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TRADERSHUB进入CRYPTO

TRADERSHUB进入CRYPTO什么是TRADERSHUB?​大家好。我将以“从入门到精”的方式来讨论一个与密码中所有实体相关的非常重要的平台。 在交易中,似乎有各种各样的步骤可能被视为障碍,其中一些包括冗长的验证和登录程,相关的可操作信号暴露在太多噪音下,与此同时还要握紧手中的数据就显得非常困难,甚至起来不可能。 这是将复杂的工程与区块链技术相结合实现的。Tradershub使交易员能够有效地进行交易,同时使用奖励激发社区中的知识分享和社交行为。 社交网络和幽灵交易:交换想法,策略,观点和见解,并允许他人重复您的交易来赚取利润。重复和追踪最佳交易者的做法,并交易赚取利润,即使您不是加密市场的顶尖行家。 一键交易和简化的流动性观点:在简化的视图中检查加密货币的流动性,并单击鼠标来执行交易,或为您最喜欢的加密对设置多个一键交易票据来优化您的交易程。

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数据魔镜

作者|Nature出品|AI机器思维万物皆数,透数据的魔镜能够帮助人类照出万物的本质,。正如实现心愿的如意——如意如意快快显灵,数据的如意如今已经成为评判人和物的标尺,给人给物像。 万物皆被记载,人与物形成的程数据都被记录、存储以及传输。文化的载体从纸媒到数媒,历史的轨迹从静态到动态运行状态皆有数据记载,形成了巨大的数据海洋。 人借助智能手机、计算机实现与机器和人互相交流信;物借助物联网传感器实现互相交流信;机器与机器之间借助网络实现机器与机器的交信,理解彼此,依靠机器语言传递交互信息,彼此学习。? 随着人类社会的发展,人、物、机器等都网络链接形成了一个复杂的生态网络社会。在这个复杂的生态网络社会上产生了历史数据、行为数据、实时数据等等。 中国目前在消费数字经济领域可以说领先全球,但在产业基础数字经济领域还与有很大差距。人借助智能手机、计算机产生了与交、金融、医疗等交互的数据,从静态到运行状态,让数据具有了行为数据的收集。

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    2021智博会即将开幕,腾讯优图携「AI廊」与你相“渝”

    廊,是收藏、陈列或销售美术作品的地方。在这里,人们可以近距离接触艺术作品,感受师的笔触下的情感。今年,我们将AI与艺术结合的「AI廊」搬来了智博会现场! 「AI廊」是一款AI推断框架ncnn来实现风格迁移案例的互动程序,用户只需在屏幕前拍摄一张照片,即可AI算法自动生成多样化的风格图片,体验一键师的AI魅力。 他是一位色彩主义家,在这个风格下,大家可以穿越时空,再次感受梵高的精神。   这次,我们让“AI师”AI算法,让你的照片也能覆盖上一层如“Candy”般甜蜜的童真色彩,实现风格迁移,用AI种下“想象力”的种子。 走进名展区后,只要手机扫码就能保存自己的“AI艺术照”。这样的「AI廊」,你是否心动了呢?让我们带你感受在AI师笔下的,发掘AI的“美”一面。

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    07-1透shell——扩展

    f: 换行,但是换行后的新行的开头位置连接着上一行的行尾,具体效果查示例; v: 与f相同; t: 转以后表示插入tab,即制表符,已经在上面举例子; r: 光标移至行首,但不换行,相当于使用r以后的字符覆盖 ② -n 选项不换行 在这里同时echo两条信息效果比较明显,使用分号来分隔多条命令,就可以将多条命令输入在一行中(command1;command2;command3...)。 使用配符来实现扩展的机制称为路径名扩展。 试试在之前章节使用的一些技术,将会发现它们实际上就是扩展。 (1)指定用户echo ~foo # 如果有 foo 这个用户(2)未指定用户echo ~3.算术扩展 shell 支持扩展来运行算术表达式。这使得我们可以把 shell 提示符当作计算器。 该技术,可以把上面的例子重写,用一个扩展来代替两个,可得同样结果: echo $(( (5**2) * 3 ))(5)除、取余运算 注意整数相除的结果。

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    手把手搭建游戏AI—如何使用深度学习搞定《流放之路》

