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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈
场,喻友平介绍到,目前已有4款新品正式上架AI市场。 在AI能力广、速、精不断提升的基础下,百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,开始在产业界呈“乘法效应”展出产业智能化“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。在我们触手可及的个角落中都有百大脑加持的智能产品。首期开放日着重介绍了近期开发者询问较多的市政、流、教育三个领域的落地案例。
x****3 2018-07-10
中国云计算状——采
前文说过成本,说明我们怎么做一个云计算平台能不亏钱;还说过产品,说明云计算服务有哪些东西可以卖; 正文 一、云厂商的姿态和状 云厂商们经常参加种“开发者大会”,开发者们也用自己的热情帮云平台完善产品,但真正能带来营收的还是大客户大项目。这些大客户大项目可能是事业单位、国企、外企、大型私企,也适用于已经做大的互联网公司,采决策人会是CIO到采部这条线上的人。大公司大项目的的采过程中,技术团队只有等同于财务部、法务部的否决权,采决策人不会从云厂商的角考虑问题。 云计算产品不成熟不清晰不明确,只有技术人员能和客户谈产品和案;但是在大型项目中能卖案的是销售人员,技术人员提供的所有材料都是给销售提供的工具,让这些销售人员说服倾向己的采决策人、转化倾向友商的采决策人。 采线的人不关心你用什么技术流派,在他们看来云厂商卖的绝大部分是替代性产品,一小部分是开创性产品;替代性产品是比旧产品有什么优势,开创性产品能给他们带来什么新利益。 云厂商觉得客户跟不上自己伟大理想,动辄要引领客户改变思路,即使丢单也是客户境界不够高深。
金****洲 2018-07-09
安全实验室|机器学习对抗性攻击报告
场结果表明,87%的对抗性图像在经过外界环境转化后仍能成功欺骗机 器,从而证明了理对抗性例子在真实世界的可能性。 在他们的论文中,作者还测试了理世界造成的图像转化对使用不同法构造的对 抗性图片的毁坏程。有意思的结论是迭代法受图像转化的影响更大。这是因为迭代 法对原图像使用了更微妙的调整,而这些调整在外界图像转化过程中更容易被毁坏。 作者还分别测试了亮、对比、高斯模糊转化、高斯噪音转化和JPEG 编码转化量, 对个对抗性图像法的毁坏程。具体实验结果请参见他们的论文[1]。 2.2 Exploring New Attack Space on Adversarial Deep Learning 来自UC Berkeley 大学的Dawn Song 教授和刘畅博士介绍了对抗式深学习在除 了其他领域的攻击和防御。其中Dawn Song 教授是Taint Analysis 理论的主要贡献者 之一,还是美国“麦克阿瑟天才奖”获得者。在场,专家们首先拓展了对抗性深学 习在图像识别检测上的应用,然后还提出构造对抗性图片的优化法-ensemble 黑盒攻击算法[6]。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
4月23日在深学习开发者峰会上,将放发一批算力邀请码,用户如验证邀请码,则会获赠免费的GPU算力时长,邀请好友加入,同样可以获赠时长,邀请越多,获赠越多! 与此同时,AI Studio的远程集群模式也在进一步扩容,增加更多的计算资源。该模式依然秉持免费模式,不限时使用。 本页面也会开放邀请码申请。用户填写基本信息, 由运营人员核验后,如满足资格,则会直接赠予算力邀请码,用于免费算力兑换。 使用法如下: 1. 点击“立即申请”填写基本信息,通过运营人员核验后,用户的邮箱将收到运营人员发送的算力邀请码:一串32位数字。 如: 718b2a717583432c92a15cd714b996fa 2. 登录AI Studio,点击屏幕右上角个人中心 3. 在”个人中心”页面右侧点击”邀请码验证” 4. 输入邀请码并点击验证 5. 如验证成功,将提示”您新获得XX算力卡,当前算力卡总为XX.X” 6. 您还有机会获得更多的邀请码,将邀请码复制转发给同学/朋友,则有机会获得更多的算力卡。 7. 查看算力卡使用明细。您可以在”算力卡明细”中看到每一算力卡的收支情况。 8. 如何使用算力卡。
h****l 2018-07-09
如何在预测模块中添加一个预测器?
简介 预测器为每个障碍生成预测轨迹。在这里,假设我们想给我们的车辆增加一个新的预测器,用于其他型的障碍。 添加预测器的步骤 如下步骤将会指导您在预测器中添加一个 NewPredictor: 定义一个继承基 Predictor 的 NewPredictor 在 prediction_conf.proto中添加一个新的预测器型 更新 prediction_conf 更新预测器管理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的法来添加新的预测器。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人进行一个比:人有感知,通过感获取外界信息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人车似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等信息。它需要大脑处理,大脑是无人车里的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂越高,感知复杂越高。自动驾驶不同级别里,感知的复杂也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境信息,比如有没有障碍,障碍的距离、速等,把数据交给感知处理模块,我们会收集信息,构成人开车时理解的环境。 这些信息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安全的。
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百EasyDL
拿1000张图片使用百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模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分模型,也只需8分钟。 由于百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月正式发布以来,百EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,百EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、流等应用落地,广泛渗透到种职业场景和细分生活场景当中。 在百EasyDL开发者中,有南电网这巨头,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。 中国南电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约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。
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