随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
在一个安静而又普通的午后,我坐在电脑前,思索着如何将一个看似遥不可及的愿望化为现实。那个愿望,是一个来自虚拟世界的幻想,一个关于“重生”的故事。
选自svds 作者:Cindi Thompson 机器之心编译 参与:李泽南、Smith 目前开源世界里存在多种不同的语音识别工具包,它们为开发者构建应用提供了很大帮助。这些工具各有哪些优劣?数据科学
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。
在上一期,我们提到了,API网关除了提供统一的API入口外,还可以利用服务限流与熔断等机制来保护服务的可用性,或者说,实现业务的QoS。
如果要问当下互联网什么最热门?毫无疑问是人工智能。目前,世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么,踩在下一个时代的风口浪尖上,普通程序员如何向人工智能靠拢?为此特别推荐10款托管在码云上的人工智能开源软件,希望能够给大家带来一点点帮助和启发。 当然,如果你很喜欢以下提到的项目,别忘了分享给其他人。 1、项目名称:智能家居的架构 项目简介: 智能家居的概念(smart home , home auto)很早以前就有了,现在随着硬件成本的下降,及 google 收购 nest 等,智能家居热度
中学的时候参加朗诵比赛,老师教我在文字上“做记号”,把所有的停顿、重音、轻音、语速节奏等全都在文字上标记出来,这样再读就非常简单了。
最近知名 IDE 厂商 JetBrains 发布了 2019 年开发者调查报告。本文汇总和 Jave 相关的调查数据和结果。
林元庆离开百度三个多月后(戳这里看大数据文摘此前报道),他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室(IDL)主任,林元庆这番创业选择了传统行业,与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达(Andrew Ng)的选择不约而同(戳这里了解吴恩达新公司landing.ai)。 Aibee(爱笔)寓意AI2B,意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说,最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前,Aibee有近20名员工,其
随着近几年AI的火热,机器学习平台(Machine learning platforms)也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作,如果使用正确的工具(如Filestack),可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具(顺序随机),现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
原文:Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
随着人工智能技术的飞速发展,语音识别(ASR)和语音合成(TTS)技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品,凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格,为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务,广泛应用于多个行业场景,极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
每天给你送来NLP技术干货! ---- NLP算法工程师(校招) 工作地点:北京 工作时长:早10晚7,从不加班 工作职责 1. 负责数美风控业务场景下自然语言处理技术;包括文本分类、句法分析、自动摘要、情感分析和语义理解等; 2. 负责关键词识别、文本分类、意图识别、语义蕴含学习等工作; 3. 应用NLP技术解决场景中的对话评价、情感分析、引导、内容识别、问答匹配等工作; 4. 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新
说来也奇怪,N妹周围互联网同事最近纷纷开始学Python,N妹没跟上这波步伐,感觉就要被时代抛弃了?
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路! *当然,你也可以在本篇文章,评论区自荐/推荐他人优秀作品(标题+链接+推荐理由),增加文章入选的概率哟~
之前在GoodWeather2.6的时候陆陆续续出现了一些小bug,只不过是一句话就能改好,所以就没有单独写一篇文章来说明,不过当问题积累的多了之后,就有这个必要了。当然这些问题很多并不是我发现的,而是细心的读者发现的。那就不说废话了,进入正题。
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程,存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣,我已经编译了这些(见本页底部)的排名,以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说,该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】问世6年来,Transformer不仅成为NLP领域的主流模型,甚至成功向其他领域跨界,一度成为风靡AI界的机器学习架构。恰在今天,Transformers库在GitHub上星标破10万大关! 2017年,谷歌团队在论文「Attention Is All You Need」提出了开创性的NLP架构Transformer,自此一路开挂。 多年来,这一架构风靡微软、谷歌、Meta等大型科技公司。就连横扫世界的ChatGPT,也是基于Transformer
如果您是初学者,那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上,机器学习包含深度学习,深度学习只是机器学习的研究领域之一。深度学习是一个交叉学科,涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别,自动驾驶,自然语言理解、手写识别、音频处理、信息检索、机器人学等。 关于深度学习,市场上已经有很多参考资料以及著作。若您是个书虫,点击这里可以看到 Amazon 上
导读:近几年随着深度学习算法的发展,出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长,各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
▊ 进入Spring Boot世界 Java(面向对象编程语言)经过30多年的发展,产生了非常多的优秀框架。 Spring(为解决企业应用程序开发的复杂性而创建的框架)曾是最受欢迎的Java框架之一,但随着Node、Ruby、Groovy、PHP等脚本语言的蓬勃发展,使用Spring开发应用就显得烦琐了,因为它使用了大量的XML配置文件,配置烦琐,整合不易,开发和部署效率低下。 这时急切需要一种新的能解决这些问题的快速开发框架,于是Pivotal Software公司在2013开始了Spring Boot的
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一,Google、Facebook、Microsoft 等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等,而 Deeplearning4j 是为数不多以 Java/JVM 为基础,能与 Apache Spark 无缝结合,支持 CPU/GPU 集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架
