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SDN数据

编者按:每每提到SDN第一反就是数据心,可见SDN数据心方面得到了很大认可。SDN确实可以帮助数据心挣脱目前困境,但是SDN尚未成熟,还有一系列问题亟待解决。 2012年,谷歌宣布已数据心内部骨干网络上成功使SDN,标志着SDN进入到商化阶段。 据国际著名咨询机构IDC估计,2013年SDN收入将达到3.6亿美元,到2016年这一数值将上升至37亿美元。谷歌成功经验,也使得数据心成为业界各方推广SDN首选场。 能同一物理网络上,根据业务需求自由构建业务网络并保证网络安全性。 (4)网络统一运维,高度自动化、智能化管理。 这些使需求是评判各种网络能否适于数据心网络关键。 二、SDN数据心网络 SDN(Software DefinedNetwork)即软件定义网络,它起源于美国斯坦福大学。

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AI图像水印处理

这是小编推荐第 19 篇好文 来源:视说AI 作者:李翔 ? 作者简介:李翔,国内某互联网大厂AI民工,前携程酒店图像负责人,主导并参与一系列图像智能化算法研发与落地工作。 写前面 水印作为一种保护版权有效方式被广泛地于海量互联网图像,针对水印各种处理显得越来越重要,比如水印检测和水印去除与反去除。 我们大家日常生活如果下载和使了带有水印互联网图像,往往既不美也可能会构成侵权。 接下来我们将会围绕上述两种大家常见做法展开,首先介绍如何利深度学习快速搭建一个水印检测器,实现水印自动检测,同时我们还会进一步展示水印检测基础上如何利深度学习设计一个水印去除器,自动将图像上水印去除 水印数据集80%被划分为训练集,剩余20%被划分为测试集,为了适现实场需要机器自动检测和去除从未见过水印需求,我们确保训练集水印不会出现测试集,这样可以很好地模拟现实生活使

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    AI智能海报设计

    总第322篇 2018年 第114篇 AI如何视觉设计领域协助设计师更高效地完成工作?本文将介绍我们海报设计与AI结合方面一些探索。 所以,我们美团外卖团队尝试结合AI,来协助设计师避免这种低收益、高重复任务,同时低成本、高效率、高质量地完成海报图片生成。 本文以Banner(横版海报)为例,介绍我们海报设计与AI结合方面所进行一些探索和研究。 分析 什么是Banner设计过程? 作为一种生成模型,对抗生成网络(GAN)[5]近年广为,其优势是可以端到端地训练图像生成模型,但我们下,GAN存以下两个问题: 1. 我们需要是更加直、更有解释性信息,比如素材类型、颜色、轮廓、位置等。 上文有提到,Banner设计过程是素材图层依次叠加过程。因此,我们可以序列生成模型来拟合这个过程[6]。

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    AI智能海报设计

    所以,我们美团外卖团队尝试结合AI,来协助设计师避免这种低收益、高重复任务,同时低成本、高效率、高质量地完成海报图片生成。 本文以Banner(横版海报)为例,介绍我们海报设计与AI结合方面所进行一些探索和研究。 分析 什么是Banner设计过程? 作为一种生成模型,对抗生成网络(GAN)5近年广为,其优势是可以端到端地训练图像生成模型,但我们下,GAN存以下两个问题: GAN过程更像是“黑盒”过程:输入方面,虽然Conditional-GAN 我们需要是更加直、更有解释性信息,比如素材类型、颜色、轮廓、位置等。 上文有提到,Banner设计过程是素材图层依次叠加过程。因此,我们可以序列生成模型来拟合这个过程6。 为此,如图8所示,我们图像分割输出结果之外,结合了Image Matting方法: 对分割模型输出结果做形态学变换,生成三值Trimap,分别表示前区、背区、未知区; 常规Matting

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    前沿心:2017Q3 AI 行业全热度

    前沿心发布《2017Q3 AI行业全热度察》,并指出AI国内热度持续,2017 年第三季度全球 AI 公司融资总额已高达 77.42 亿美元,仅比前两季度之和低 10 亿美元;而与 2012 截止 2017 年第三季度末,全球已出现了逾 3200 家 AI 公司,较上季度末增长了约 20%,且各细分领域创业者和资本仍不断涌入该领域。 仅就“AI”和“人工智能”,可以察到此波 AI 热潮,人们对这个英文缩写认知度正逐渐提升,渐渐达到了文“人工智能”程度,甚至超过了“VR”。 而另一方面,关于“机器学习”和“深度学习”讨论则依然局限界。 1509594169448.png] [1509594139731_260_1509594187803.png] [1509594151645_5694_1509594199707.png] 本文来源于 VR 新察微信公众号

