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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
1月16日,大脑在深圳召开“在端上思考”大脑AI硬件平台及发布会,发布13项端侧新,备受行业关。在现场,喻友平介绍到,目前已有4款新正式上架AI市场。 在AI能力广、速、精不断提升的基础下,大脑充分利用自己在AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核心技术,开始在业界呈现“乘法效应”展现出业智能化“头雁”的速。 AI落地的乘法效应 AI技术的发展,最终还是要落实到我们的生活中。在我们触手可及的各个角落中都有大脑加持的智能。首期开放日着重介绍了近期开发者询较多的市政、物、教育三个领域的落地案例。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
2018是工智能高速成长的一年,在经历了诸多喧嚣与迷茫后,AI已经开始被各个行业深入应用,而与自研自用的传统思路不同,在这次工智能发的“工业革命”里,采他之长补己之短成为了一种趋势。出的EasyDL定制化训练及服务平台就是经常被企业采用的“AI利器”之一。 2017年11月,EasyDL上线公测。2018年4月宣布EasyDL全面开放,为开发者提供像分类和物体检测的深学习模型定制训练,其后,可定制的模型类型拓展到声音分类和文本分类。过去8个月中,EasyDL平台的用户迅速增长,累计已超过10万用户,应用于22个行业。 EasyDL快速崛起,不是偶然,大量传统企业刚错过“互联网+”的窗口,急迫地希望赶上AI的业风口,追求零算法基础也能训练AI模型的EasyDL,正成为他们AI入门的首选。 EasyDL缘起:直击三大痛点 AI兴起后,许多企业是焦虑的。 有行业评价,AI业现状是“两多两少”:畅想未来的多,关眼前的少;钻研前沿算法的多,关业落地的少。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关
另一类是基于抽样(sampling based)的路径规划,通常可以理解为并不知最优路径是什么,需要从起点开始随机抽样(怎么随机这个题还是比较讲究的)来扩建可能的路径集。 这里面有一个很重要的因素可以加速抽样,例如障碍物的检测。若遇到障碍物,在其方向再扩建路径便没有意义。 典型的算法是RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。需要意的是,在实践过程中如果有了启发式算法,实时的路径规划会很重效率,需根据实际情况优化,这方面的研究包括RRT变种或两类算法的结合(如A*-RRT)。 高精会让自动驾驶如“看不见轨”的过车一样持续向前,但未来关于高精的发展方向,地测绘政策的热化争斗以及互联网企业在多方加入的“地混战”中如何把握自己的优势条件(突出优势在哪儿)等诸多题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代表官方言论。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体验师来袭
4月25日,大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期大脑开放日,介绍了多种通用 AI新 能力;除此之外,还出了两个新的定制训练平台-帮助开发者更简单高效地训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开发者,还是AI初体验者,加入“大脑新体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起大脑进化,帮助他一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开发者,发布获奖公告、颁发大脑定制礼、现金礼卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 改进建议或者您对大脑AI的新需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 有价值有意思的案例:场景、应用价值明确、文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社区“经验交”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商,这就是信息超载题。为了解决这个难题,个性化荐系统(Recommender System)应运而生。 个性化荐系统是信息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 荐等。个性化荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的个性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的信息或商荐给用户。与搜索擎不同,个性化荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的信息。 1994年明尼苏达大学出的GroupLens系统[1]一般被认为是个性化荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤领了个性化荐系统十几年的发展方向。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广荐、搜索擎等领域的方方面面,而在像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我也准备想知答案。我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网站显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
流****水 2018-07-11
云企业级运维平台——NoahEE
我们出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式运维解决方案,覆盖了包括日常的故障管理和变更管理中典型的运维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业务可用性保障、提升运维效率。 1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近距离观察一下这艘船的方方面面。 服务管理 我们首先介绍服务管理是因为服务管理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。服务管理这个概念的出现,是随着业务快速膨胀的必然,其要解决的主要题是一个“量”,或者说“规模”的题。在早期业务较为简单时,一个服务可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维操作简单直接,登录到机器上工操作就好了。随着业务的发展,分布式应用与服务的广泛使用,我们越来越多的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地导航模块进行升级。对于研发的同学来说,关点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维员来说,关点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。
不****主 2018-07-09
高精地
高精可在许多方面为无车提供帮助,如高精通常会记录交通信号灯的精确位置和高,从而大大降低了感知难。 高精地不仅可以减少计算需求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细信息,来确保无车的安全。保持这些地的更新是一项重大任务,测试车队需要不断地对高精进行验证和更新。此外,这些地可能达到几厘米的精,这是水准最高的制。 Apollo 高精地是最懂自动驾驶的高精地,也是业界精细化程最高、生率最高、覆盖面最广的高精地。目前,Apollo 高精地的自动化程已经达到了90%、准确识别率达到了95%以上,预计2020年可以覆盖全国所有的重点路。 高精地有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo高精地采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而生了Apollo OpenDRIVE标准,以便更适合无车。 Apollo高精地的构建 高精的构建由五个过程组成:数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和地发布。
陶****子 2018-07-09
使用nodejs BOT SDK开发答类技能模板
{ '题目': [ '正确答案', '错误答案', '错误答案', '错误答案', ], }, 上面古诗答的例子在题库中的展现形式是: { '第一题:离离原上草 一岁一枯荣的作者是谁。': [ '居易', '李', '杜甫', '柳宗元', ], '第二题:日依尽,黄河入海,出自那首诗。': [ '登鹳雀楼', '...', '...', '...', ], }, 其中正确答案“居易”和“登鹳雀楼”放在第一个位置,但是在给用户出题时,选项的顺序会调整。 模板的使用说明: 答案中必须有一个正确答案。 每题的答案选项可以是3个,4个,5个,选项总数不收限制。 每个题目必须通过选项序号来作答,如用户必须说“第一个”、“第二个”,不能使用“是”、“对”、“错”、“不是”等进行回答。 使用模板开发技能的程 请意,下面的新建技能和配置意过程可以通过在技能平台-- 创建技能-- 用技能-- 导入技能页面导入 http://dbp-cfc.cdn.bcebos.com/download/trivia.zip 实现。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者成功”——大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,一站式开发平台 AI Studio 重磅出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 大脑AI Studio 大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开发、交平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 大脑AI Studio中,项目有两个模式::一一卡(单机)和远程集群模式。 其中一一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的题,大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
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