卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN ) CNN 是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务被CNN统治，例如图像分类，图像分割，目标检测，图像检索等。
AI科技评论按：昨晚凌晨一点，号称是科技界春晚的苹果发布会如期而至，此次共发布了3款iPhone手机，命名也与之前曝光的信息相符，分别为iPhone X、iPhone 8和iPhone 8 Plus。 其中iPhone X作为苹果十周年的创新性产品出现。不可否认的是，iPhone X发布之前的爆料信息都非常准确，像传闻的全面屏、取消Home键、3D面部识别扫描也都在昨晚被一一证实。 尽管没有特别让人意外的惊喜，iPhone X 的全面OLED屏、面部识别Face ID技术仍是整个发布会的亮点。 苹果iPho
作者：重走此间路 编辑：闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
他们正在打造的，是一个全程仅靠机器人运行的智能装车系统，集成机器人、激光雷达、机器视觉、数字孪生等多项前沿技术于一身，可自行完成拆垛、分组、输送、整形、码放等装车全过程。
【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
01 简介 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。 一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。 同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检
自 2017 年 7 月国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，中国人工智能技术得以迅猛发展，并在金融、医疗、教育、交通、社交等领域快速推广。
S：表示颜色的饱和度，表示颜色的纯度和该颜色的最大纯纯度之间的比率。。范围 0-1
面对市场上琳琅满目的芯片，科达结合超微光技术的场景特点，提出了六项边缘算力芯片的筛选标准————模型运行评分、工具链有效性、灵活性、成本、非AI功能、TOPS/W。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
最近在搞opencv来做一些简单的图像识别，既然涉及到图像识别，那么首先我们要把图像重新认识一下，大部分人看到一张照片可能就是单纯的一张照片，在一些做图像处理的人的眼中，可不就这么简单了。 计算机图形的分类 （1）位图（Bitmap） 也叫做点阵图，删格图象，像素图，简单的说，就是最小单位由象素构成的图，缩放会失真。构成位图的最小单位是象素，位图就是由象素阵列的排列来实现其显示效果的，每个象素有自己的颜色信息，在对位图图像进行编辑操作的时候，可操作的对象是每个象素，我们可以改变图像的色相、饱和度、明度，从而
如今，机器学习无处不在，但多数机器学习系统是隐形的：它们在「黑箱」里优化音频或识别图像中的人脸。但最近 UCLA 的研究人员研发出了一个 3D 打印 AI 分析系统。这一系统不仅看得见，还摸得着。与以往通过调节数字进行分析的系统不同，该系统通过光线的衍射来分析人工智能。这一新奇、独特的研究成果表明：这些「人工智能」系统可以看起来非常简单。
---- 新智元报道 来源：B站 编辑：桃子 小咸鱼 【新智元导读】前不久，22岁何同学自制了次时代办公桌AirDesk，不仅能给设备充电，做备忘录，升降桌腿，还能够提醒喝水和下班。唯一缺点就是「贵」，总共需要6万。这不，一位UP主做了平替版，只用十分之一的成本搞定！ 一周前，22岁何同学自制了「苹果放弃的产品」AirDesk 爆火出圈。 许多网友都在「求量产」，还有人却认为是在炫技，不够务实。 别急，这不一位up主近日便挑战用最短时间复刻出这张何同学同款AirDesk。 只用了24个小时，十分
机器之心原创 作者：邱陆陆 10 月10日，中科视拓对外公布，获得安赐资本领投的数千万元 pre-A 轮融资。这是去年秋天中科视拓宣布成立，并获得线性资本领投的千万级天使轮融资后，首次公开融资消息。 去年初秋，中科院人脸识别专业研究员山世光携千万级天使融资创业的消息引发了人工智能领域内一次不小的震动，如今整整一年过去了，人脸识别领域繁盛如烈火烹油，而中科视拓这家静水深流的公司却并未给我们太多机会得以一窥其庐山真面目。9 月，机器之心来到中科视拓，与「学者山世光」聊了聊人脸识别学界 20 年里走过的万水千山和
1、相关知识 从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。 2、神经网络发展 2.1 感知机 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