    1.顶层设计我们打造这个AI的想法是利用卷积神经网络(CNN)对游戏中的图像进行分类,从而建立游戏的内部表征。这个内部表征来引导游戏内的角色。 逆向工程,从游戏的表征中获得数据非常有用,但是因为我们的最终目的是要打造游戏AI,所以暂时不对这个逆向工程进行深入的探索。为了更精确地模拟,游戏的投影矩阵要和尽可能地相似。 左矩形表示屏幕,而右坐标轴代表坐标。灰线(投影映射)将蓝点从坐标映射到屏幕上的位置。图3:投影影射 给定2D图像来近似投影矩阵的程被称为相机标定。 点坐标 & 投影点表3:内部地图回忆一下第二部分的内容,投影地图类允许面上的任何像素映射到3D坐标(假设玩家总是在xy平面上,然后该3D坐标会被量化为某个任意精度,让AI地图变成均匀间隔网格的点 在连续面截图中切换物品的突出显示来检测物品标签的移动。用于移动检测的图像数据是快速连续地捕获面的2帧图像并且仅保留图像中显著不同的区域得到的。

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    AI 复活已故漫家手冢治虫,出版新作续写传奇

    很多人认为,手冢治虫被誉为最伟大的漫家是实至名归 2019 年 10 月,日本东芝存储器公司 Kioxia 发起名为「TEZUKA2020」的项目,旨在 AI 与人类合作,挑战手冢治虫创作新漫, 手冢治虫的儿子手冢真(右二)也参与了该项目 AI 续写手冢治虫的未来这部漫新作的名字叫做《ぱいどん》(Paidon),作品主题仍是手冢治虫一向关心的未来。 作品中也融入了无人机、自动驾驶、人脸识别等多种人工智能技术AI 技术学习手冢治虫作品的风和思想,还原手冢治虫的作品,并在此基础上打造新的漫作品。 AI 创造了他的新作品……这正是手冢漫中描绘的(技术先进的)。」「我希望这项技术将被用于培养年轻的漫家,并将日本漫的独特文化传播到各地。」 不,有人认为,仅仅学习他去的作品,创作出来的新漫能够保留几分手冢治虫的神韵呢?目前,我们知道 AI 创作的艺术作品也层出不穷,但它们是否能够达到那些大神的真正水平呢?

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    AI复活已故漫家手冢治虫,出版新作融入无人机、自动驾驶、人脸识别

    手冢治虫的儿子手冢真(右二)也参与了该项目AI 续写手冢治虫的未来这部漫新作的名字叫做《ぱいどん》(Paidon),作品主题仍是手冢治虫一向关心的未来。 作品中也融入了无人机、自动驾驶、人脸识别等多种人工智能技术AI 技术学习手冢治虫作品的风和思想,还原手冢治虫的作品,并在此基础上打造新的漫作品。 他在东京的新闻发布会上说道,「每当手冢治虫的粉丝说不再能欣赏他的新作品时,我总是感到难AI 创造了他的新作品……这正是手冢漫中描绘的(技术先进的)。」 「我希望这项技术将被用于培养年轻的漫家,并将日本漫的独特文化传播到各地。」 不,有人认为,仅仅学习他去的作品,创作出来的新漫能够保留几分手冢治虫的神韵呢?目前,我们知道 AI 创作的艺术作品也层出不穷,但它们是否能够达到那些大神的真正水平呢?

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    视频 | 抠图不再麻烦,Adobe 新算法让 P 图以假乱真

    AI 让你轻松变成。这里是,雷锋字幕组编译的Two minutes paper专栏,每周带大家用碎片时间阅览前沿技术,了解AI领域的最新研究成果。 大家之所以这么热情,主要是因为 AI 技术让我们的照片与模板中人物完美融合,起来毫无违和感。? 图片风格有所转换,但是图片内容没有发生改变,这个效果是深度神经网络实现的。?当卷福的脸P到了蒙娜丽莎脸上在深层神经网络中,AI 能学到像艺术风格这样的高级能力。 利用 AI,我们可以让到照片的人,根本分不清楚哪张是被修改的,真正达到了以假乱真的境。 ?本期论文给艺术创作的从业者提供了诸多灵感。 从技术角度而言,传统的图片合成起来质量不高,面生硬,像是拼贴。而论文中使用的算法确保了风格迁移程中,空间和跨规模的数据一致性,使人们可以进行富有创意的绘编辑。

