脑机接口(BCI)是一种通信系统，通过将大脑信号转换成机器指令，帮助用户与外部环境进行交互。脑电信号的可用性和可靠性使其成为脑机接口最常用的方法。许多基于脑电图的脑机接口设备都是利用传统的湿式或微机电系统(MEMS)型脑电图传感器开发的。然而，这些传统的传感器接触皮肤时会令人产生不舒服的感受。因此，以舒适、方便的方式获取脑电信号是一种新型BCI器件的重要组成部分。在本研究中，作者开发了一种基于可穿戴、无线和便携式脑电图仪的BCI设备，该设备具有基于干泡沫的脑电图传感器，并通过游戏控制应用程序进行了演示。干式脑电图传感器无导电胶;然而，他们能够提供良好的导电性，能够通过适应不规则的皮肤表面和保持适当的皮肤传感器阻抗在前额部位有效地获取脑电图信号。作者还演示了使用提出的便携式设备进行游戏控制的实时认知阶段检测应用。研究结果表明，利用这种基于脑电图的便携式脑机接口装置，可以方便、有效地控制外界，为康复工程的研究提供了一条途径。
脑机接口(BCI)是一种通信系统，通过将大脑信号转换成机器指令，帮助用户与外部环境进行交互。脑电信号的可用性和可靠性使其成为脑机接口最常用的方法。许多基于脑电图的脑机接口设备都是利用传统的湿式或微机电系统(MEMS)型脑电图传感器开发的。然而，这些传统的传感器接触皮肤时会令人产生不舒服的感受。因此，以舒适、方便的方式获取脑电信号是一种新型BCI器件的重要组成部分。在本研究中，作者开发了一种基于可穿戴、无线和便携式脑电图仪的BCI设备，该设备具有基于干式脑电图传感器，并通过游戏控制应用程序进行了演示。干式脑电图传感器无导电胶;然而，他们能够提供良好的导电性，能够通过适应不规则的皮肤表面和保持适当的皮肤传感器阻抗在前额部位有效地获取脑电图信号。作者还演示了使用提出的便携式设备进行游戏控制的实时认知阶段检测应用。研究结果表明，利用这种基于脑电图的便携式脑机接口装置，可以方便、有效地控制外界，为康复工程的研究提供了一条途径。
FPS第一人称射击类游戏自诞生以就有一大群忠实拥趸，得益于现在电脑硬件水平不断升级，临场感更强。
via cheatsheet 近日，自然语言处理领域顶级国际会议 EMNLP 于丹麦哥本哈根举行。EMNLP是自然语言处理三大顶级会议（ACL, EMNLP, NAACL）之一，已经于前段时间公布了录用论文及最佳论文名单。 其中，弗吉尼亚大学赵洁玉、王天露、Vincente Ordonez、张凯崴及华盛顿大学的 Mark Yatskar 凭借「Men Also Like Shopping: Reducing Gender Bias Amplification using Corpus-level Con
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 能自动瞄准并“精准命中”，还不会被封号的FPS外挂，你见过吗？ 现在，真的有一位CMU研究生小哥，将自己的鼠标变成了FPS游戏里的“神狙手”！ 给它安上四个轮子后，鼠标便能根据CV算法反馈，自动瞄准并实现一枪狙击。 在这之前，虽然也有一些物理外挂，但还不至于自动化到让鼠标自己移动并完成射击。 如果选择第三方软件修改等外挂，又极容易被直接封号。 思索一番，这位小哥便开发了一个能自己瞄准目标的FPS物理外挂，目前在训练场Aim Lab中的成绩已经超过了一些
可以在不破坏使用行为的类的情况下更改行为，并且这些类可以通过更改所使用的特定实现在行为之间进行切换，而无需进行任何重大的代码更改。
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。
生活中经常看到各种各样奇妙现象，给人呈现出美感，在欣赏美景的同时偶尔会想它们中蕴含的基本原理，比如说：树木为什么会分叉（跟分形是否能联系起来）、石头扔进池塘为何会是环形波纹等等，从通俗的角度来说，树木向上生长可以理解为改变自身的形状，使得接收到的太阳能最多，一石激起千层浪体现为石头与池塘中水相互碰撞后，如何改变水的分布（能量分布），使得石头和水组合成系统后能量趋于最小的过程（最小势能原理），冥冥之中，一直相信树木和池塘中的水都是处于最优状态（均衡），有没有统一的一种方法去研究这些问题。
近年来，自动驾驶汽车不断走进我们的视野中，面向自动驾驶的目标检测算法也成为了国内外的研究热点之一。安全可靠的自动驾驶汽车依赖于对周围环境的准确感知，以便及时做出正确的决策。目标检测是自动驾驶系统的关键任务之一，其主要的功能是检测前方道路上出现的目标的空间位置和目标类别。
作者简介：Yann，2017年加入美团无人配送部，目前在PNC组负责障碍物预测工作。
智能供应链已经成为现代企业成功的关键因素之一。在这篇文章中，我们将深入研究智能供应链中预测算法的理论基础和实际应用。我们将不仅仅关注理论知识的传递，还将通过具体代码示例演示这些算法在实际场景中的应用。
