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谷歌的AI应用开发之道

因为从2019年Google I/O展现的新进展来看,谷歌几乎没有新推出什么软硬一体的AI新产品,反倒是各种基于手机的AI应用解决现实挑战。 而在最近的谷歌AI东京座谈会现场,两位谷歌AI产品经理也集中表达了这样一种产品开发之道: 尽可能手机就能用,而且最便宜的智能手机都能使用。 Julie说5G的进展是很好,但对于谷歌AI应用打造来说,“帮助有限”。 因为她们希望每一款AI应用,基本标准都是完全无网络、纯本地的,这样任何情况下,都不影响正常使用。 所谓联邦学习,简而言之就是本地化训练和学习AI模型,对于小数据学习的要求非常高,但这样也能最大化保证用户的隐私安全——毕竟数据不用离开终端。 Julie也多次谈到AI应用开发中的数据挑战。 Julie说,类似AI应用开发过程中,数据样本非常重要,一方面数据本身很特别,另一方面还要考虑到这类人群的隐私需求。

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低代码开发AI行业应用前端UI,全景低代码开发

泛前端视角下企业AI落地的趋势和痛点 AI行业应用将由单点能力比拼进入方案和产品整体能力比拼阶段 你有我有全都有: 拥有头部AI能力和资源的服务商在相对成熟场景的单点技术能力日趋同质化 人才同质化 AI 应用场景和业务同质化 相对成熟的AI应用场景,普遍适用于各AI服务商的业务,日趋于迁移复制。 能力同质化 面向相似的业务场景,同一批人研发出类似的能力和服务。 面向行业的无代码搭建方案Aladdin及应用案例介绍 面向非编码角色:提供交互式可视化的,无代码前端系统原型设计。 面向编码角色:提供面向行业场景的规范组件,以及低代码的开发方案。 设计即代码,方便对设计代码进行二次开发 4. 提供大量优秀案例,方便二次开发。 同步生成开发友好的代码。 支持交互式搭建和调整参数。

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    手把手教你移动端AI应用开发(二)——将AI模型集成到安卓应用

    上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用,本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例,详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。

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    AI人脸应用

    前端开发根据自己的审美或者请人设计,想自己弄得可以参考material design的规范,或者去GitHub使用现成的UI组件。 建议自己动手写写前端,个人经验,写过后会对数据结构设计,前后端分离有个很直观的印象,关键是能提高个人审美(手动围笑) 这里还需要的是对数据的持久化处理,可以选用云开发的数据库,也可以去别的平台,建议是找接口封装简单易用的

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    【讲座预告】利用 Metropolis SDK,快速开发和部署 AI 应用

    直播时间:4月27日,下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架,从数据中心到边缘端,实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链,如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台,如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠  NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学,软件工程硕士,2018年加入英伟达,负责开发者生态和行业解决方案的落地 ,聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域,智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名: 参考资料: NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案

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    实战:从0搭建完整 AI 开发环境写出第一个 AI 应用

    本文帮你入门 AI 应用开发,写出第一个 AI 程序 -- 手写识别(见下图)。同时会穿插着讲一些必备的 AI 知识和背景,带你走入 AI 新世界的大门。 通常一个多小时即可完成环境搭建和 AI 应用。 1. 配置 AI 开发环境 1. 安装要求 Windows 64 位版本 强烈推荐升级到 Windows 10 的最新发行版,并安装上所有更新。 数据预处理 数据预处理是 AI 应用的重要一环。 在大部分 AI 应用中,特别是本文的图片分类应用中,通过监督学习来训练模型。 但迈出这小小的一步,就进了 AI 应用开发的门槛。这里先抛砖引玉,再提出一些实际中会遇到的问题,并给出部分解决方案供参考。 在真正应用时还会发现更多的问题,如连笔文字,歪斜矫正,梯形校正等等。 因此,加入 AI 模型后,能将不可能变为可能,但所需要的软件开发工程量仍然很大,传统软件开发中的挑战一样也不会少。 在思考实际场景的同时,也会逐渐培养出 AI应用意识。

