脱节”。虽然价格不菲，但是学完依旧难以找到一份满意的工作！ 那么，我们就真的学不了AI吗？只能说再见吗？ 01 让96000+人选择的AI学习方法 首先你要
据麦肯锡估计，从现在到2030年，人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命，但他们不知道AI能做什么，AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术，对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤：
Industry Bi-weekly 是全球人工智能行业重点事件评论类双周报。我们会在海量的新闻和事件中，摘取最具行业价值的事件，并提供独到的分析评论，供从业者参考。以下是本期 Industry Bi-weekly 的节选内容。完整内容点击「阅读原文」即可购买。 深度学习落地硬件产品 深度学习带来诸如图像分类，面部识别等强大功能的同时，也需要强大的计算资源的支持。苹果最新的 iPhone 以及其使用的神经芯片，支持在移动设备实现深度学习。三星公司的 Exynos9810 移动芯片将支持类似的功能，提供硬件加
深入学习，机器学习，人工智能——所有代表分析的未来的流行词。在这篇文章中，我们将通过一些现实世界的例子来解释什么是机器学习和深度学习。在以后的文章中，我们将探讨垂直用例。这样做的目的不是让你成为一名数据科学家，而是让你更好地理解机器学习能做些什么。
一直以来都被高度曝光的人工智能领域相关应用，总是引来巨大关注。在电商搜索领域，人工智能发挥着怎样的作用？
一些大型的互联网公司很早就开始布局云计算领域如国内的阿里云和腾讯云，海外的AWS(Amazon Web Services)、微软云和谷歌云等。而2019年又是5G的“元年”，底层基础设施的完善也加速了无人汽车，万物互联、人工智能等领域的快速发展，而未来的这些服务无一例外都需要“云计算”的支撑，云计算将是即大型计算机、个人计算机和互联网后的又一次技术性革命。
<数据猿导读> 第一财经商业数据中心(CBNData)联合阿里巴巴发布首份《中国年货大数据报告》，报告显示，阿里巴巴在年货节期间共成交超过21亿件商品；“让年货先回家”也成为异乡客的新趋势 2月1日，
NFT，英文全名：None Fungible Token，中文全名：非同质化通证。可以简单的理解为一种数据格式，通过这种格式可以把多种形态的信息存储在区块链上。比如：图片、视频、 音频、纯文本等。
到底什么是机器学习？机器学习在商业领域如何应用？和大数据、统计学又有什么关系？DT君邀请到美国著名大数据教育机构、全美最佳大数据训练营“纽约数据科学学院”首席数据科学家张尚轩（Vivian Zhang），她通过丰富的案例，深入浅出地为我们介绍了机器学习的基础背景、算法和应用。
奥美中国与易观国际日前联合发布了调研报告《新手相之捕获女车主》，从208万女性样本中进行APP数据分析，描绘了一组中国女性汽车消费者的人物画像。 中国已经成为不折不扣的“车轮上的国家”，连续6年成为全球最大的汽车生产国和第一大汽车市场。然而，当中国经济开始放缓，汽车营销人员开始积极地寻求新的增长机会。对于很多人而言，这意味着把焦点放在女性消费者身上，因为她们对汽车的“购买意愿”在2013年已经超过了男性。 但是，女性究竟想要什么？为了描绘这一群未来汽车市场的新消费者的面貌，奥美与易观以中国的智能手机为切入点
导读：人类的智慧宽广而复杂。有些人类成就远远超出现今机器可达的领域，要想让机器触及这些领域，还需要一段漫长的时间。对于解决抽象问题、概念生成、情绪知识、创造力甚至是自我认知，即便是最强有力的深度学习算法，也无法在这些领域与人类智慧相提并论。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
在过去的十年中，公司对客户的数据量以及客户用于与企业互动的渠道数量都有了显着的增长。人工智能在优化客户和客户交互方面可能会有很大的希望。 按2015年市场份额计算，五大客户关系管理（CRM）供应商分别是Salesforce，Oracle，SAP，Adobe Systems和Microsoft，这五家公司几乎占整个CRM市场的一半。他们都在投资机器学习和AI的内部开发，同时也在收购AI初创公司。 在下面的文章中，我们将探讨这五位CRM巨头的人工智能应用，帮助读者理解： · 五大CRM巨头都支持A