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    佳士得刚刚拍卖出首款AI作,同场碾压毕加索

    △ 11人家族有人说,我的五官好模糊,像没完一样。也有人说,我的构图有问题,整个人飘在布的左上角。不就算这样,我还是没有辜负家族的期待,成了上第一幅走进艺术品拍卖会场的作。诚惶诚恐。 1766年,佳士得在英国诞生,那是乔治三统治初期,也是工业革命刚刚开始的时候。 2018年,走两个多纪的佳士得,成了第一间接受AI作的艺术品拍卖行。 虽然,AI生成的图像究竟算不算艺术,这个问题一直没有定论,252岁的佳士得还是给了一个很年轻的回答。身有了争议自己的作有朝一日能入佳士得的法眼,可能是很多人类家的期待。 但就算佳士得在艺术的分量再重,把像我这样的AI成艺术品的做法,依然有许多艺术家和鉴赏家不能认同。第一个理由,是认为GAN是学千千万万人类的,然后拼凑出自己的。 它跳不出框框,的是肖像,不出自然风景。像贝拉米家族诞生的程,称不上原创,也就算不得艺术。针对这个想法,我的主人据理力争:就算人类学,也要别人的作品。人类创作,也要借鉴前人的灵感。?

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    地图和中国地图,你也可以

    即将春节了,不管的你身在何方,都会回家和家人一个团圆年。此时的你,身处地图的哪个角落?春节时会去到哪个角落呢?今天就用 Python 一下地图和中国地图。 mpl_toolkits.basemap import Basemapfrom matplotlib.patches import Polygon常见用法map = Basemap() # 新建一张地图 map.drawcoastlines() # 出海岸线plt.show() # 打开窗口显示运行结果地图上面常见用法我们就可以勾勒出一个平面型的地图了。? 这样我们只是到中国的轮廓图,省与省之间的分线没有显示出来,因为这是老外制作的库,中国省份的边默认没有,这需要我们手动下载包,下载网站如下:https:gadm.orgdownload_country_v3 运行代码后,就能到中国地图了。?

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    刚刚,在韩国上演的北京8分钟,中国首次用AI展示国家形象

    面进行中,透冰屏上也不断变换着内容。 高铁、中国大飞机、中国天眼、中国太空站、往23冬奥会徽章,逐一展现……更有意思的是,表演进入高潮,整个表演现场成一个内外圆,而且由于冰屏横离,二维面远远去就是一个三维地球体。? “不仅要向全发出邀请,而且还要向全展现新时代的中国形象。”因为AI参与其中,此次表演的设备都来自中国企业的特别研制、开发和生产。“全都是自主原创”,张艺谋特别强调。 在企业,CB Insights最新报告显示:刚去的2017年,全球AI创业公司总共融资125亿美元,其中48%的资金投向了中国,38%在美国,这是中国AI创业公司在融资上第一次超了美国同行们。 国外网友评论国内群众怎么微博和朋友圈便知。这里量子位搬运一点国外网友的反馈。他们的评论,能学会不少英语中的赞美之词:“So Pretty”啊:?“Wolderful”啊:?

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    专访央美陈抱阳:艺术家眼中的 AI ,有何不同?

    作者 | 丛末 编辑 | TokaiAI AI 写诗、作,是一行行代码和参数。 艺术如何AI 呢? 不同于普人会将自己对 AI 的各种情绪「在心里想想」或「跟朋友聊聊」也就去了,艺术家们往往会艺术呈现将对 AI 的感受所表现出来,不,这种呈现可能是积极拥抱的,也可能是批判性的。? 就 AI 而言,陈抱阳认为,AI 可能能够在人类给定的某个训练框架内能够就某个出甚至比人类更厉害的作品,但是目前来它无法开创出一个新的派。 每次撞到玻璃,观众便会产生一种既不在现实也不在虚拟的视觉与身体感知的割裂感,与此同时,迷宫仅有一个进出口,在这种虚拟和现实交叠之境几乎不可能找到最终的出口。?《仿生人会梦见电子奶牛吗?》 正如黑客帝国中,人活在一个虚拟的里,实际上只是「母体」的电池;现在每天花上数小时「刷」手机的人们,也不是一些大公司日渐庞大的「生物电池」(以普人付出的金钱和时间成本为代价)。