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    【探索AI开发】谷歌、微软用AI开发AI,特定任务超越人类AI专家

    【新智元导读】为了应对AI人才不足,以谷歌为首的企业正在想方设法,开发能够取代AI研究员的AI系统,让创建AI软件变得容易。 开发出能够自己编写程序的AI,是AI研究者的梦想,也可能是众多计算机程序员的噩梦。 现在,以谷歌为首的各大公司,在AI人才严重不足的情况下,开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AIAI。 不止是谷歌,微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在开发能够自己开发AIAI上面投注努力,这正在形成一种趋势。 同时,为了让这种方法应用于ImageNet这样的大规模数据集,就在上周,谷歌大脑的研究人员对AutoML做了升级:重新设计搜索空间,让AutoML找到最好的层,然后多次堆叠,创建最终的网络;并将在CIFAR

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    Reality AI -面向工业应用的语音AI

    Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用,如加速度传感器和震动传感器数据,环境音识别等,极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ? 对于AI的工业级应用,有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键,Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ? 可通过如下链接了解更多内容,更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part

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    开发AI可是个大工程 脸书想让AI自己开发AI

    互联网巨头正在开发计算系统,让它们代表工程师测试无尽的机器学习算法,它们自己就可以循环测试许多的可能性。更棒的是企业正在开发一套AI算法,让算法来编写AI算法。没有开玩笑。 但Facebook的最终目标是开发一套新的AI模式,让人类从事的单调乏味工作尽可能少。 有了新工具,别人开发的算法工程师可以拿来重新利用,十分轻松,修改算法应用在其它任务上也会简单许多。 ? 很快,米汉那与团队就将Flow应用到整个公司。 以前在Facebook社交网上推出一个新AI模型需要60天左右的时间,现在每周就可以发布几个新的模型。 事实上,深度学习的应用前景远不止如此。 更有趣的地方在于:AutoML也许可以利用AI开发AI。 正如米汉那所说的,每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。

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    自学鸿蒙应用开发(43)- 秒表应用开发(1)

    从本篇文章开始,边学边练开发一个秒表应用,本文是本系列的第一篇:绘制表盘。先看演示视频: 准备布局 内容很简单,一个Text组件加上自定义的秒表组件。 <? 这样一方面可以使读者了解真实的软件开发工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题;另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明,让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊,并合理运用设计模式。 对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛;希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考;使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础

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    自学鸿蒙应用开发(44)- 秒表应用开发(2)

    经过几天的开发,秒表应用终于初具规模了,先看执行效果: 指针式秒表组件 下面是自定义指针式模拟秒表组件的实现代码。具体内容参见注释。 初始化 private void Initialize(AttrSet attrSet){ addDrawTask(this); } } 在布局中布置指针式秒表组件 在本应用的布局中 这样一方面可以使读者了解真实的软件开发工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题;另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明,让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊,并合理运用设计模式。 对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛;希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考;使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础

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    创建你的 AI 应用

    只要你掌握 AI 程序开发,还怕老板不追着你加工资?! 所以,本文将教你写出第一个 AI 程序 – 手写识别(见下图),入门 AI 应用开发。 ? 注意:安装过程建议在网速稳定且较快的环境下进行。 Visual Studio Community 版是完全免费的,包含有 Visual Studio 的大部分基础功能,也能全面的支持 AI 应用开发。只需要用微软账户登录后,就可以一直使用。 ? 安装 Visual Studio Tools for AI Visual Studio Tools for AIAI 集成开发环境中较核心的部分,包含了训练任务管理、模型推理等功能。 二、训练第一个模型 下载的 samples-for-ai 中包含了大量的机器学习训练和应用的示例。 三、创建第一个 AI 应用 克隆代码,并导入训练好的模型,就可以试试自己的第一个 AI 应用了!接下来分析一下核心的代码。 把程序跑通 克隆代码 使用下面的命令来克隆 AI 应用的代码。