识别技术一直颇具争议。许多投资者和消费者权益组织团结起来反对亚马逊向当地执法部门提供面部检测人工智能；在委员会的听证会上，众议院的代表们要求FBI使用一个面部识别系统，其错误率接近15%；Facebook 在未经用户许可的情况下对照片进行面部识别时受到抨击。
【导读】我们从过去一个月近 250 个有关机器学习的开源项目中，精心挑选出了最热门的 10 个。在挑选过程中，我们始终在各个项目之间作比较。Mybridge AI 基于大量的因素来估量项目的专业水平，从而对其进行排名。
导读：从算法处理的流程来划分，基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段（Two-Stage）算法和一阶段（One-Stage）算法，两阶段算法需要先进行候选框的筛选，然后判断候选框是否框中了待检测目标，并对目标的位置进行修正；一阶段算法没有筛选候选框的过程，而是直接回归目标框的位置坐标和目标的分类概率。
人员闯入检测告警算法通过yolov5网络模型识别检测算法，人员闯入检测告警算法对未经许可或非法进入的人员进行及时识别告警，确保对危险区域的安全管理和保护。人员闯入检测告警算法中使用到的YOLO系列框架模型是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍人员闯入检测告警算法Yolo框架之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。人员闯入检测告警算法Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
本文详细阐述了外卖平台在基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法的研究。有关轨迹预测算法的研究还在继续，希望能与同行一起交流学习。
机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
AI识别工人安全绳佩戴检测算法基于CNN的目标检测是通过CNN 作为特征提取器对现场图像进行处理和分析，AI识别工人安全绳佩戴检测算法识别出工人是否佩戴安全绳，一旦发现工人未佩戴安全绳，AI识别工人安全绳佩戴检测算法将立即进行告警，并将事件记录下来。并对得到的图像的带有位置属性的特征进行判断，从而产出一个能够圈定出特定目标或者物体（Object）的限定框（Bounding-box，下面简写为bbox）。AI识别工人安全绳佩戴检测算法和low-level任务不同，目标检测需要预测物体类别及其覆盖的范围，因此需关注高阶语义信息。传统的非CNN 的方法也可以实现这个任务，比如Selective Search 或者DPM。在初始的CNN 中，也采用了传统方法生成备选框。
本文介绍由美国斯坦福大学医学院干细胞生物学与再生医学研究所的Sean M. Wu通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：在单细胞RNA测序分析中，由于细胞表现出复杂的多层身份或过渡状态，导致对数据集的精确注释成为主要挑战。因此，作者提出了一个高度精确的机器学习工具devCellPy，它能自动预测跨复杂注释层次结构的细胞类型。为了证明devCellPy的强大功能，作者从已发布细胞的数据集中构建了小鼠心脏发育图谱，并训练devCellPy生成心脏预测算法。该算法可以在多层注释和小鼠发育数据中达到高预测精度。最终研究表明，devCellPy是一个可跨复杂细胞层次结构、物种和实验系统进行自动细胞预测的工具。
登高作业安全带穿戴识别系统通过yolov5+python网络框架模型技术，登高作业安全带穿戴识别算法模型实现对登高作业人员是否穿戴安全带进行监测并及时发出警报。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法利用yolo网络模型图像识别技术，工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法可以准确地识别现场人员是否穿戴了正确的工装，包括工作服、安全帽等。一旦检测到未穿戴的情况，将立即发出警报并提示相关人员进行整改。工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法中Yolo框架模型意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
传送带下料口堵塞识别检测算法通过python基于yolov5网络深度学习框架模型，下料口堵塞识别检测算法能够准确判断下料口是否出现堵塞现象，一旦发现下料口堵塞，算法会立即抓拍发出告警信号。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。传送带下料口堵塞识别检测算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
