人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
AI 科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京 JavaScript／Node.js 开发者社区的运营者，曾就职 IBM 创新中心。本文为系列文章第二篇，由 AI 科技评论独家首发。 第一篇传送门：《聊天机器人的发展状况与分类》。在上一篇文章中，介绍了聊天机器人目前的发展。本篇主要介绍基于规则的，检索的聊天机器人引擎 - Bot Engine. 问题域 Speech to Text => Logic => Text to Speech STT和TTS，目前有很多厂商提供技术产品： Speech
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
「地球上有 77 亿人，但只有 6 个人在外太空生活、工作（注：国际空间站最多可承载 6 个人生活和开展科研工作），现在，还有一个机器人，它不仅能够辅助宇航员进行科学实验研究，以及设备维护方面的工作，同时在心理上来说，也是宇航员的一个伴侣，在客观决策方面给宇航员提供帮助。」
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
本届 IBM Think 大会（IBM Think 2019）从 2019 年 2 月 11 日到 2019 年 2 月 15 日，为期五天。去粗取精，我们看本届 IBM Think 大会有哪些亮点。
Services 1)Language 1.1) AlchemyLanguage :Demo Document AlchemyLanguage is a collection of APIs that offer text analysis through natural language processing. The AlchemyLanguage APIs can analyze text and help you to understand its sentiment, keywords, en
image.png Text to Speech Synthesizes natural-sounding speech from text. The Text to Speech service processes text and natural language to generate synthesized audio output complete with appropriate cadence and intonation. It is available in several voices,
5岁学编程，7岁上YouTube发编码和网络开发教程，8岁开发iOS应用程序，9岁APP被苹果上架，11岁发现IBM公司的bug，12岁出了一部iOS编程书籍。今年，刚满14岁的他正准备出第二部有关AI的书……
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
谈到视频理解，不得不给大家介绍一下新鲜出炉的视频理解技术之一：TSM（Temporal Shift Module）。TSM是由MIT和IBM Watson AI Lab的Ji Lin，Chuang Gan和SongHan等人提出的通过时间位移模拟3D建模达到效果和性能的平衡，提高视频理解能力的模块。
来源 | github 【磐创AI导读】：本系列文章为大家介绍了如何使用特定领域的文档构建知识图谱。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中，端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示，具有较好的可扩展性和鲁棒性；而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法，将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题，进一步提高了语音识别的准确率；基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制，通过对输入序列进行加权处理，进一步提高了模型的识别准确率；基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理，提取出序列中的特征信息，进一步提高了模型的识别准确率。
【新智元导读】IEEE Spectrum 日前公布了一个“记分牌”，显示了在医疗领域的各个子类中，AI 和人类医生谁更占优势，其中涵盖了心脏病、中风、自闭症、脑肿瘤、眼科、皮肤癌和一般性诊断等各方面
本周一，IBM开发的人工智能Project Debater与人类辩手的两场辩论中，均取得了胜利。研究人员称，开发这款机器视为了帮助人类建立充分知情的论点并做出更好的决策。随着人工智能的进步发展，人类可能连最擅长的辩论也比不过它们了。
刚被曝光的IBM内部文件显示，许多医生在使用Watson时，发现AI给出了“多个不安全、不正确的治疗意见”，甚至在极端的诊断案例中，Watson给有出血症状的癌症病人开了容易导致出血的药品，严重时可致患者死亡。
一个月前，谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音（Text-to-Speech，简称TTS）技术上取得代际突破，接着该公司又对其语音转文字（Speech-to-Text，简称STT）API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型，根据特定用例量身定制：短语音命令、打电话或视频，在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今，升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
2014年，人工智能得到了前所未有的关注， Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论；资本对这个方向也是趋之若鹜，截止到2004年，有超过20亿美元的风险投资流入到基
软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等是科技界大家都听说过的常见服务，但是人工智能即服务呢？！