1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了著名的图灵测试 (Turing test)
短短几年的时间，云计算已经开始影响人们日常生活，并不断渗透生活的方方面面。我们的个人资料被储存在云盘中，通过云盘里的应用程序来联系，借助手机和平板电脑来管理我们的数据。云计算逐渐成为大多数行业组织的关
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 作者：Barry Owen 翻译：姜金元 编辑：Alex 视频CMS Easy-Tech #034# 现在的视频内容比以往任何时候都多，已占据当今互联网80%的流量。但是，如果没有一个简单的方法来组织、存储和访问这些内容，它们只不过就是一堆数字杂物而已。通过充当媒体资产的中央存储库和提高在线视频发行效率，视频内容管理系统（CMS，content management syste
作者 | 神经星星 来源 | HyperAI超神经 By 超神经 内容一览：谷歌在近期发布的介绍可持续发展项目的博客和视频中，介绍了在以色列几个城市中安装了 AI 交通灯，是如何减少汽车空转造成的污染和能源消耗的，以及如何通过 AI 交通灯减少了路口的拥堵。 关键词：Google 智能交通 图像识别 交通预测 谷歌的碳中和：智能通行 Google 在前日于官网发布了一篇名为《Giving you more sustainable choices with Google（谷歌为你提供可持续选择）》的博客文
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 ，于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文 等任务。
作者 CDA数据分析师 1992年，肉丝（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人在S语言（贝尔实验室开发的一种统计用编程语言）的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言，直到1995年第一个版本正式发布（和各位年龄相仿）。因为他们名字的第一个字母都是R，所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身，再加上R语言的生父S语言，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！ 如果你平时的工作会涉及到统计学，那么接触R语言实在是太正常不过了。因为R语言本身为统计而生，
眼看双十一要到，各路电商又要开始开辟激情战场来绝地求生了。所以今天禅师特意找来一篇课程，由被称为“外贸电商平台鼻祖”eBay 的数据科学家李睿分享，NLP 在 eBay 的技术实践。
本文中，数据科学创业公司Yhat的前联合创始人，现任Waldo的联合创始人兼首席技术官Greg Lamp将会为我们这些机器学习菜鸟分享他对机器学习的看法。
“序言 o 传统电视似乎逐渐淡出我们的生活，沉寂已久的家电红海因为互联网智能电视的出现，开辟出了一个新战场。 o 智能电视相当于开放式的交互平台，搭载了操作系统，用户除了能收看正常电视节目外，也支持APP的安装与使用、网络浏览、智能操控等。 o 目前智能电视行业并不能像以前单纯地靠售卖硬件获取利润，而是将利润点延伸到内置的APP，内容应用服务去抢占市场的份额。 “报告背景 研究分析： 数据来源于 腾讯云分析（mta.qq.com）数据中心、应用市场等多方渠道，精确筛选重复数据。 网络公开资料。 在线约1
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。
---- 新智元报道 来源：TheVerge 作者：克雷格、肖琴 【新智元导读】谷歌两年前制作一个视频本周被曝光。视频里提出了“Ledger”概念，Ledger收集用户所有数据，然后根据用户的行为、习惯等信息，引导用户完成一个目标。看上去是在帮助用户解决问题，但细思恐极的是，这不就是黑镜里的情景吗？ 谷歌两年前做的一个视频，本周被曝光，立刻炸开了锅。 这个名为“The Selfish Ledger”的9分钟视频，描述了一个所谓的“Selfish Ledger”概念，它可以收集用户所有数据，包括在手机