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    视频AI边缘计算安全生产监管

    得益于AI深度学习进步,现代化安防视频监控系统依托边缘计算设备AI识别算法可以独立完成前端一些简单图像处理与分析任务,比如人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测等等。 3)客户终端:PC、电子大屏、智能手机、平板、微信端等 将EasyCVR平台视频能力结合前端摄像机AI智能检测与识别,对视频监控场人、车、物进行抓拍、检测与识别,对异常情况进行智能提醒和通知 不同使,往往单个智能摄像机就可以实现AI智能识别与分析任务。 实际事前预防、事、事后追查诉求与人工智能逻辑完全贴合。 随着AI与物联网等互相渗透及迈向深入,TSINGSEE青犀视频提供基于边缘AI、人工智能、云计算、大数据等化视频解决方案,能解决碎片化、多样化、个性化需求。

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    AI公众气象服务尝试

    关注“编外气象人”,一起畅聊气象 AI火爆无疑是近几年创新一次革命。如今AI众多科公司推动下已经渗透到各行各业,气象行业也不例外。 复杂大气物理、化学等机理研究难以取得突破时,融入AI是提升气象有利补充。关于天气预报、探测等AI上经验比较少,跟大家分享一下我参与实施公众气象服务一些尝试。 ? AI公众气象服务主要如下: 1 智能推荐 针对公众旅游休闲气象服务,采了监督式机器学习人工智能算法,通过对户喜爱区类型、休闲活动项目、出行方式等属性进行分析,综合考虑了天气 3 图像识别 每年花粉季提供花粉浓度及花粉类别测和预报时效和测密度上还远远不能满足公众需求,因此我们尝试采图像识别对气传花粉采集图片进行自动识别,以降低人工成本和设备成本,提高测密度 公众气象服务,我们从需求出发,利AI来提升公众气象服务能力,但是目前深度还不够,效果还有待评估。今天只是“抛砖引玉”,分享一点我工作经验供广大气象工作者参考。

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    AI公众气象服务尝试

    关注“编外气象人”,一起畅聊气象 AI火爆无疑是近几年创新一次革命。如今AI众多科公司推动下已经渗透到各行各业,气象行业也不例外。 复杂大气物理、化学等机理研究难以取得突破时,融入AI是提升气象有利补充。关于天气预报、探测等AI上经验比较少,跟大家分享一下我参与实施公众气象服务一些尝试。 ? AI公众气象服务主要如下: 1 智能推荐 针对公众旅游休闲气象服务,采了监督式机器学习人工智能算法,通过对户喜爱区类型、休闲活动项目、出行方式等属性进行分析,综合考虑了天气 3 图像识别 每年花粉季提供花粉浓度及花粉类别测和预报时效和测密度上还远远不能满足公众需求,因此我们尝试采图像识别对气传花粉采集图片进行自动识别,以降低人工成本和设备成本,提高测密度 公众气象服务,我们从需求出发,利AI来提升公众气象服务能力,但是目前深度还不够,效果还有待评估。今天只是“抛砖引玉”,分享一点我工作经验供广大气象工作者参考。

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    大数据与AI智能时代,人脸识别银行场

    一、背介绍 传统银行安防监控系统主要是减少业务错误与纠纷,切实保障银行和权益,有效防范诈骗与抢劫等犯罪活动,目前银行安防监控体系已经基本得到满足,但是随着科进步与安防行业飞速发展, 2)不能及时响,数据分析困难 由于缺乏网络化、数字化和智能化科,监控设备容易出现错报、漏报和不能及时报警等现象,由于经常出错就导致数据分析不能精准,从而给管理类人员带来极大地工作难度。 4)监控设备品类繁多,不能实现统一接入与管理 由于和场所不一样,所以安装监控时候不能做到统一设备型号和类型接入,这时监控系统平台监控性就变得异常重要,而且即使能全部接入,也很难做到统一管理与运维 2)EasyCVR采集摄像机或摄像头含有人脸图像或视频流,并自动图像检测和跟踪人脸。 3)基于EasyCVR智能分析功能,一旦安全隐患或管理员指定事物摄像头侦测范围内,有人或者事物触发了报警机制,EasyCVR则会平台告警或发送告警信息到管理员,同时平台详细显示快照、报警时间

