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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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区块链技术开发日趋火热 那么它的应用潜力在哪里

,具有广阔的应用前景。 在区块链技术开发中,IBM、微软、Google、BAT、高盛等技术储备雄厚、中长期战略清晰的大公司纷纷布局区块链。 、主链开发、基金会发起 以及对接主流交易所上都有可实施、可落地的一整套成熟方案。 timg.jpg 不仅如此,先达区块链还围绕区块链技术开发生态的人才、资金、资源、资讯等周边服务,所有应用都可加入。 从目前区块链技术开发应用来说,在财务管理上,特别是跨境对账、清算、结算的成本一直很高,有些手工核对流程效率非常低,而区块链技术具有数据不可篡改和可追溯性,武汉先达区块链公司正是深知此特点,通过5年区块链专业技术的研发

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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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    【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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    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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    DeepMind将部分健康业务移交谷歌,包括其开发AI应用Stream的团队

    Deepmind宣布,移动应用程序Streams背后的团队将加入谷歌,这一程序可以帮助医生和护士为患者提供更快,更好的护理。 把数据中心效率,Android电池续航时间,文本到语音转换应用程序以及现在Streams团队的工作带到实践中,是一件很令人兴奋的事情。 在那段时间里,医疗保健AI研究方面取得了重大进展:比专家更快,更准确地检测眼病;计划在几秒钟而不是几小时进行癌症放疗;努力从电子记录中检测患者的恶化情况。 当有可能对规模产生影响的有希望的结果时,DeepMind将与Streams和谷歌的转化研究团队密切合作,探讨如何将研究思路应用到临床环境中。 在未来几年,DeepMind期望AI帮助科学家在从蛋白质折叠到图像分析等各种问题上取得变革性进展,从而可能改善医学诊断,药物发现等等。

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    Today| AI在基于真实世界数据的药物开发中的应用

    AI已经被广泛应用于药物开发过程的许多阶段,用于识别新的靶标,增加对疾病机制的理解,开发新的生物标志物等。 利用RWD的AI方法在药物研发过程中的应用 不同的药物开发阶段,很少有研究在RWD上使用AI,大部分研究都出现在临床或上市后阶段。 未来的应用 药物开发过程中,RWD和AI方法可能会在其他几个场景中发挥作用。 结论性意见 AI和RWD的使用已经出现,但集中在药物开发过程的几个阶段的有限领域。大多数AI研究集中于从EHRs中的临床叙述中检测AE,少数研究探讨了试验招募优化和临床药物再利用的应用。 受益于详细的、纵向的、多维度的RWD大集合和强大的AI算法,AI方法在RWD上的应用为药物开发提供了黄金机会,尤其是在识别以前未知的关联和产生新的假设方面。

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    手把手教你移动端AI应用开发(三)——部署环节关键代码最详解读

    前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。 AI应用的核心包括以下两大块:如何开发一个模型、以及如何将模型部署到项目进行应用。 现在有许多关于AI的教程,比如如何进行目标检测、图像分类、NLP以及构建聊天机器人等,反复强调相同的几点: 首先,使用像飞桨这样的深度学习平台开发模型。 具体实现方法 移动端的AI应用开发具体实现,包含以下操作: ? 生成和优化模型。 看到这里,是不是觉得开发一个移动端AI应用也没那么难呢?飞桨提供了很多的开源模型,有兴趣的朋友可以参考本教程,发挥自己的想象力,开发更多有趣、有意义的应用哈。

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    多伦多大学开发反人脸识别系统,AI应用的伦理问题不能枉顾

    而“战斗民族”俄罗斯的最大科技公司Yandex的技术总监Grigory Bakunov,甚至与黑客合作开发了反人脸识别涂装。另外,也有研究表明,某些人脸识别软件可能存在种族偏见的问题。 人脸识别褒贬不一,多伦多大学研发反人脸识别系统 据了解,考虑到人们对人工智能监视系统的担忧,多伦多的研究人员开发出了一个防御系统。 工作原理:采用基于数据集的AI对抗训练 而多伦多研究人员的算法,则是在600张人脸的数据集上进行训练的,并提供一个可应用于任何图片的实时滤镜。 小编看到,多伦多大学研究人员,开发AI反人脸识别系统的出发点是好的——考虑到人们对人工智能监视系统的担忧。 不过,从谷歌内部宣布不再为五角大楼AI项目(Project Maven)续签合同一事中,大家或许也能看到,AI应用的伦理问题是不能枉顾的。

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    ​实力证明赢在起跑线:小学生开发AI识别危险文具应用

    开发背景 我们经常在家里面玩剪纸和手工,要用到剪刀,刀子等工具,有好多次都忘记放回笔筒或者笔盒。弟弟不小心就会拿过来玩,这就变得很危险。 幸好PaddleX提供了可视化的训练客户端,可以很方便地得到我们所需要的功能的机器大脑(编者注:PaddleX可视化客户端是百度提供的全流程开发工具,上面集成了基于YOLO的目标检测的训练自动化方法)。 然后,启动PaddleX选择目标检测类应用,按照要求导入数据并启动训练。 应用与实验 模型训练好了后,我通过爸爸帮忙搭建了远程摄像头的实验环境。让程序在计算机上启动,然后通过远程摄像头进行了实验所需的实时摄像数据采集。 将来,这个“小提醒器”还可以包括更多的文具和玩具,更多的目标自动检测,会将更多的便利应用到我们的日常生活中。 让科技改变我们的生活!