介绍 日常生活中，推荐工作都是怎样开展的呢？推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐，你会怎样做呢？首先，我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次，我们做的已经超出人类的能力范围了。因此，我们的目标就是建立智能软件，让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时，我们的潜意识里已经接触到了一些推荐系统了。显然，这些都已经成为了网络营销（网上推送产品）不可分割的一部分。我们在此做进一步了解。 本文中笔者通过生活中的例子向大家解释了推荐系统
ChatGPT在各个平台被讨论，连上多个热搜，那它到底是什么呢？ 简单来说，它是美国“开放人工智能研究中心”研发的聊天机器人程序，能够真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。 “ChatGPT” 相关商标被抢注 这样一个具有创新性的产品不仅引来资本关注，且已向各个方面渗透，比如在知产领域，与“ChatGPT”相关的多个商标已遭抢注。 经查询得知，目前申请注册“ChatGPT”商标共42枚，申请人包括科技公司、贸易公司、电子商务公司和多个自然人等，商标涉及国际分类第9
对互联网广告来说，让不同的用户看到不同的广告是一件特别基本、也特别重要的事。比如，会吸引一位男性游戏爱好者的广告，内容很可能是电竞显示器、专业游戏键盘，而且他也很可能真的去购买广告中推荐的商品；可要是广告推荐的内容是香水、口红，他既不了解、也不感兴趣，这个广告推荐的机会就白白浪费了。
编译 | AI 科技大本营 参与 | 林椿眄 校对 | Leo 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是当今社会的热门话题。所以，最近有很多产品经理及那些有意向转向产品经理职位的人向我询问，如何才能成为更好的 ML 产品经理。 由于机器学习和产品管理之间的交集是一个相当丰富的话题，一篇文章不足以详细地阐述所有有关的内容，因此我打算把它分成三部分来分别说明： 第一部分——问题定义：什么样的机器学习产品是最符合用户需求的。 第二部分——机器学习的使用技巧：对于产品经理来说，需要掌握哪些特殊技巧来构建机器
hi，大家好~我是shadow，跨界设计师/全栈工程师/算法研究，目前主要研究方向是跨学科技术与体验，包括智能设计、智能产品、智能写作、增强现实等。
根据麦肯锡的数据，从现在到2030年这十几年间，人工智能将会为美国新创造大约13万亿美元的国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿美元。
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。
当 AI 在某一个单点任务上的表现接近或者超越人类的时候，就会给行业带来巨大的商机。在视觉分类、检索、匹配、目标检测等各项任务上，随着相关算法越来越准确，业界也开始在大量商业场景中尝试这些技术
许多用着Mac系统电脑的朋友们总是卸载不干净电脑垃圾软件，想要把垃圾软件卸载干净，可以尝试使用苹果电脑清理软件CleanMyMac。
1 . 概念描述 ( Concept Description ) : 主要进行 表征 与 判断 操作 , 概括 , 总结 , 对比 数据的特征 ;
理论部分 已经有很多神级大佬的工作，例如吴恩达老师的深度学习微专业课，所以不在这块花重复力气。
导读：本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
背景：某文旅企业为了提升自身品牌影响力和用户粘性，决定开发一套基于自建联盟链的数字藏品系统，将其旗下的各类文化和旅游资源进行数字化转化，打造独特的文旅数字藏品，并通过区块链技术保证其唯一性、稀缺性和可信性，同时提供线上线下的交互体验，吸引更多年轻人参与。
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
人工智能是当前社会的显学之一，但如果没有了机器学习和算法的支撑，人工智能就无从谈起。到底什么是机器学习？机器学习跟统计学又有何关系？在1月11日的数据侠线上实验室中，DT君邀请到美国知名大数据教育机构“纽约数据科学学院”首席数据科学家张尚轩（Vivian Zhang），她通过丰富的案例，深入浅出地为我们介绍了机器学习的基础背景、算法和应用。
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