识别垃圾数据，在一些大数据项目中的ETL清洗时，非常常见，比如通过关键词 （1）过滤垃圾邮件 （2）识别yellow网站 （3）筛选海量简历招聘信息 （4）智能机器人问答测试 ........ 各个公司的业务规则都不一样，那么识别的算法和算法也不一样，这里提供一种思路，来高效快速的根据关键词规则识别垃圾数据。 下面看下需求： 业务定义一些主关键词若干少则几百个，多则几千个上万个，例如： Java代码 公司 机车厂 化纤厂 建设局 实业集团 中心店 桑拿中心
亚马逊Alexa在其官方博客宣布推出Alexa Auto SDK，这是Alexa首次为车辆提供一整套开发套件，以帮助汽车制造商将Alexa语音控制功能集成到汽车及其娱乐信息系统。
“本项目案例由 云集至 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理，整体架构是SpringBoot + OpenCV。
代理模式作为常见的设计模式之一，在项目开发中不可或缺。本文就尝试着揭开代理的神秘面纱，也欢迎各路人批评指正！
建造者模式是一种创建型设计模式， 使你能够分步骤创建复杂对象。该模式允许你使用相同的创建代码生成不同类型和形式的对象。
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
随着人工智能（AI）和机器人技术的快速发展，我们正处于一个数字化和自动化办公场景的新时代。智能机器人和AI助手作为这一变革的关键元素，正在逐渐改变着我们的工作方式和办公环境。本文将深入探讨智能机器人和AI助手的概念、应用领域以及对未来办公场景的影响。
开课之前，我们先给大家讲讲Opecv是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
我们经常会听到分支预测失败或者虚函数调用会影响计算性能，那么为什么它们会影响性能呢？带着这个疑问，我最近也看了一些博客和论文，这里结合之前看的一些点，整体做一个总结，和大家一起学习。
开篇 1.异常处理(Exception Handling)： 就是一种解决这一问题的机制，能够较好地处理程序不能正常运行的情况。 2.异常(Exception)： 是程序在运行时可能出现的会导致程序运行终止的错误。这种错误是不能通过编译系统检查出来的。 3.常见异常如下： (1)系统资源不足。例如，内存不足，不可以动态申请内存空间；磁盘空间不足，不能打开新的输出文件等。 (2)用户操作错误导致运算关系不正确。例如，出现分母为0。数学运算溢出，数组越界，参数类型不能转换等。 4.异常例子：
我来翻译一下：反射技术通常被用来检测和改变应用程序在 Java 虚拟机中的行为表现。它是一个相对而言比较高级的技术，通常它应用的前提是开发者本身对于 Java 语言特性有很强的理解的基础上。值得说明的是，反射是一种强有力的技术特性，因此可以使得应用程序突破一些藩篱，执行一些常规手段无法企及的目的。
面向对象是一种主流的编程思维，其核心是把现实世界中的对象，对象之间的关系模拟到程序世界中，构造一个软件系统。 Java 是一种典型的面向对象编程语言。这篇文章主要是来初步理解一下面向对象的思维为下面的内容先给一个基础。针对 Java 面向对象编程的更多内容，会在后面的文章里面详细解释。 面向对象的思维里面有两个重要的概念，对象和类。下面，逐个理解这两个概念。 1. 什么是对象？ 一个鼠标，一个小狗，一个男孩，一个足球，美女和汽车，他们都是一个对象，这些都是我们现实世界中客观存在的东西，能看得见，摸得着。他们
一、介绍环节 百度无人车和世界大部分公司（车厂）的无人车不同，无人车主要分为两大派别，一类是传统车厂，另一类是百度、谷歌为代表的公司。根本区别在于后者直接切入到无人车实现完全自动驾驶，而前者不是。传统车厂是video camera加毫米波雷达的模式，不使用激光雷达，希望走逐步升级的路径，主动驾驶升级到一定程度后存在瓶颈，无法达到完全自动驾驶，激光雷达目前成本极高，达50-70万元/个，我们希望通过放量逐渐压低成本。 目前如果不使用激光雷达，计算量很大几乎不可能完成，使用激光雷达，可以使系统对于计算量的要求大
当今社会对电动汽车的需求激增，为了实现可持续增长，配套基础设施也同样要快速发展。未来需要建立一个可靠的电动汽车充电生态系统以满足客户的需求，同时确保互联网系统和连接的关键基础设施的安全，抵御可能的网络攻击。本研究设计了一种系统查找和收集方法，以获得广泛部署的电动汽车充电站管理系统 (EVCSMS，EV Charging Station Management Systems ) 的代表性样本。此外，利用逆向工程和渗透测试技术对已识别的 EVCSMS 及其软件/固件实现进行全面安全漏洞分析。