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    怎么AI快速模拟宇宙外

    这是天体物理学家第一次使人工智慧,对宇宙进行3D模拟,研究人员表示,他们所开发D3M模型,能够以参数调整,快速且精确地模拟宇宙,回答像是宇宙有多少暗物质(Dark Matter)存等问题 天体物理学家关注重力,因为重力是形塑宇宙最重要力量,但是精确宇宙模拟,需要计算宇宙数十亿个粒子,受重力长时间影响移动状况,一次需要花费约300个模拟计算小时,虽然有较快速模拟方法,可以将模拟时间压缩至 美国国家科学院院刊发表D3M,能快速地模拟重力如何形塑宇宙,研究团队使PyTorch深度学习框架和GPU,以8,000种不同模拟训练资料,进行深度神经网路训练,这些模拟资料来自另一个高精准度模型所产生结果 而D3M模型跟高速模型相比更不说,高速模型花了更多时间,得到结果还存约10%相对误差。 研究团队指出,D3M模型另一个特点是,模拟训练资料所未曾出现参数,结果也相同精准,而这使得该模型成为富弹性工具,可于模拟训练资料未覆盖参数空间。

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    AI视觉教育场创新

    我们核心能力包括智能多摄、单帧/多帧画质,这类算法手机客户较多;人像美化,包括AR特效等会运到泛文娱领域;场识别涉及人、物、环境等多样化识别能力,另外包括一些视频分析能力,IOT 我们疲劳提醒有三个维度,包括“打哈欠”、“瞌睡”和“趴着”,“打哈欠”和“瞌睡”这两个维度汽车驾驶早有,针对教育场我们单独研发了“趴着”监测。 5 总结 我们一整套线教育解决方案是金字塔架构,底层是AI底层,包括人脸识别、表情识别、手势识别、姿态识别等层是基于各个场解决方案;最上层就是跨平台SDK和业务端。 好AI我们希望不只是噱头,而是可以真正为客户起到降本增效。 360AI视觉不止做教育,智能手机、泛娱乐、IOT等领域都有丰富,期待和各行各业朋友有更多交流合作。

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    数字化新气象服务设计

    数字化时代,人工智能、大数据、云计算、边缘计算、物联网、移动互联网、第五代通信等新逐步影响着人们生活。将这些数字化时代于气象服务具体上会怎样? 物联网能够将气象环境于常规探测设备无法触达领域,尤其是条件恶劣“生命线”上,快速收集海量设备数据,解决目前行业气象服务无法解决全链条追踪监测问题,同时边缘计算解决物联网探测设备实时业务 基于物联网移动探测设备可安装于各类交通工具,实时采集天气信息,并边缘计算各个信息采集终端实现算法植入和计算,避免信息集大数据心进行处理分析,提升灾害天气对道路影响评估能力和响速度, 5G通讯网络环境下,活动现场气象信息可实时采集并传输至指挥调度心,采图像识别和深度学习AI,快速分析并预测出活动现场天气变化,能够极大提升重大活动现场气象服务能力。 北京举办重大活动期间现场气象服务保障。5G+物联网发展会极大促进实时立体探测能力和大数据传输能力,服务现场和服务指挥后台将实现协同统一服务模式。

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    「科普」无人机与视频消防场

    随着我国消防安全事故不断发生,社会越来越关注运新型来解决消防难题。 一方面我们不仅要运物联网化智慧消防形式,可以预防火灾发生、及时处理火灾现场;另一方面我们也不断探索,运无人机加载摄像头形式,将火灾现场视频推流到EasyDSS流媒体服务器上,可以直全面地了解火灾现场 之前我们也写过很多无人机各行业,其便捷性和智能化不言而喻,但是火灾现场还没有详细讲过,今天我们就来浅谈一下无人机消防实战。 ,进行Windows、Android、iOS、H5、微信小程序端看。 5.架构开放 EasyDSS不仅仅是一个视频监控平台,也是一个大型数据交换平台,采开放式架构,其之上,可根据各个行业不同需求,开发具有行业特色行业系统。

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    车载视频监控城市公交场

    一、行业背 随着经济高速发展,城市交通数量急剧增长,公交作为城市公共交通重要部分,人们日常出行意义非凡,其安全性 也成为社会大众十分关心问题。 那么,如何基于新一代信息手段,对城市公交运行和管理进行实时有效地监控管理、保障公共安全,成为当前公交行业发展新挑战。 本方案根据公交分为三层结构,分别为:基础设备端(前端感知)、云服务端和客户终端。 3)前视预警:基于车道偏离预警、行人碰撞预警、车距过近预警等AI智能算法,预先让公交车驾驶员察觉到可能发生危险,并及时语音提醒,保障公交车行驶过程安全。 四、方案总结 TSINGSEE青犀视频车载监控平台融合AI、5G、智慧物联网、云计算等,集视频实时远程监控、智能调度、车辆轨迹追踪、轨迹回放、智能告警等多功能于一体,通过多传感器数据采集和视频融合分析