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 科幻中有机器人三原则，IBM说不够，要十六原则 。 最新大模型研究工作中，以十六原则为基础，IBM让AI自己完成对齐流程。 全程只需300行（或更少）人类标注数据，就把基础语言模型变成ChatGPT式的AI助手。 更重要的是，整个方法完全开源，也就是说，任何人都能按此方法，低成本把基础语言模型变成类ChatGPT模型。 以开源羊驼LLaMA为基础模型，IBM训练出Dromedary（单峰骆驼），在TruthfulQA数据集上甚至取得超越GPT-4的成绩
你知道吗？人类每听20个词，其实就有一两个成为“漏网之鱼”。而在一段五分钟的对话中，这一数字达到了80。但对于我们而言，少听一两个词并不会影响我们对语意的理解，然而想象一下，计算机如果要完成这件事有多难？ 去年，IBM已经在语音识别领域走到了一个新的里程碑：系统的错误率降低为6.9%；而AI科技评论了解到，近日IBM Watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。 清华大学的邓志东教授此前在采访中向AI科技评论表示，只有AI技术达到人类水平，它才有商业化的可能性。技术越来越接近人类水平也一直是人工
【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
那么，智能时代跟FreeSWITCH什么关系呢？严格来说，其实没什么关系。你看，我今天又标题党了。
【新智元导读】曾经是公众心目中“人工智能”代名词的IBM Watson，在近6年砸下几百亿美元的研发投入后，前景反而愈发暗淡。多家医院终止了与Watson肿瘤相关项目，医生抱怨Watson给出错误判断。Watson真的能治病吗？
导读：对于人工智能来说，前60年的人工智能历程，可以用“无穷动”来形容；后60年的人工智能发展，可以用“无穷大”来期许。
AiTechYun 编辑：nanan 周一晚些时候，苹果和IBM宣布扩大现有合作伙伴关系，允许客户通过苹果的Core ML和IBM的Watson（沃森）技术推出先进的应用内机器学习能力。 正如Tech
曾经是公众心目中“人工智能”代名词的IBM Watson，在近4年砸下几百亿美元的研发投入后，前景反而愈发暗淡。医生抱怨Watson给出错误判断，多家医院终止了与Watson肿瘤相关项目，Watson真的能治病吗？
IBM Watson Health正逐渐削减自家的AI“新药发现计划”，这个计划利用AI软件帮助企业开发新药。IBM表示，削减该计划的主要原因是市场表现不佳。
选自IBM 作者：George Saon 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天 去年十月，微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率（WER）——达到了 5.9%，参考机器之心文章《重磅 | 微软语音识别实现历史性突破：语音转录达到专业速录员水平（附论文）》。但 IBM 官方博客今日发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%，而同时该文章还表示 IBM 的系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平，达到了 5.5%。IBM 宣称这是一个全新的突破，
糖尿病是世界上最常见的疾病之一，全世界超过1亿人患有糖尿病。虽然最近的技术进步使得它比以前更容易治疗，但它离轻松解决还很遥远。患有糖尿病的人每天必须做出大约180次关于食物摄入，胰岛素，睡眠和身体活动的决定，以控制血糖水平。在最严重的情况下，看似无害的行为，如不吃午餐或多喝一杯咖啡，会导致低血糖，可能最终造成昏厥或死亡。
作者 | 刘冰一 编辑 | 陈彩娴 刚刚，清华大学宣布聘任周伯文博士为电子工程系长聘教授、清华大学惠妍讲席教授！ 官网查证，周伯文的名字已经出现在清华大学电子工程系信息认知与智能系统研究所教授名单之列。 图源：清华大学电子系官网 2021年11月16日，时任京东AI一把手的周伯文离职。前有阿里巴巴副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚在1月份离职在清洁机器人领域创业的消息。便有传周伯文离职也将在AI方向创业、自己当老板的去向猜测传出。再结合2021年周在北京创立了衔远科技公司一举，业界认为周伯文将持续在产
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法，机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器，将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
为了培养 Watson 医生，IBM 已经花了几十亿美元。IBM 给 Watson 购买了大量病例，用循证问答的方式，类比大量相似的病例，给患者开出对应的医疗诊断。根据 IBM 的说法，目前在某些领域已经达到了顶级医生的水平。 可是即便花了那么多钱，你敢让 Watson 这个机器人医生看病吗？ IBM近日宣布收购Truven Health Analytics，收购价高达26亿美元。这是自Watson Health成立以来的第四次大型收购。 2014年4月，在IBM收购了Phytel和Explorys之
5年前在智力竞赛节目Jeopardy中获胜之后，IBM的认知计算系统Watson正快速发展，并且在至少20个行业中的数千家企业中得到了应用。今天，财富（Fortune)杂志对Watson的负责人进行了专访。 David Kenny负责IBM Watson集团，2月在Big Blue收购了Weather Company之后，Kenny担任公司首席执行官。在此后的数月内，Watson的业务飞速发展，全世界有超过10万名开发者在watson 的36个API上进行开发。财富杂志副总编Clifton Leaf在10
导语：2011 年，Jeopardy! 挑战赛的成功，让外界看到 IBM 的人工智能给医学带来的革命性改变。不过，医生们对此却持观望状态。
新智元 AI DAILY 1 谷歌云发布全新自然语言和语音API 谷歌云平台让用户可以通过机器学习处理非结构化的数据。 昨日，谷歌正式发布其Beta版的云自然语言API（Cloud Natural
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