开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法,帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
自训练和无监督预训练成为使用无标注数据改进语音识别系统的有效方法。但是,我们尚不清楚它们能否学习类似的模式,或者它们能够实现有效结合。
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能
什么是深度学习 深度学习,顾名思义,需要从“深度”和“学习”两方面来谈。 01 深度 深度学习的前身是人工神经网络(artificial neural network,ANN),它的基本特点就是试图模
现在很多行业都可以有涉及到直播,如今直播在不断的进化,一对一直播也由此火爆起来,简单来说一对一直播源码区别于以往我们所看到多直播平台,它更加侧重于陌生人社交,同时也属于内容付费直播范畴,除了在社交领域多应用之外,它也可以作为一种工具,应用于在线教育、在线医疗等应用场景。
机器学习(ML)是AI的一个子集,它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进,而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式,并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
本次带来的是腾讯云玩转AI新声态语音产品应用实践,利用 TTS / ASR / 元器智能体 打造一个《小朋友的故事屋》智能体 Bot 最近腾讯发布了元宝,那么我们就做一个专属讲故事的童话匠该 bot 可以实现语音和智能体交流达到和小朋友互动,在此之前我先介绍一下什么是 TTS、ASR 以及元器智能体(简单略过详细学习前往: 《继ChatGPT的热潮AI的新产物-智能体元器Agent平台》
TensorFlow 2.0 预览版上线了!近日,谷歌 AI 团队成员 Martin Wicke 在社交网络上向大家发布了这一最流行深度学习框架的「开发者预览版」,该版本又被称为「Nightly 版」——因为框架会每晚更新。这不是一个稳定的版本,但开发者们可以尝试使用,熟悉新版本的特性。
选自CIO 作者:Mitch De Felice 机器之心编译 参与:Jane W、黄玉胜 开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望
FunASR 是一个基础的语音识别工具包,提供了多种功能,包括语音识别(ASR)、语音活动检测(VAD)、标点还原、语言模型、说话人验证、说话人分离和多讲者 ASR。该项目发布了大量学术和工业预训练模型,并通过 Model Zoo 和 huggingface 进行开源。其中代表性的 Paraformer-large 模型具有高准确性、高效率和便捷部署等优势,支持快速构建语音识别服务。同时提供方便的脚本和教程以及对预训练模型进行推理和微调的支持。
做了一两年的功能测试后,突发发现能胜任全部工作,在已有的公司已经得不到任何技能方面的提升后。准备跳槽,说一下跳槽面试遇到的问题吧。
Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别(ASR)技术,旨在将人类的语音转换成文本。
作者:不会停的蜗牛 | CSDN AI专栏作者 责编:王艺 | CSDN AI编辑/记者 wangyi@csdn.net 如果您是初学者,那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上,机器学习包含深度学习,深度学习只是机器学习的研究领域之一。 深度学习是一个交叉学科,涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。 硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别,自动驾驶,自然语言理解、手写
API 网关和微服务框架这两个概念,对于有 IaaS 基础,初涉 PaaS 的同学有可能容易混淆。我们试着从一些实例入手,来看看 API 网关和微服务框架的相同之处以及差异之处。
大型语言模型(LLMs)在人工智能生成内容(AIGC)方面引起了相当大的关注,特别是随着 ChatGPT 的出现。
本期将为大家介绍港科大郭毅可教授团队招收创造性AI方向2023 年秋博士生、博士后、RA的相关信息,博士后和RA随时入职 研究项目 香港研资局资助的主题研究项目 “香港人机共生艺术创造平台技术建设”,旨在探索新的人机共生创造基础理论和系统,涉及 ai 创造和审美、虚拟和增强现实、ai 同理心、神经科学和区块链技术等多个交叉学科。申请者将与跨学科研究人员合作,为人工智能艺术开发前沿算法和系统。 关于团队负责人郭毅可教授: https://seng.hkust.edu.hk/news/2 ... of-gu
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 2022年的第一个月,大家过得还好吗?是否是在对春节的期待中度过的呢? 新年第一个月,有不少好书陆续和大家见面,本期就和大家分享一下一月份的那些重磅新书,以便大家可以利用假期及时充电。 同时,为了照顾到小伙伴假期想要放松一下的需求,我们也准备了一些比较轻松一些的读物,希望可以帮助大家开心充实地过大年哦! 马上就要过年了,提前预祝大家新年快乐呀 ~~ 01 《视觉:对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著
语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制。speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去。 官方提供了关于这个示例的语音识别教程。不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释。 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构、代码、算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格象前面的
Angular CLI 是一个用于 Angular 的命令行界面工具。它可以直接从命令行初始化、开发、脚手架和维护 Angular 应用程序。
近年来,深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景,深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作,更聚焦业务场景和模型设计本身。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ,也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此,列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目,比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等,看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
然后就能看到创建完的应用和 APPID、API KEY 以及 Secret KEY了
机器学习平台不是未来的潮流。它现在正在发生。开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具 - 无法按特定顺序列出 - 现在可用作将ML的功能无缝集成到日常任务中的资源。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于图像识别,是如何做到的,Java又是如何识别图像的?
项目测试过程中经常需要在手机端体验语音产品的识别效果和稳定性,识别效果与手机硬件强相关无法抛开硬件影响。因此开发了一套基于uiautomator2+python UI自动化工具,可以实现在电脑端控制手机demo开始收音+播放待测音频+保存识别结果的APP自动化效果测试工具。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云