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    AI人工智能如何视频流

    还有一些问题,例如大视频文件。我们可以通过使人工智能AI增强视频压缩来解决这些挑战。 挑战1:隐私问题 社交媒体几乎共享所有内容,这一点可能会导致侵犯隐私,例如犯罪现场直播和违规行为。 像FB和Google这样公司都使AI来识别图像和视频有问题内容。对象检测会生成数字签名以使内容添加标签,然后阻止其再次上传。 它还考虑了流媒体设备(例如智能手机)计算能力。因此,DNN确保任何给定情况下都能获得最高质量。 AI人工智能视频流如何? 1.视频压缩 现代视频压缩软件利AI来实现视频压缩自动化。你可以使自动化来节省诸如视频压缩之类任务时间。这项使户可以上传到云时动态压缩视频。 TSINGSEE青犀视频专注于计算机视觉、模式识别领域开发与研究,深耕音视频流媒体领域,围绕AI、5D、大数据、云计算、边缘计算、物联网、视频分析等,可为户提供基于视频流媒体平台及行业方案

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    计算机视觉AI车牌识别停车场管理垂直场

    传统停车场系统已经不能满足户需求,那么车牌识别系统开始我们生活各个领域,慢慢地让我们生活变得更加便捷。 TSINGSEE青犀视频车牌识别是ORC识别、云计算等多种停车场于对车辆身份识别。车牌识别系统是计算机视频图像识别车辆牌照识别一种。 车牌识别要求能够将运动汽车牌照从复杂背提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等,识别车辆牌号、颜色等信息。 对于一些商业心等大型停车场来说,可以将入口处设置为只要能够识别到车辆车牌信息都可以允许车辆进入停车场,而出场时由人工根据进场信息进行收费放行,这样入口处就无需人员管理,车辆自动进入停车场。 相对于传统取卡入场,车牌识别通行免停车、免开窗,提升了B端户体验,降低了停车场IC卡片遗失耗损成本,提升了C端车主通行效率,实现了车辆快捷进出停车场。

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    工业|AI语音及模型库概览

    近年来AI发展速度迅猛,深入到生活方方面面,从手机APP到车载语音系统。 今天小PP和大家一起仔细了解,AI语音各场,并奉上对模型~ 语音识别 语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界信息转化成可供计算机处理信息,为后续认知智能提供基础 实际上,语音识别早已经于我们日常生活方方面面。现非常多手机APP支持语音识别,解放双手提升效率。 像社交类APP微信语音转文字、翻译APP有道词典即可通过识别语音进行外语翻译、记录类APP以及可以语音输入输入法APP等等。 ? 除了APP,目前车载也是语音落地重要场。 智能控制车辆等已经开始批量进入生产,百度、科大讯飞等公司都有对合作车型,进行智能车机落地。 ? ? 除上述方向,语音识别落地场多种多样。

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    AI AIoT 场进展与

    本文共分为三个章节:(1)什么是AIoT;(2)AIoT工业自动化角色;(3)AIoT工业领域。 现阶段人工智能主要于解决某些限定领域特定问题,物联网(The Internet of Things,IoT)领域是其之一。AIoT可视为人工智能和物联网融合。 (2)AIoT工业自动化角色 工业自动化本身就是物联网最主要之一。 数据分析与控制:采大数据分析等,采可视化形式呈现出数据特性,为操作人员进行生产控制、维护改造提供依据。 而人工智能融入,为物联网增加了一项新功能:决策。 (2)AIoT工业领域 AIoT工业领域主要集以下几个方面: 供链管理 供链是一个数据密集型行业,但庞大数据只被记录下来,并不具备提供预警和指导未来能力。

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      智能导诊(IG)是腾讯基于医疗 AI 、自然语言处理技术,推出的以智能导诊为核心,包含智能问病、智能问药、医务咨询等十多种就医服务能力的 AI 产品,可应用于微信线上挂号、互联网医院、区域平台等场景中,解决了由于患者医药专业知识缺乏,院内咨询不便导致的医患资源错配的痛点,同时满足智慧医院服务评级的诉求。

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