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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
人脸人体识别方向:大脑此次发布了新能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸点检测和手势识别,人脸检测点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,大脑新了红酒和地标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,大脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、人脸融合、手部点识别、高精的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:大脑新增本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,大脑推出了作检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,大脑也在重点发力智能硬件和设备。1月16日,大脑在深圳召开“在端上思考”大脑AI硬件平及产品发布会,发布13项端侧新品,备受行业注。
l****m 2018-07-10
向量(一)
章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段本之间的相性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长为字典大小,每个维对应一个字典里的每个,除了这个对应维上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的是“康乃馨”。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受注?
线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、字内容、所在位置都会有相应的描述…… 高精地图针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车道的坡、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条车道的限速,推荐速也会一并提供。 高精地图中的道路标识线及路牌信息 (图片来源于章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统车企对高精地图的定义尚未统一化,但高精地图的绝对坐标精高,包含的道路交通信息丰富(如可分为基础层、道路信息层、周围环境信息层和其他信息层)等方面确实已经成为区别传统子导航地图的显著特征。 此外,由于路网每天都有新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上以确保无人车行驶安全,也就同时要求高精地图有强的数据实时新功能。 于高精地图,怎么说 作为致力于高精地图研发的科技企业,内部人员一表示将高精地图看做是Apollo 云端服务的核心数据,足知
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
和传统广告序中的特征抽取方法类似,这里也构造了大量的用于视频序的相特征(如视频 ID、上次观看时间等)。这些特征的处理方式和候选生成网络类似,不同之处是序网络的顶部是一个加权逻辑回归(weighted logistic regression),它对所有候选视频进行打分,从高到底序后将分数较高的一些视频返回给用户。 融合推荐模型 本节会使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)来学习称的表示。下面会依次介绍本卷积神经网络以及融合推荐模型。 本卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络经常用来处理具有类似网格拓扑结构(grid-like topology)的数据。例如,图像可以视为二维网格的像素点,自然语言可以视为一维的序列。卷积神经网络可以提取多种局部特征,并对其进行组合抽象得到高级的特征表示。实验表明,卷积神经网络能高效地对图像及本问题进行建模处理。 卷积神经网络主要由卷积(convolution)和池化(pooling)操作构成,其应用及组合方式灵活多变,种类繁多。本小结我们以如图3所示的网络进行讲解: 图3.
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条数据训练本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高精的特点,成为企业速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式发布以来,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,已速在零售、安防、互联网内容审核、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开发者中,有南方网这类巨头,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。 中国南方网公司广东网公司直属的佛山供局管辖范围内,输线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生外力破坏的施工点有300余处。
疏****月 2018-07-09
上线Archer | 持续部署的瑞士军刀
干货概览 业务部署(熟称上线)是运维领域最常见的业务类型,主要涉及线上代码变、配置件变(数据变由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输章《嗖的一下,让数据自动生效》中专门讨论过)。一般的业务上线具有不定时操作、业务部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由上线变触发,如何减少变过程中人为误操作,提供一个灵活、稳定的部署系统是运维平研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,运维管理平Noah发布了一上线部署系统——Archer。Archer致力于提供一套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现一完成机器初始化、服务部署、添加模块监控、添加CT任务、动态数据件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起一次上线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
流****水 2018-07-11
云企业级运维平——NoahEE
章概览 过去的章为大家介绍了云智能运维的方方面面,从监控、部署等传统的运维技术到智能异常检测、故障自愈等智能运维技术,这些运维基础能力和黑科技,是十年来工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了运维十年间的创新历程。很多同学在看了这些章后,都在想如何把这些领先的运维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设运维平不是一蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都在希望我们能够有一个产品的形式输出这些技术,方便将这些前沿技术运用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的运维场景与需求,结合历年来运维的经验与技术沉淀,并经过运维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个的运维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说一下内部的统一自动化运维平Noah。Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平。作为一系列运维系统的集合,Noah包括了服务管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任务调等等,已经服务了数年之久。
双****4 2018-07-10
向量(三)
整个程序的入口很简单: def main(use_cuda, is_sparse): if use_cuda and not fluid.core.is_compiled_with_cuda(): return params_dirname = "word2vec.inference.model" train( if_use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname, is_sparse=is_sparse) infer(use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname) main(use_cuda=use_cuda, is_sparse=True) 总结 本章中,我们介绍了向量、语言模型和向量的系、以及如何通过训练神经网络模型获得向量。在信息检索中,我们可以根据向量间的余弦夹角,来判断query和这二者间的相性。在句法分析和语义分析中,训练好的向量可以用来初始化模型,以得到好的效果。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
视频请发送至 xudandan02@baidu.com 邮件格式: 邮件标题:【技能审核】待审核技能称邮件正:正需注明待审核技能ID,视频件可使用附件或者网盘链接的形式发送 设备寄送(可选): 将技能中涉及的所有智能家居设备和设备相使用档邮寄给DuerOS,以便DuerOS审核该技能; 寄送前需将设备与开发者账号授权绑定完成,并在使用档中提供对应的账号和密码。 寄送信息: 通讯地址:北京市海淀区西北旺东路10号院科技园4号楼 收件人:张忠琦 联系话: 18521725422 正式发布上线的技能,将会在哪里显示? 小音箱 等无屏音箱 针对无屏音箱等设备,可以使用 小音箱\厂商自有 app “智能家居” 里查看并启用已上线的智能家居技能; 小在家 等有屏设备 小在家\厂商自有app——发现多——智能家居 小在家设备内——多——智能家居 亮\风速…等是否支持设置成50%的程值,是否提供相应的接口信息? 支持亮等程值的设定。以亮为例,使用value参数,可控制灯光亮分比值 为double类型,取值范围为0~100。
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