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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
在深学习基础之上,百大脑通用AI能力开放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面出了语音识别极版,首次对开放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更的响应,相对识别准确提升15%,为开者带来更极致的识别体验。此,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到卖打车,语义解析效果全面提升。另,还预告了即将出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打票、定额票、车辆VIN码、机动车销售票、车辆合格证等识别能力。
x****7 2018-07-10
行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百EasyDL
训练起来,可能比专业人士还。拿1000张图片使用百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条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于百EasyDL低门槛、高精、更轻的特点,成为企业享受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,百EasyDL用户量级迅攀升。 截至2018年12月,百EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已在零售、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。 在百EasyDL开者中,有南方电网这类巨头,也有一些中型企业,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,输电线约4500公里,16000余基杆塔单元,线附近易力破坏的施工点有300余处。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应用模型——总结——参考文献 本教程源码目录在book/recommender_system,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 在网络技术不断展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。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 流荐等。个性化荐系统通过分析、挖掘用户行为,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品荐给用户。与搜索引擎不同,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。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百缘何备受关注?
线的颜、道的隔离带、隔离带的材质甚至道上的箭头、文字内容、所在位置都会有相应的描述…… 高精地图针对道形状的准确描绘,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,甚至每条车道的限也会一并提供。 高精地图中的道标识线及牌信息 (图片来源于文章《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更高,包含的道交通信息更丰富(如可分为基础层、道信息层、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电子导航地图的显著特征。 此,由于网每天都有更新变化,如整修、道标识线磨损及重漆、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更强的数据实时更新功能。 关于高精地图,百怎么说 百作为致力于高精地图研的科技企业,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,足知关键!
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 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 参考文献 本教程源码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 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、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文本之间的相关性。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,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”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
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