本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容,希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展,今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核,而是基于深度学习等人工智能技术,和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,应用场景包含相册、信息流、社交、广告等,每天分析、处理海量图片,可以大幅提升各类产品的体验、效率。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一,NLP产品的应用场景颇为广泛,只要有大量文本数据的场景,都可以使用我们的接口做智能分析,以下列举几个经典的使用场景。
自然语言处理(Natural Language Process,简称NLP),是一款基于人工智能技术,为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务,意在帮助用户高效处理文本数据,实现数字化和智能化转型。
而且这份手册展示的不光有趋势分析、技术规划,还展示了诸多案例,是实践实战后的全面总结。
腾讯云自然语言处理(Natural Language Process,NLP),正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积,全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中,词法分析包括智能分词、命名实体识别等;句法分析包括文本纠错、句向量等;篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
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腾讯云区块链服务平台(TBaaS)v3.1.0 多引擎大版本已于近日上线,新版本TBaaS服务平台集成多引擎包括Hyperledger Fabric 腾讯增强版本、FISCO BCOS、 Tencent TrustSQL三大引擎。
9月,腾讯云AI中心下的知文NLP产品推出了全新功能,意在帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。
支持的平台包括 iOS、Android、Windows(C++)、Windows(C#)、Mac、Web、Electron、微信小程序、Flutter,更多详情请参见 平台支持。
TRTC 的日志默认压缩加密,后缀为 .xlog。日志是否加密是可以通过 setLogCompressEnabled 来控制,生成的文件名里面含 C(compressed) 的就是加密压缩的,含 R(raw) 的就是明文的。
深度学习的优势是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。其中深度指的是网络中最长的输入输出距离。
虽然这里说的都是图像,但其实视频也属于计算机视觉的研究对象,所以还有视频分类、检测、生成,以及追踪,但篇幅的关系,以及目前研究工作方向也集中于图像,暂时就不介绍视频方面应用的内容。
之前通过三篇文章简单介绍了机器学习常用的几种经典算法,当然也包括了目前很火的 CNNs 算法了:
目前,人工智能,机器学习,深度学习,计算机视觉等已经成为新时代的风向标。这篇文章主要介绍了下面几点: 第一点,如果说你要入门计算机视觉,需要了解哪一些基础知识?
导语:由腾讯云、腾讯云研究院、腾讯TEG计费平台部、腾讯“互联网+”创新研究中心与腾讯开源共同发布的《腾讯云区块链TBaaS产品白皮书》在2018年3月已推出。 详情页面:https://cloud.tencent.com/product/tbaas
港澳台通行证识别、火车票识别、出租车发票识别、机票行程单识别、定额发票识别、购车发票识别,详细内容见接口文档(https://cloud.tencent.com/document/product/866/33515)。开通和调用方式请参考快速接入指引(https://cloud.tencent.com/document/product/866/34681);
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