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    AI新艺术趋势,不仅包括GANism,还有…… | mixlab交叉学科

    创作这幅的团队 obvious-art,表达了一个观点:GANism Is The New Art Trend? 艺术与AI在互相跨AI不仅是新的艺术趋势。 下面盘点下该跨领域值得探索的一些方向: 艺术之树 ?是基于大量数字影像数据,熵和复杂性视角研究了艺术绘的历史。 近14万幅跨越近一千年艺术史的作被纳入研究在交互式生成艺术中如何预测使用者的偏好 ? 每个人对艺术的法是不一样的,如何让机器更懂得使用者的艺术偏好,在使用程中生成更符合用户预期的艺术形态。? “ 将图像检索系统限制为特定的图像子集,可以对视觉中的关系产生新的见解。”以上为全文。 - OVER -欢迎一起来探索未知

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    一张贴就能迷惑AI,对抗补丁或让自动驾驶车毁人亡

    图1 利用对抗补丁在真实中攻击自动驾驶系统如上图所示,将生成的涂鸦贴贴在北航校园中标为“限速20kmh”的真实路牌上后,AI自动驾驶系统完全被误分类,将其识别为“No Entry”(禁行)。 该论文使用对抗生成网络(GAN)来生成视觉保真度较好且与场景语义相关度较高的对抗补丁(如:路牌和贴,路牌和涂鸦等),可以在数字(digital-world)和物理(physical-world 视觉效果图 3 不同算法生成的对抗补丁的视觉效果上图展示可以出,作者提出的算法(第三行PSGAN)与其他对比算法相比,生成的对抗补丁具有非常好的视觉效果和语义相关性。 在黑盒攻击场景下,算法在一种模型上生成对抗补丁并迁移攻击其它模型,可以从下表中到,由PSGAN产生的对抗补丁具有很好的迁移攻击性。 比如他们会使用普的涂鸦贴贴在同样的位置,结果到,深度学习模型的分类准确率基本上没有明显的变化,这更证明了生成的对抗补丁的攻击性。

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    首次!这幅GAN生成的肖像破天荒被佳士得拍卖

    ---- 新智元报道 来源:christies.com编译:肖琴【新智元导读】首次,由AI创作的作将在佳士得拍卖行拍卖会上,预计售价会在 7000 到 10000 美元之间。 这标志着 AI 艺术首次进入拍卖舞台。 Image: AICAN.io — Ahmed Elgammal在 AI 的其他地方,研究人员正在进行其他艺术历史的创作。 这就提出了一个有趣的概念,即 AI 算法不仅仅是制作像,它们还倾向于对艺术史的程进行建模,就好像艺术从具象到抽象的长期发展程是程序的一部分,已经运行在超半个纪的集体无意识中,而我们整个视觉文化的历史是一种数学必然性 从研究的角度来,机器拥有开放的经验,并利用它来创造新的东西——这种想法目前纯粹是科幻小说。”

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    在 Google 首款微信小程序“猜小歌”里遇见 AI

    现在有了人工智能(AI)以后,计算机可以用一种自然的,更接近人类的方式去理解这个。其中一个令人兴奋的新进展就是计算机视觉技术。它能让计算机直接理解输入的视觉信息,并由此“到”这个。 这一技术既能在视频话中识别出你的朋友以便加上对应的标签,也能帮助识别人类眼底诊断图像上的早期糖尿病症状。 而且,得益于神经网络技术,一些起来极其困难的事情,计算机也能处理得非常好:比如,粗糙的草图就能识别出是什么物体。现在,计算机已经能“到”你随意涂鸦出的一团长着耳朵的墨迹可能是一只熊猫。 为了让每个人都有机会体验人工智能技术驱动下的人机交互,我们发布了猜小歌来自Google AI 的一款有趣的社交微信小程序,用户可以和我们的 AI 组队,在有限的时间内进行速写。 在每一轮体验中,用户需要在规定时间内勾勒出一幅日常用品的图(比如狗、钟表或鞋子),AI 队友则需要在时间结束前猜出图中的物体。试用实例:?