hello，大家好，我是依然熬周末为大家写总结的小ai妹。我们来简单回顾下这周有哪些热门事件。 TensorFlow1.2.0版发布，新增14大新功能，热不热？ 让人工智能学会谈判，Facebook开
这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。
众所周知，当今车牌信息采集环节中，过去传统的手工录入的方式在面对庞大的数量时显得力不从心，如果能直接通过APP采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。当下，汽车是很多人出行必备的交通工具，路面上行驶的车辆越来越多，不断方便人们出行，但与此同时，车辆的管理难度也在不断的加强——车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨大的矛盾。
Odette对汽车行业日益增长的特殊识别需求做出了回应，并推出了OSCAR服务。OSCAR代表Odette编码和注册系统。
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
随着科技的不断进步，智能机器人已经不再是科幻电影中的角色，而是现实生活中的一部分。它们正在改变着我们的日常生活、工作方式以及制造业、医疗保健、农业等多个领域。本文将探讨智能机器人的关键技术，深入分析它们是如何实现的，并展望它们在未来自动化领域的巨大潜力。
Xnor.ai今天推出了AI2Go平台，该平台允许开发者和制造商为设备上的人工智能优化预先构建的AI模型。AI2Go专为相机、无人机和传感器等设备中的最先进边缘计算而设计。
"You Only Look Once"是一个实时对象检测算法，它避免了在生成区域建议上花费太多的时间。它不能完美地定位物体，而是优先考虑速度和识别。
VIN，是英文Vehicle Identification Number（车辆识别码）的缩写，也就是我们平时所说的车架号、大架号。总共由17位字符组成，是汽车唯一的身份识别信息，好比于汽车的“身份证”
简单地说就是千人千面的柔性生产，越来越多的工厂开始实行订单制生产模式，每一台车都能根据客户的需求个性化定制，同一条产线可以实现SUV、MPV、轿车等不同车型的混合生产。
我们常常会在停车场周围四处行驶很多次来寻找一个停车位，如果我们的电话可以准确告诉我们最近的停车位在哪里，那是不是很方便！
为了不错过“百年一见”的历史机遇，一场“智造浪潮”正在上演，可问题在于：当前的市场背景下，当真是属于每个行业的机会吗，还有哪些挑战？
图像识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。深度学习模型在图像识别中的应用已经取得了显著的进展，使计算机能够像人一样理解和分类图像。本文将介绍如何使用深度学习模型来识别CIFAR-10数据集中的图像，并对模型的准确率进行分析。
导读：随着消费者更安全、更舒适、更便捷的驾驶体验需求不断增长，汽车智能化已成必然趋势。长安汽车智能化研究院作为长安汽车集团有限责任公司旗下的研发机构，专注于汽车智能化技术的创新与研究。为满足各业务部门的数据分析需求，长安汽车基于 Apache Doris 升级了车联网数据分析平台，支撑单日百亿级别数据实时处理，并实现十亿级别数据查询秒级响应，为长安汽车在提升用户用车体验、实时预警车辆故障、保证车辆安全驾驶等方面带来显著成果，为其在智能化方向的技术创新提供了有力支持。
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
神经网络，特别是深度学习的研究最近在计算机视觉的领域和计算机科学的其他重要领域取得了许多突破。在这些技术的应用中，自动驾驶技术十分火热。几乎每个人都听说过它，许多大公司都为此投入巨额资金。由人工智能的控制汽车能够带你去任何地方，让你不必再把时间浪费在开车上。 在这篇文章中，我会告诉你怎样训练一个使用前面道路图像的进行自动驾驶的神经网络。你可以在Jupyter Notebook找到所有的代码和每一步的解释，也可以访问下面链接阅读详细的文章。 代码：https://github.com/normandipalo
1.Facebook 和谷歌想打造AI世界的Android 最近，随着Facebook 开源其运行深度学习算法的服务器设计代码，Google 旗下的子公司Alphabet也开源了Tensorflow。