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    面向NLP的AI产品方法论——如何通过数据分析迭代优化

    笔者所在的公司,过往开发了十几个多轮语音交互技能,平均算下来,首个BOT上线后,差不多得有半年时间进行迭代,才能够有稳定的,比较好的数据表现。 出门问问这一块做得比较细致,页面层级比较深,期望用户能够给予更精准的反馈,到底自己的AI助手哪里做的不够好。 找出正常的用户后,进行分析统计,比如4个槽位,仅仅填充了2个,用户努力对话几轮后,放弃掉了,哪里卡住了,哪里半途放弃了,这种就非常值得研究。很容易形成一个数据漏斗,看看问题主要集中出现在哪。 兜底闲聊能接上话就好,一般AI认怂话术是,“抱歉我不明白,请对我说blablabla……” 如果上面的例子比较扯的话,来看下面在电影场景下正常一些的例子。 但是方法论都是共通的,我可以随便换任何业务的任何案例,其实这一块也不难,做互联网的时候数据分析技能过关,切换到AI领域也是一样的,技能可以应用于很多行业。

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    专访天数智芯倪岭:如何赋能企业更有效地进行AI应用开发

    近年来,在大数据、云计算等技术升级的共同推动下,人工智能技术及应用取得了蓬勃发展。如今,继“互联网+”之后,“AI+”已蔚然成风。 如今在中国有这么一家公司,就是致力于帮助企业快速且低门槛地使用人工智能工具,解决开发环境部署和高成本投入等问题。 “我们的目标是将企业AI开发应用变的更快、更简单”,天数智芯研发副总倪岭表示。 ,帮助企业更快速可靠的进行大数据和人工智能应用开发与落地。 AI应用,云服务和产品解决方案,分别被称为:SkyFront、SkyHealth、SkyFinance和 SkyEdu。 “过去两年多,我们充分发挥了软件平台的优势,在人工智能的数个垂直领域积累下多个应用场景。当然,让企业能够更快速、更有效地进行智能应用开发的目标永无止境。”

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    TensorFlow可应用于Android Things的物联网;GitHub发布开源指南 | AI开发者头条

    AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。 欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com Android Things给物联网设备带来基于TensorFlow的机器学习和计算机视觉 ? 最近发布的Android Things开发者预览版2(DP2)使得TensorFlow更容易用于物联网设备上的机器学习和计算机视觉。 模型学习正在成为一种高效的漏洞寻找技术,有银行卡、网络协议和遗产软件等领域的应用。 通过抽象(abstraction)技术的使用,这些算法可以被应用到复杂系统上。 详情:http://dataunion.org/27345.html(点击文末阅读原文查看)

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    3个问题,1套非技术人员的AI方法论 | 哈佛商业评论最新热文

    在大多数公司、组织和政府部门中,投资\投入AI之时,更明显的精力被放在了人才和买技术工具上。 但更重要的应该是找到一种方法、手段,让团队中的所有成员,都能更好地理解AI。 但往往忘记了,一切都要在人们明确其参数范围的前提下,AI才会显得出色而有用。 知道AI擅长什么,才能在面对问题时知道:这个AI可以解决,这个AI还没法解决。 第三,知道AI无法做什么。 不要认为呼吁学习“AI方法论”,是因为AI万能,恰恰相反,是因为AI不能做的还有很多很多,只有知晓AI的不能,才能在AI使用中防止被“忽悠”。 比如聘用谁、不聘用谁,董事会上该讨论和进行的决策,这些都无法让AI全权完成。 总而言之,AI时代已来,但最好的拥抱方式是善于为AI找到应用机会,能够帮助员工更高效完成现有工作,并快速实施更多的想法。 对AI有更充分的了解,就能知道哪里可以部署AI哪里需要避免AI哪里需要投资AIAI会让人类组织和团队不断进行变化,包括在组织工作方向、沟通和脑暴的时候,有AI和没有AI都会不同。

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    AI小程序,下一个5年最好的创业机会

    同样是一万块钱,在一年之前,比特币,或乐视股票,结局是截然不同的。 ? 与之相对的,是创业的门槛越来越高,淘汰的速度越来越快,如果你不能迅速的把握住机会,你就只能看别人1年积累20年的财富! 那么小程序的创业红利究竟有哪里呢? 大家也都知道,实体店老板他们是不怎么懂互联网的,但是做小程序是需要技术的,很多人完全就不懂技术,不知道怎么做,所以最好的办法就是找小程序代理商,帮他们开线上店。 我自己帮实体店开发一个小程序不是更好吗?因为时间来不及了,如果你现在去做,市场调研+产品开发,磨磨蹭蹭又要浪费几个月的时间,但是,这波红利市场不等人! ? 毫无疑问,小程序的大时代正在开启。 某行业大咖预测,2019年,小程序的总用户数将突破300万,累计用户将突破8亿,而开发者则有可能达到400万。 但,小程序不是万能药,也不是人人都可以分得一块蛋糕。 ,一定是平庸的; 其三,用户人群、用户画像一定是极精准的,凡是不能对用户数量深挖、打通、利用的应用级小程序一定会被淘汰的。

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      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

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