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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
比如EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制词法分析快递申请,一秒拆分姓话、住址等信息;更具科研意义的还有EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足线服务要求。 与卓繁信息的合作,大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政务服务新模式为社会公众提供全年无休的24小时自助办事服务,提升了政府为民服务的能力。 开放日当天,红智能猫窝的设计者大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
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
我的蜀韵文学 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
我们现,高精地图领域的入局者基本可以分为这样几类,以Google 为表的互联企业,包括;以丰田、特斯拉为首的车企大厂;以Moblieye(已被英特尔收购)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维图新、高德等在内的图商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想玩的比别人都好,成为领先的玩家,确实不是一件容易的事儿。 其实对高精地图的研,除了在技术需要攻克一些难关之外,更需要在自动驾驶产业链的角思考问题。高精地图是自动驾驶的专属地图,了解车的需求或许比“造图”本身更重要。 如果从开者的角来看,以表的互联企业以及传统车企或许在整合产业链资源,全局入手的能力更占优势。 关于高精地图的一些based问题 地图,对于人们的日常生活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询地理信息的传统子地图,这类地图主要服务的是人类驾驶员。 传统子地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 如图所示,传统子地图是对的一种抽象表现,将抽象成有向图的形式。 什么是有向图形式? 简单来说就是图的顶点口,边口与口的连接。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其中感知阶段依赖监控系统的故障现能力,止损阶段依赖流量调系统的调能力。我们来具体看下的监控系统与流量调系统是如何在单机房故障止损场景中起作用。 故障现:监控平台 监控平台,针对单机房止损过程中的可用性场景,覆盖故障现、止损决策、问题定位各阶段的监控。同时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。实现从运营商外内部络设备/链、服务/实例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足络类单机房故障、业务类单机房故障的监控覆盖需求。 同时提供一系列数据分析方法。如智能异常检测、趋势预测、多维分析、关联分析、服务和链拓扑分析,实现故障的精准现和定位。 故障止损:流量调平台 针对络架构和业务架构,我们将流量调拆分为三层:接入层、服务层、依赖层。 接入层:从外用户起请求过运营商络到统一前端(BFE)的过程,使用DNS实现外流量调。 服务层:从BFE流量转至内服务的过程,使用BFE提供的GSLB动态负载均衡进行流量调
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体师来袭
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,还推出了两个新的定制训练平台-帮助开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开者,还是AI初体者,加入“大脑新品体师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起推动大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开者,布获奖公告、颁大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品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:接入流程清晰具体、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、图文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社区“交流”版块帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
金****洲 2018-07-09
安全实室|机器学习对抗性攻击报告
它是以多个深络模型为基础构造对 抗图片,即将图4 中单个已知机器学习模型替换成多个不同的已知机器学习模型,并共同产生一个对抗性图像。 在实设计中,作者对5 个不同的深络模型一一实施了黑盒子攻击。在对 每一个模型攻击的时候,作者假设已知其余的4 个模型,并用集合的方式作白盒子对 抗图形的构造。同样的,作者分别使用基于优化的攻击手段,和基于Fast Gradient 的 手段构造对抗性图片。构造图片依然使用的是Adam 优化器。在算法过100 次的迭 对权重向量的更新,loss function 得以汇聚。作者现有许多攻击者预先设定的标 记也得到了传递。详细结果参见表2。格子(i,j)表用除了模型i 之外的4 个其他算法 生成的对抗图片,用模型j 来证得到的定向标记的准确值。可以看出,当目标模型包 含在已知模型集合中,定向类标记的传递性都在60%以。即使目标模型不在已知模 型集合中,定向标记的准确值也在30%以。 表2 针对不同源机器学习模型构造的定向对抗性攻击方法(ensemble 方法)在目标模 型的攻击效果。
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
拿1000张图片使用EasyDL训练一个图像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在EasyDL开者中,有南方这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国南方公司广东公司直属的佛山供局管辖范围内,输线约4500公里,16000余基杆塔单元,线附近易生外力破坏的施工点有300余处。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联公司运维人员的心头之痛。在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对内外部络环境建设了基于智能流量调的单机房故障自愈能力。结合外运营商链监测、内质量监测与业务指标监控构建了全方位故障现能力,基于统一前端(BFE)与字服务(BNS)实现了智能流量调与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频影响业务可用性 回顾近2年来各大互联公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
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