易泊PC端车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平。大力发展机器人、人工智能产业，巡逻机器人也被多家机器人研发厂商所研发，代替传统的人工作业人，机器人替代人公作业，更省时省力便捷高效。现今不少机器人嵌入了PC端车牌识别SDK去用于可疑车辆的巡逻抓拍！
车牌识别是一种图像处理技术，用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。
谈到最近突然大火的chatGPT，不禁想以一个马尔斯克式的开头写下一句话，数年后，当有人问起我，你记忆里的2023年，是怎样的一年？
这是一个系列文章中的第3篇，该系列由4篇组成。请务必先读第1篇和第2篇！
大众集团日前宣布，将加大投资力度来加强其位于德国慕尼黑AI数据实验室的实力，专门致力于人工智能技术的研发。大众方面称，虽然目前正在削减内部开支，但作为IT计划的一部分，大众在慕尼黑的AI数据实验室并未受到影响，会有更多的人力投入人工智能团队的建设。 据了解，大众数据实验室的研究团队将继续发展无人驾驶技术和机器人学，主要研究方向包括机器学习技术，即引导机器人和传感器加强识别能力，以对行驶中遇到的物体和不同情形作出辨识，换言之，团队希望提高汽车摄像头的检测能力，减少无人驾驶汽车因拍摄盲区等而存在的安全隐患。 另
Vin码拍照识别云端sdk技术在终端设备上去录入17位数的VIN，整个录入过程非常繁琐，且效率较差。针对多个行业客户对自动识别VIN码的迫切需求，我公司开发出VIN码识别技术，只需在APP中集成Vin
此刻，一辆无人驾驶的小型货车正行驶在亚利桑那州凤凰城的郊外。你可能会担忧它是否安全，但为这辆车打造了自动驾驶大脑的 Waymo 希望能向你保证，这辆车是很安全的。
本期一周AI看点包括行业资讯、投融资、业界观点、技术前沿以及应用等方面。 行业 百度或分拆国际化事业部，进一步聚焦人工智能战略 《财经》近日报道称，百度国际化事业部将大概率面临分拆。《财经》引述接近百度国际化事业部人士称，分拆将分为三部分，其中包括：移动产品矩阵和海外移动广告平台独立分拆，将在日本收购的原生广告平台popIn与百度人工智能团队整合，出售在巴西收购的团购网站PeixeUrbano。其中前两部分在分拆后，分别由百度国际化事业部副总经理胡勇和百度日本分公司总经理张成焕继续负责。 阿里达摩院火
恒大入股法拉第未来（Faraday Future，下称“FF”）后，法拉第未来在中国的运营总部正式宣告成立。8 月 14 日下午，恒大法拉第未来智能汽车（中国）有限公司在广州正式揭牌。该公司于8月7日成立，根据工商信息，恒大法拉第未来注册资本为20亿美元。(via.全天候科技)
本研究是针对特斯拉 Model X 无钥匙系统的实用安全评估。所分析的无钥匙系统采用了由通用标准认证的安全元件实现的安全对称密钥和公钥密码原语。本文记录了该系统的内部工作原理，包括遥控钥匙、车身控制模块和配对协议。此外，还介绍了相关逆向工程技术和几个安全问题。其中，遥控钥匙固件更新机制和遥控钥匙配对协议中发现的问题导致绕过了所有已实施的加密安全措施。此研究还开发了一种完全远程的概念验证攻击（PoC），允许在几分钟内进入车辆内部并配对修改后的遥控钥匙，从而启动汽车。该攻击不是中继攻击，因为其允许攻击者随时随地启动汽车。
从事Java开发的小伙伴对于“异常”应该不陌生，因为每天都会遇到不少异常，或捕获，或抛出。那究竟什么是异常？异常即非正常的，不同于平常、一般化的情况。
科恩实验室称，已经通过遥控成功干扰了车辆的转向系统。通过对抗性实例成功干扰了智能雨刮器。通过在道路上贴几个小小的胶带，就能成功误导车辆的道路识别系统，将车导航至逆行道上。
一名 AI 专家值多少钱？ “基于我个人经验，一名计算机领域的 AI 专家对于企业的价值，至少为 500-1000 万美元。为了争夺这些少数的人才，正在开展竞标大战。” 这是卡耐基梅隆大学计算机科学院
在介绍QP前先简单介绍一下有赞搜索平台的整体设计，方便大家快速了解QP在搜索平台中的作用。下图简单展示了一个搜索请求开始到结束的全部流程。业务通过简洁的api接入los，管理员在搜索平台新建配置并下发，完成整个搜索接入，并通过A/B Test验证QP带来的优化效果。
星期二早上8:00。你已经醒了，扫了一眼手机上的标题，回复了一个在线帖子，为你妈妈订购了一件假日毛衣，锁上屋子开车上班，路上听一些好听的曲子。 在这个过程中，你已使用了人工智能（AI）十几次——被闹
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