李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源：知乎
语音识别和语音交互：小程序可以通过集成语音识别技术，实现语音输入和语音交互功能。用户可以通过语音进行搜索、下单、查询等操作，提高用户的操作便捷性。
EasyDL作为一款图像和声音的定制训练和服务平台，只要根据页面文字提示进行简单的拖拽操作，最快10分钟即可训练出定制化的深度学习模型。
AI技术的火爆无疑是近几年创新应用上的一次革命。如今AI技术在众多科技公司的推动下已经渗透到各行各业，气象行业也不例外。将AI融入到天气预报、大气探测、天气预警以及天气服务中的尝试一直未间断。AI技术的应用背后是大数据的支撑和机器学习的广泛探索。利用AI技术进行雷达图像的识别，进行短临预报；利用AI技术与数值模式结合提升预报的准确率；利用AI技术进行探测数据的质量控制和融合处理；利用AI技术进行天气预警的精准推送；利用AI技术进行大雾的识别、天气现象的识别等等，可以说AI已经在气象领域中全面开花。在复杂的大气物理、化学等机理研究难以取得突破时，融入AI技术是提升气象技术的有利补充。关于天气预报、探测等AI技术的应用上经验比较少，跟大家分享一下我参与实施的在公众气象服务中的一些尝试应用。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 在让计算机理解世界上，或许理解了什么并不重要，重要的是理解的能力。于是图普科技想到让它理解“小黄图”。 图普是一家图像识别云服务公司，接入它的API，上传图片，服务器就能以一
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。
2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 表1 各类人工智能公司数量与融资情况 技术类别公司数量/家公司平均融资额度/美元说明深度学习/机器学习（应用）2001384万机器学习是一种基于对已有数据学习的计算机算法技术。深度学习是机器学习的一个子类
随着人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 成为科技企业研发重点，专利申请量也在逐年提升。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
11月12日，中国专利保护协会发布《人工智能技术专利深度分析报告》，对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了科学统计和深入分析。
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
在7月7日ArchSummit深圳架构师峰会上，魅族联合InfoQ共同策划举办了第9期以“大数据和 AI 应用实践”为主题的魅族技术开放日活动。活动邀请了5位小组长：分别是腾讯云大数据及AI产品中心技术专家 张杉，eBay数据和商业智能研发总监 沈则潜，销售易技术VP 赵宇辰，魅族高级算法工程师 李梦婷，魅族数据平台研发组长、架构师 张欢引。 现场讨论非常热烈，大家相见恨晚，各抒己见，畅所欲言，对于大数据平台架构、推荐系统、图像识别、机器学习等话题，几乎有说不完的想法，讨论不完的问题，借助这样的机会，确实可
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）作为深度学习算法的一种，被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用，并探讨其在深度学习领域的潜力。
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
在人工智能产业中，应用层是一个极大的部分，是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外，人工智能的软件应用在单独商业化的同时，也在为这些硬件产品提供服务，像智能家居的语音控制
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的文档和教程，以及上手快且简单易用等诸多的优点，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中，或许是源于视觉对人类的直观性和重要性，图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前，该技术已经逐渐趋于成熟，并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下，对于绝大多数的 AI 开发者而言，利用 Te
编者按：由中国人工智能学会、阿里巴巴以及蚂蚁金服联合主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将于7月22-23日正式召开，届时，蚂蚁金服人工智能部技术总监李小龙将在智能金融论坛上分享蚂蚁金服在“人工智能+金融”的进展。在此之前，我们专访了李小龙。 金融被誉为是人工智能的风口之一，蚂蚁金服无疑是这一风口下的先行者。 蚂蚁金服只做Tech（技术），用技术支持金融机构做好Fin（金融），这样的定位和大多数试水“人工智能+金融”企业大相径庭。 不久前，
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型。它可以通过模拟人类语言的方式来生成自然、连贯、有意义的文本。
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
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
近日，谷歌大脑的创始成员和 AutoML 的缔造者之一Quoc Le再推新研究论文，在题为“对抗性样本改善图像识别”一文中提出一种增强的对抗训练将对抗性样本AdvProp。
感觉自己什么也不会，导师放养，又想要拿一个offer，但时间有限，只有一年半。我想，很多同学在硕士阶段可能都有这样的困惑。本来这是一个很好的问题，但让我遗憾的是，高票回答聊的都是项目经验、竞赛、简历、LeetCode这些。感觉没有一个达到点上的，所以今天和大家聊聊这个问题，希望可以对迷茫当中的同学们有点帮助。
人工智能（AI）是当今科技领域最热门的话题之一，涉及范围广泛，从理论研究到实际应用。人工智能根据其目标和实现方式的不同，可以分为通用人工智能（AGI）和狭义人工智能（ANI）。本文将详细讨论通用和狭义人工智能的区别、应用领域及其未来的发展方向。
Gemini是谷歌公司推出的一个人工智能大模型，能够在不同平台上运行，并包括三种不同规模的模型：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano。其中，Gemini Ultra是最大、功能最强大的类别，被定位为GPT-4的竞争对手。2023年12月6日，Gemini的初始版本已在Bard中提供，开发人员版本将于12月13日通过Google Cloud的API提供。据谷歌公司高管称，Gemini Pro的表现优于GPT-3.5，但回避了关于它与GPT-4相比的问题。在八项基准测试中，Gemini有七项结果优于OpenAI通用模型的最新版本GPT-4。
随着科技的迅猛发展，大数据和人工智能（AI）已经成为当今科技领域的两大热门话题。它们不仅在各自领域内取得了重大突破，还在不断地交汇和融合，开创了数据大帝国的时代。本文将深入探讨大数据和人工智能的融合，分析其在不同领域中的应用，以及这一趋势对未来的影响。
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
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。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。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，介绍腾讯深度学习平台Mariana，本文为第一篇。 深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点，在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务，在2014年第一季度，即拥有3.96亿月活跃用户的微信，8.48亿月活跃用户的
在当今数据驱动的世界中，有效地检索和利用信息是一项关键挑战。在数据库、搜索引擎和众多应用程序中，寻找相似数据是一项基本操作。传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。用户搜索词可能含糊且多变，如“鞋子”、“黑色鞋子”或“Nike AF-1 LV8”。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
本文介绍了前端识别验证码的常见思路，并基于canvas实现了简单的图像识别示例。同时，对于图像识别中用到的图像处理技术也进行了相应的原理介绍和实现细节说明。此外，还提供了一些提高识别准确率的方法和技巧。
然而，随着时间的推移，AI不再仅仅是幻想的产物，它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
AI 科技评论按：近日 Facebook 科学家团队发布基于主题标签的深度学习方法，使用已有的拥有主题标签的图片作为训练数据，从而大幅提升了训练数据集的大小。数据集的增大必然会引起图片错误率的提升，他们同时发布了处理图片噪音的方法。他们团队的这项工作对于现今的图片识别领域有着广泛而深远的影响。AI科技评论对全文翻译如下。
为了了解图像识别，小编阅读了很多文章，并将其中一篇英文文献翻译出来，重现文献中的实践步骤，而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果（魔术师提供文献相关的所有技术资料，公众号后台回复【图像识别】，即可获取源代码下载链接~~）
在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢？本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。
最近朋友问我能不能写一个自动化，帮他解放一下双手。我想了想，在我知识里很多辅助脚本制作工具，想想那些可能会有一堆局限性，想到了Python有自动化测试游戏框架或者工具，但是一直没有了解，搜了下资料，突然发现了AirTest，嗯…还是小几年前的东西，于是我面无表情的点击了进去。
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