生产作业流程合规检测算法通过引入yolov8视觉数据智能分析技术，生产作业流程合规检测算法对生产操作流程进行实时监测和合规性检测，通过与预设标准进行比对，系统能够检测出不合规的操作或异常情况，并及时发出警报提示相关人员采取措施。生产作业流程合规检测算法中用到的现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
民以食为天，如何提升超大规模配送网络的整体配送效率，改善数亿消费者在”吃“方面的体验，是一项极具挑战的技术难题。面向未来，美团正在积极研发无人配送机器人，建立无人配送开放平台，与产学研各方共建无人配送创新生态，希望能在一个场景相对简单、操作高度重复的物流配送中，提高物流配送效率。在此过程中，美团无人配送团队也取得了一些技术层面的突破，比如基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法，论文已发表在IROS 2019。IROS 的全称是IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems，IEEE智能机器人与系统国际会议，它和ICRA、RSS并称为机器人领域三大国际顶会。
工地人员作业安全带穿戴识别检测算法通过yolov5网络模型分析技术，工地人员安全带穿戴识别检测算法可以自动识别现场人员高空作业未佩戴安全带行为，通过AI技术推动现场安全作业智能化。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
论文: BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection
作者|訾竣喆 转自|雷锋网 如今，当我们看板球或是网球的比赛的时候很容易发现，机器视觉技术（machine-vision techniques）早已革命性地开始辅助裁判进行现场的即时分析和判罚。例如，
捕鱼船识别检测预警系统通过yolov5+python网络模型图像识别分析技术，捕鱼船识别检测预警算法利用河道两岸的摄像头实时监测水域中的捕鱼船活动，一旦系统识别到违规捕捞行为，立即发出预警信号，立即发出预警信号，确保及时采取措施。捕鱼船识别检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。基本上把Yolo算法的特点概括全了：You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
从 2006 年以来，在 Hilton、Bengio、LeChun 等人的引领下，大量深度神经网络的论文被发表，尤其是 2012 年，Hinton课题组首次参加 ImageNet图像识别比赛，其通过构建的 CNN 网络AlexNet[1]一举夺得冠军，从此神经网络开始受到广泛的关注。深度学习利用多层计算模型来学习抽象的数据表示，能够发现大数据中的复杂结构，目前，这项技术已成功地应用在包括计算机视觉领域在内的多种模式分类问题上。计算机视觉对于目标运动的分析可以大致分为三个层次:运动分割，目标检测；目标跟踪；动作识别，行为描述[2]。其中，目标检测既是计算机视觉领域要解决的基础任务之一，同时它也是视频监控技术的基本任务。由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性，同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性，而且目标检测算法的结果将直接影响后续的跟踪、动作识别和行为描述的效果。故即使在技术发展的今天，目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。
其中，bx、by表示汽车中点，bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0)，以右下角为(1,1)，这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。
视频降噪不仅解决了视频处理一个非常基本也非常实用的问题，同时又一次成功解决学术界成果难工业化的问题。
人员动作行为AI分析系统通过python+yolo系列网络学习模型，人员动作行为AI分析系统对现场画面人员行为进行实时分析监测，人员动作行为AI分析系统自动识别出人的各种异常行为动作，人员动作行为AI分析系统立即抓拍存档预警同步回传给后台。 我们使用YOLO算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节根据混淆矩阵工具计算精准率以及召回率。最后通过例子说明精准率和召回率在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确率更好。