接下来我们一起学习下网红网络之卷积神经网络(CNN)，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
步进电机和丝杆驱动需要300元，无线充电线圈500元，一键站立用到的光电对管50元，2块Arduino开发板一共550元。
原作 Jackie Snow Root 编译自 MIT Technology Review 据报道，全球现在超过17亿人的肌肉骨骼都出毛病，每年大概有3千万的急诊病例，而且这个数字还在往上走。骨骼方
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，如果一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。 其实，如果我们顺着神经网络技术
从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。 因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机(perc
即使在光线良好的情况下，酒杯的小瑕疵或隐形眼镜中的微小褶皱也很难找出。而在几乎完全黑暗的情况下，这种透明特征或物体的缺陷几乎不可能被发现。为了解决这个问题，麻省理工学院的工程师开发出一种能够在黑暗中揭示这些难以发现的细节的技术。
对焦，这里所说的“焦”是指“焦距”。在拍照时，一定是需要调焦的。一般会在目标位置最清晰的时候会停止对焦。最近在处理OpenCV进行图像识别时，需要连续的调焦（对焦），并在对焦完成后进行拍照，获取图片后进行图像识别。识别完成后摄像头不关闭继续进行扫描识别。整理成本文。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
大数据文摘出品 假如你是一名地铁安检，你的眼前以每秒三次的频率闪现这样的图像，你能发现其中一个行李里面携带了枪支吗？ 不是很难，对吧？ 不过，现实中的工作不是这么简单，一眼看到还不够，后续还要进行一些操作，比如按下暂停按钮或者人工上报，这些往往更耽误时间。 这时候你可能会想，能不能用AI呢？ 的确，AI识别危险物品现在也能做到又快又准，不过，哪怕是最先进的AI，准确率也不能达到100%，对于一些不是很重要的任务，AI或许可以独立完成，但是对于安检这样的重要任务，往往只能依靠人工检测。 人脑本身处理图像的速
我们知道，目前，深度学习十分热门，深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中。支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。
在处理模式识别、风险管理以及其他同样复杂的任务时，最强大的计算机都无法与人脑匹敌。但是，近来光学神经网络取得的进展通过模拟人脑中神经元的反应方式缩小了计算机与人脑之间的差距。这种光学神经网络比 ML 中的网络能耗更低、运算更快，是未来大规模应用 AI 的坚实基础。
近日，由蚂蚁集团、清华大学等组织共同协办的首届「Inclusion|A-tech 科技精英赛」(以下简称 A-tech 大赛)圆满落幕。奥比中光科技集团股份有限公司 (以下简称「奥比中光」) 研究院 SDK 组负责人小蛮腰、算法工程师埼玉（均为花名）从全球 20 位优秀 AI 工程师与网络安全极客选手中脱颖而出，与战队队友共同斩获大赛头名。
一幅图像可定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间（平面）坐标，而任何一对空间坐标 (x,y)(x,y)(x,y) 处的幅值 fff 称为图像在该点处的强度或灰度。当 x,yx,yx,y 和灰度值 fff 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。
基于以上痛点，我们有个初衷去做这样一个无线自动化平台，无需编写脚本，无需搭建本地工程环境，全程可视化界面操作，即使不懂自动化脚本编程也能完成任务配置，致力于用较小的成本投入和维护自动化。 成本收益分析 我们先以电商域商品详情场景为例，介绍下不同的测试策略对测试成本的影响。商品详情场景涉及到区域化、不同营销类型、不同的offer类型，场景组合后有100+个case。 人工测试 投入人力进行手工验证多端多机，最快完成一轮测试也要5人日。如果加上干扰因素（手机没电、找不到设备、网络环境等问题）、bugfix回归验证，整体测试周期还要加长，甚至成倍增加。 自动化脚本测试 主要耗时成本在工程化环境搭建、本地脚本编写和调试的。同时对于多场景的数据有一个弊端，往往是写死数据在脚本且数据场景不全。 平台化测试 全程在平台上可视化操作，用精准用例建模自动化平台的数据支持多场景的的测新和回归。 功能亮点 1. 原子能力的标准化 我们对自动化里的所用的公共部分做了以下抽象成公共能力和组件化，可供重复使用。将工程脚本里的对象控件操作类、数据类、断言类做标准化并封装成原子能力，可以在平台页面上直接选择，添加对应行动点，支持语义化设置，支持行动点流程编排。 2. 语义化驱动—用例配置 3. 行为驱动—流程编排 4. 数据驱动—精准用例建模 相同场景的自动化不用设置一条一条自动化用例，也不用在脚本里指定某条数据运行。使用场景建模，扩展任务丰富数据源能力，支持任务添加单条数据/多条数据/场景模型数据。 场景模型好处是脚本里的数据进行剥离，以业务场景角度封装成用例数据模型，不仅降低测试用例数据遗漏的风险，而且将原先脚本写死的数据变活，通过建立的模型实时获取线上活的数据，即使有业务调整，直接维护模型即可。 场景模型支持2种：
