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l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪个吗?好山寨的车机
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,同时升级了人脸关键点检测和手势识别,人脸检测关键点由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,大脑更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,只要传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,大脑还会陆续线车辆属性识别、车辆观损伤识别、人脸融合、手部关键点识别、更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:大脑新增文本纠错、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,大脑出了作文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”。同时,智能写作平台将在4月全面线,从素材为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作率和产出质量,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和设备。1月16日,大脑在深圳召开“在端思考”大脑AI硬平台及产品发布会,发布13项端侧新品,备受行业关注。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
提起高精地图在自动驾驶体系的重要作用,Apollo布师认为,在路径规划、环境感知方面,路况是除了障碍物之最基本的一个需要被感知的条,但是路识别却非常困难。 如依靠传感器来识别,例如激光雷达,识别车辆在哪条、哪条车,其实是非常困难的,因为免不了会出现积雪覆盖、雨雪、大雾的情况。这种情况出现后,相机识别、视觉方案,还有激光传感器方案,硬辨别就变得不那么可靠了。 这时候谁可以清楚知具体车的位置呢?只有高精地图!所以无人驾驶系统,就从单一传感器角转向高精地图寻求依赖。 高精地图的优势就在于提供车级别的区分,可以在变的过程中提供若干个参考的车、区域的变化、自动车的辅助信息等来完成变、变向的部分操作。 有关高精地图的数据问题 都知高精地图需要很强大的数据实时更新功能,那么如何破解数据带给地图的诸多问题呢?无乎从两个方面入手优化,一方面是数据采集,另一方面是数据处理。 更进一步来说,首先需要靠人和车来采集数据,其次依托机器和算法来处理数据。当作图问题转化为数据问题时,这对互联网企业发挥优势就有“神助攻”的作用了。
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。
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EasyDL
佛山供电局输电管理所将存在桩机、吊车、挖掘机、运货运水泥大型车的现场1000张隐患图像,使用EasyDL定制化图像识别进行训练,经过3个月的训练,更新了10个版本,最终获得“输电线路部隐患识别”模型,该模型可以识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等部隐患,目前识别准确率达到80%,超出预期,并且以2-3周更新一次模型的频率持续训练,准确率在不断提升。 源创电喷位于广西柳州,是一家生产汽油机电喷系统的公司。为汽车动力系统中的关键部,喷油器质量要求非常高,过去,源创只能用人工肉眼来检测喷油器阀座瑕疵,每日平均检查4000-6000,峰值是12000,整个视觉判断工序,需付出4~7人每班的复核人力,是投入产出比最低的工序之一。 依托EasyDL定制化训练和服务平台,柳州源创构建了自己的喷油嘴识别模型,结合原有业务流程和硬,先通过自动化系统传每次采集待测样品图片,然后实时传已通过的识别模型进行判定,再返回相应的处理结,最后由自动化系统将样品进行分类流转。
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,还出了两个新的定制训练平台-帮助开发者更简单高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“大脑新品体验师计划” 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”的内容和开发者,发布获奖公告、颁发大脑定制礼品、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“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后一公里
具体的落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属性特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早发现并输出干预命令 其具体的实现思路为: 智能模板生成:使用运维知识库充分收集变更目标对象的属性,然后基于这些对象属性特点自动生成变更模板,例如变更对象的最小可用可以用于生成变更失败容忍; 智能变更检查:我们已经有成熟的智能监控方案,可以全方位监控目标服务的状态并及时汇报异常。通过订阅变更目标的服务监控,可以实现变更过程中的实时检查,从而及时发现变更引起的异常,进而自动执行干预命令。 如何应用述解决方案? 面介绍了变更面临的主要问题以及我们对应的解决方案,为了能够让更多的部用户也能体验到安全的变更能力,我们将在提供智能变更产品。届时购买了云服务的用户,即可使用该产品完成业务功能的日常迭代。智能变更产品目前在紧锣密鼓地进中,预计很快就会与大家见面。 总结 发布变更作为产品迭代的最后一公里,其执行率和执行结将直接影响功能迭代的。当把目光投向实际的生产环境,我们发现,在很多企业中变更的执行并不能得到保障。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 持续部署的瑞士军刀
为了提高自身开发迭代率,脚本未采用全网部署的方案,只部署到特定插集群。每次执行时,单机agent会从插集群下载最新MD5,如有变更,将重新下载最新插进行任务的执行。这种设计形式增强了执行端功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更新一个集群的插代码,在全部机器即可生。 总结 部署服务经历了手工线- Web化- 开放化一系列发展进程,目前正在向智能化逐步发展。Archer作为开放化一代的运维产品,在内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的发展!
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