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。
作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队，其在传统呼叫中心基础上，结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术，为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 携程目前拥有15000+座席，日均电话呼出量30W左右，在如此规模的呼叫中心外呼业务中，我们不断尝试着去降低座席等待时长、提高外呼效率，从而为业务提供更加值得依赖的呼叫中心服务。 作为纯软平台，由携程自主研发的SoftPBX系统具有强大的功能灵活性与可扩展性，这也为提升座席外呼工作效率提供了技术可行性：根据算法预测出将要空闲的座席人数
人员超员识别系统通过yolov5深度学习网络模型对现场画面进行实时监测，人员超员识别系统监测到画面中区域人数超过规定人数时，立即抓拍存档预警。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
渣土车未苫盖识别检测算法通过yolov8+python，未苫盖识别检测算法对经过的渣土车进行实时监测，当检测到有渣土车未能及时苫盖时，将自动发出告警。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。
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
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 都说主机游戏难以开挂，最近却有人称他们实现了“全平台制霸”，无论是在PC里，还是PS、Xbox上，都可以成为“神枪手”： 在各种FPS游戏里枪枪爆头，弹无虚发。 据说还能成功躲过反作弊软件系统级的lockdown！ 就问你气不气！ 究其原理，这似乎是一个真·物理的自瞄外挂，只要你有另一台电脑，再加上视频采集卡、模拟输入控制器（模拟鼠标或手柄），当然还少不了核心软件AI。 AI加持的物理外挂 具体来说，这个外挂先是用一个视频采集卡记录游戏的实时
对于程序员来说，开源项目是十分有帮助的。希望你能从这篇文章中找到可以激发你灵感的有趣项目。最近磐创AI寻找“深大锦鲤”活动是2018年10月15日准时开奖哦~听说除了送520现金之外，在文末留言点赞第一名还可以获得200元当当购书券欸，快去留言叫小伙伴帮你点赞吧~
目标检测算法主要包括：【两阶段】目标检测算法、【多阶段】目标检测算法、【单阶段】目标检测算法
目标检测技术作为视觉技术届的顶梁柱，不仅单兵作战在人脸、车辆、商品、缺陷检测等场景有出色的表现，也是文本识别，图像检索、视频分析、目标跟踪等复合技术的核心模块，应用场景可谓比比皆是。
应用程序故障可能由于各种原因而发生，并且有一些工具可以解决每个可能的错误源，例如日志管理工具，错误跟踪器，性能监视解决方案等。实际上，我们已经研究这个颇有几分，不同发现的方法记录在生产中，最常见的方式来解决的Java应用程序中的错误，如何以及应用监控点的工具可以检测错误帮助。
【GiantPandaCV导语】本文主要介绍label assign问题在检测方向的具体应用和当前发展情况。
工厂人员作业流程合规实时检测系统通过python+yolov5网络模型深度分析技术，工厂人员作业流程合规实时检测算法融入具体的操作流程当中，算法可以实现对流水线上人员的每一个流程每个动作进行识别，将现场操作行为识别得出的结果与系统中约定的标准进行比对，如现场操作行为符合标准不进行预警，如在现场人员操作时间、动作行为等方面出现差异不符合标准，则自动预警，并即时提醒现场人员进行改正。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
这篇是看完吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程里目标检测课程的学习笔记，文章的图片主要来自课程。
【新智元导读】机器人领域又一大突破：MIT最新研发的第三代猎豹机器人，不依靠视觉和任何外部传感器，全凭控制算法，漂亮地纵身飞跃上桌，还能轻松爬上满是障碍物的楼梯，在突然被猛推或猛拉时迅速恢复平衡。这样的机械狗，你要不要也来一只？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