70年代末，随着计算机的应用和传感技术的发展，移动机器人研究又出现了新的高潮。 特别是在80年代中期，设计和制造机器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司开始研制移动机器人平台，这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台，从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现。
摘要：10年之后我们还能做什么？ 根据耶鲁大学和牛津大学的研究人员对 352 位人工智能专家进行了采访，人工智能到2060 年前后有 50%的概率完全超过人类。这份研究预测在 10 年内，人工智能将会在以 下领域超过人类：翻译领域（2024），高中水平的写作（2026），驾驶卡车（2027）。 在这份报告里，我们着重分析四种人工智能技术（语音，图像，自然语言处理，机器人） 对五个行业（安防，互联网电商/广告，消费电子，汽车，医疗）的影响（图表 2）。 从技术角度来看： 语音技术成熟但应用场景有
机器人视觉和机器人技术已被广泛地使用在我们的生活当中，智能机器人技术逐渐成熟。在传统的机器人技术应用过程中，没有做到机器视觉和机器控制的技术统一，只实现了某一技术的应用，极大地制约了智能机器人的发展工作，因此如何统一机器视觉、机器人控制以及人工智能三大要素，成为了人机交互功能实现的主要限制。
荷兰的ASML公司在光刻机领域是当之无愧的老大，最新的极紫外光EUV光刻机能够生产7纳米的CPU，世界上只此一家别无分号，市场份额100%。
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是冀永楠老师关于浅谈构建图像识别系统方法的总结。
人工智能正在改变医疗诊断行业 今年年初，谷歌成功研发出一套用于乳腺癌诊断的人工智能系统。这套系统分析了大量的病理组织显微图像，速度比人类快得多，且肿瘤检出率高达92.4%。如果是人类医生完成这项工作，必须非常仔细分析大量组织样本才能确诊癌症，而且这是一个极度费时且易出错的过程。一个有经验的医生需要几年甚至十年的时间来培训。如今谷歌的成功预示着人工智能疾病诊断的到来。 事实上，利用人工智能检测癌症并不是新鲜事。早在30年前，人工智能的重要分支之一，机器学习技术如人工神经网络算法和决策树算法，就被用来做癌症
2016人工智能湖南论坛暨自兴人工智能研究院揭牌仪式，来自国内外的许多顶级专家在会上给我们做了报告。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员、天津中科智能识别产业技术研究院院长孙哲南研究员就虹膜识别这一话题做了详细的讲解。 今年是人工智能60周年，像虹膜、人脸、指纹识别是比较实用的人工智能，也是发展利用比较成功的几个方向。现在的智能手机基本上都是用指纹识别来解锁，最近三星发布的新手机就会有虹膜解锁，因此现在很多人不太了解虹膜识别，我给大家做个科普。 什么是虹膜？ 虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
本文将为您揭开白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM（Fast Gradient Sign Method）算法的神秘面纱！
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
一分钟AI 世界首位机器人公民想要组建家庭，称每个机器人都该生孩子 比尔·盖茨成中国工程院新增外籍院士，另有两AI领域专家当选。 AI 控制大脑植入物已完成初步人体试验 亚马逊贝佐斯成第二位身家达到1000亿的超级富豪。 微信为防止机器人滥用，即将关停网页版。 森亿智能获红杉资本领投的5500万元A轮融资，用于加强在医学自然语言处理、医疗数据治理、机器学习领域的技术优势。 新零售商品图像识别公司拍拍赚获数千万元B轮融资，金沙江创投领投 征服围棋之后 谷歌DeepMind宣布利用AI对抗乳腺癌 第九届中国
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