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    动态 | 英伟达宣布开源物理仿真引擎 PhysX

    物理仿真引擎的作用,是让虚拟中的物体运动符合真实的物理定律,经常用于游戏领域,以便让起来更富有真实感。 PhysX 是由英伟达提出的物理仿真引擎,其物理模拟计算由专门加速芯片 GPU 来进行处理,在节省 CPU 负担的同时还能将物理运算效能成倍提升,由此带来更加符合真实的物理效果。 「我们在这个领域持续投入了十多年,以求能更逼真的方式来模拟这个,这些还在持续进行中的研究和开发工作可以满足机器人与自动驾驶领域从业人士的需求。」 在昨日宣布开源的博文中,英伟达的开发团队详细列举了 PhysX 所能提供支持的场景: 在 AI 基础研发中,研究人员需要合成数据(这些数据被视作真实的表征)来训练神经网络;在机器人领域,研究人员需要在仿真环境中训练并培养机器人的感知思维 TGS 将基于主体的相对运动动态,重新计算每次迭代的约束;简化关节以及对关节进行改进,有效提升引擎整体的稳定性;Broad Phase 基于运动学和静力学的新滤规则使引擎的可扩展性得以实现;边体积层次结构如今允许进行场景查询

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    还没关“猜小歌”?击败谷歌AI的秘籍在此

    上面几个难点,你有没有总结出一些规律?首先,不是笔越多越好,基本上简单勾勒几笔,只要不是特别离谱,AI就能猜出个八九不离十。其次,要放开想象的翅膀,敢于用抽象的方式,表达自己的法。 全灵魂手,团结起来“猜小歌”这个小程序背后,是一个来自Google AI的神经网络,而训练这个神经网络的数据,是全球5000万个手绘数据集。这是一个公开的数据集。 如果玩“猜小歌”让你对自己的绘技术产生了怀疑,谷歌之前还推出一个能帮你找回自信的工具。 你猜一下,想获取正确答案,在量子位公众号(ID:QbitAI)对话面,回复:“谜底”两个字即可。总之,真正的灵魂手,不惮于用最简单的笔,描述这个。这是绘的,极简主义。 RNN就是循环神经网络,常用来处理序列数据。而在简笔这件事上,序列就是你的整个绘(tu)(ya)程。

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    细胞自动机,AI在「我的」学会了盖房子

    子豪 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI了解游戏「我的(MineCraft)」的读者,一定很熟悉这样的面。? 并且,将「我的」中的实体作为3D网格中的细胞,其状态向量包含:块类型、存活状态、隐藏状态。但是,由于每个单元是单一的块类型,于是他们将结构重建任务视为一个多类分类问题,预测给定单元的类型。 在训练中,“空气”块常占据了所选结构的大部分,因此,训练数据不平衡可能会导致模型度预测。 不,研究人员在对比测试后发现:在未经再生训练时,模型的再生率仅有30%;而进行再生训练后,生成率能达到99%。 量子位 QbitAI · 头条号签约作者վᴗ ի 追踪AI技术和产品新动态一键三连「分享」、「点赞」和「在」科技前沿进展日日相见~

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    【谷歌草绘RNN瞄准超级AI】源自壁的飞跃,AI 学会归纳抽象概念

    当我们绘图时,我们会将丰富、多彩、纷繁的浓缩成(数字)笔的几个动作。这些简单的线条是 SketchRNN 的基础数据集。 那些教会机器绘制梵高或者 DeepDream 风格的作,或出任意形状并添加猫的特征等的项目,在人类来,都较为怪诞。他们绘制的作品近似人类的作,但又不完全符合人类对现实的感知。 “人类认知的方式是将人类所见提炼为抽象的概念,而非像素网络“,Eric 和 Ha 在论文中描述道,”小时候起我们就发展出了用铅笔或蜡笔在纸上图来交流的能力“。 Walther 和他的合著者假设这些线条的绘“捕捉到了我们自然的本质”,即使从像素层面,一条猫的草图起来也完全不像一只猫的照片。 机器的任务是提取图纸中描绘的东西的精华,并尝试用它们来了解。SketchRNN团队正在许多方面进行探索。他们可能会建立一个系统,试图人类反馈来实现更好的绘。他们可以用多种草图来训练模型。

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