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    Fabric应用开发

    本文介绍fabric的应用开发模型,Node SDK的使用以及运行一个简单的fabric应用示例。 而在实际开发中,fabric区块链应用应该拥有一个完整的应用程序来处理前端发起的请求,调用SDK与各节点进行交互,最终利用fabric底层特性将数据存入区块链中。 应用模型 [架构图] Fabric应用可以分为三层,App层,SDK层,Fabric底层。开发人员需要开发的包括app应用和链码chaincode。 应用程序一般运行于客户端节点上,负责处理请求并调用相应SDK与Peer节点,Orderer节点,CA节点进行通信。chiancode负责业务逻辑的执行,从账本查询数据或更新数据到账本。 /runApp.sh 该脚本完成: 启动fabric网络节点(docker-compose up) 下载所需node模块(npm install) 启动应用程序监听4000端口(node app.js)

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    Mybatis开发应用

    本篇篇幅较长,涵盖了Mybatis开发中所有的应用技巧。 1. Dao层实现 1.1 传统开发方式 1.1.1 编写UserDao接口 public interface UserDao { List<User> findAll() throws IOException 1.2.1 代理开发方式(重要) 采用 Mybatis 的代理开发方式实现 DAO 层的开发,这种方式是我们后面进入企业的主流。 Mapper 接口开发方法只需要程序员编写Mapper 接口(相当于Dao 接口),由Mybatis 框架根据接口定义创建接口的动态代理对象,代理对象的方法体同上边Dao接口实现类方法。 开发步骤: ① 导入通用PageHelper的坐标 ② 在mybatis核心配置文件中配置PageHelper插件 ③ 测试分页数据获取 3.2.1 导入通用PageHelper依赖 <!

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    用JavaScript打造AI应用-从Nodejs SDK 看DuerOS的技能开发

    使用JavaScript能能否开发AI应用么? 答案是肯定的。 那对于JavaScript的开发者如何开发人工智能相关的应用呢? 这还是需要明确具体的应用场景,但是人工智能操作系统(可参见《感知人工智能操作系统》一文)的产生扩大了AI应用的领域。 就对话式AI系统(例如DuerOS)而言,平台化更是Javascript开发者的福音。基于AI操作系统和开发平台,Javascript开发者可以更加高效地开发AI应用。 DuerOS 的 Nodejs 应用示例 关于DuerOS的详细介绍,可以参见《面向接口/协议? 看DuerOS的技能开发》,当然对NLP的更多理解(可以参见《感知自然语言理解(NLU)》一文),对于开发对话式AI系统上的技能应用,是大有裨益的。

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    谷歌开发AI新工具:预测病人死亡时间 将应用到诊所

    谷歌旗下的Medical Brian团队开发了一种新的人工智能算法,可以帮助医院预测病人的死亡时间,并有望在医疗领域展开更广泛的应用。 一名身患乳腺癌晚期的女士来到一家城市医院,她的肺里已经充满液体。 谷歌人工智能主管杰夫·迪恩(Jeff Dean)今年5月表示,谷歌的下一步计划就是将这套预测系统应用到诊所。迪恩负责的医疗研究部门Medical Brain正在开发多款能够预测疾病的人工智能工具。 谷歌的人工智能系统为每家医院分别开发预测模型。如果要为所有医院开发统一模型,就会遭遇更大的挑战。谷歌正在寻找新的合作伙伴,以便获取更多数据。 英国监管者去年批评Alphabet旗下的DeepMind人工智能实验室,指责其在没有告知病人的情况下利用一款应用来分析他们的公开病例数据。 他们也在皮肤病学领域开展研究,利用一款应用来识别恶性皮肤病:他们还让在产品经理身上涂抹了15个假纹身,用来检测系统的效果。

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    Gartner:70%新应用由低代码开发AI热潮后小数据崛起

    70%新应用由低代码开发,市场过热,没有“no-code” 低代码是技术界近期的一个热词,在采访中,孙鑫用单独一段篇幅分享了Gartner的预测:到2025年,70%的新应用将由低代码/无代码技术完成开发 低代码更大的意义是方便公民开发者(非专业软件开发人员),以及让开发者用公司已做好、可复用的组件和模块,开发应用。 另外,孙鑫看到,在中国,多数业务侧用户对技术的依赖性和使用度并不高。 现在,低代码强调了对业务的作用,但是(用低代码)做数据分析的并不多,而在开发侧,(用低代码)做应用开发的也很少。“(使用低代码)技术的差距并不明显,最大的差距可能是人力”,孙鑫提到。 AI热潮后小数据崛起,AI的下一步:敏捷性 Gartner看到,因为疫情的到来,越来越多的业务不得不搬到线上。 对应大数据,Gartner认为,小数据和宽数据可以作为AI深度学习的补充。

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    手把手教你移动端AI应用开发(一)——快速在安卓上跑通OCR应用

    手机AI拍照、语音助手、AI翻译、人脸解锁等应用开发爆发式增长,人工智能手机成为真正打开数以亿计普通人生活大门的钥匙。 身处AI人工智能时代,掌握AI应用编程技能,可以帮助你拿到打开新时代大门的钥匙,更快地融入这个时代,成为走在时代发展前端的优秀人才。 本文尽量用最简单的操作,给大家展现如何将AI模型集成到APP中,希望通过本教程与示例应用,带大家快速入门手机端AI应用开发。 效果展示 开始之前,先给大家看一下本项目的最终效果。 ? ? 本应用开发使用的是安卓平台(只需一台电脑,一部安卓手机就可以搞定)、使用开源模型(飞桨文本识别模型OCR)。看完这篇文章,你可以快速上手AI应用开发。 Android项目通常是用Java或者koltin开发的,但是也支持C++的底层开发,这里OCR的处理考虑到高效,需要使用C++开发,NDK编译。

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    后台开发 vs App应用开发

    原文链接地址:后台开发 vs App应用开发? 最近很多老铁从app转做后台了,说app招聘的太少了,基本混合开发一出,app原生开发需求越来越少。 [1240] App应用开发成果显著,能够激励自己进步,比较好玩。优势是能够自己独立开发应用,有更多的机会接触需求/客户,更懂产品。由于我不是做这方面的,所以它的苦逼之处我也太清楚,跨平台? 开发上说iOS或者android做得好,基本上指的是,框架/系统接口用着熟练,进一步是了解内部实现原理。而这两个货的系统,一个闭源一个碎片化严重,深入研究难度不小。 应用开发好‘玩’,会有“所见即所得”的看得见、摸得着的成就感,而且上手快,有项目的话很快就能积累起经验。 后台开发修炼内功,需要沉得下心,但是知识体系比较稳定,以不变应万变。优势是对系统底层比较熟悉,能够更好的胜任架构方面的工作。

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    Linux应用开发【第十三章】CAN编程应用开发

    文章目录 13 CAN编程应用开发 13.1 CAN介绍 13.1.1 CAN是什么? 报文分类 13.5.2 CAN 应用报文应用分析及实例 13.5.2.1 CAN 应用报文定义 13.5.2.2 CAN应用报文发送规则 13.5.2.3 汽车CAN应用报文发送应用实例 13CAN编程应用开发 在汽车工业,许多制造商 都应用他们自己的标准。 表格 OSI开发系统互联模型 序号 层次 描述 7 应用层 最高层。用户、软件、网络终端等之间用来进行信息交换。 STM32 CAN应用编程,步骤如下: 13.3.2.1准备STM32工程模版 请参见第14章节代码“01_stm32f407_can”例程; 所使用的开发环境为:MDK 5.24. 14.5.2.3 汽车CAN应用报文发送应用实例 通过上一小节的描述,我们已经了解了车厂规范中三个应用报文发送类型,现在我们就开始在100ask_imx6开发板上进行试验,实现车厂应用报文的需求。

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