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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。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感技术分享
技术是什么? 感属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感类感官进行一个类比:有感,通过感官器官获取界信息,传达感功能区,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,让我们身体对界进行反馈。无车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无车也是一样。 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,大脑是无车里的感功能模块。 由于感范围是广泛的,它依赖于工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂越高,感复杂越高。自动驾驶不同级别里,感的复杂也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感、决策、控制是三位一体的过程。 感与传感器系统紧密结合,获取部环境信息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速等,把数据交给感处理模块,我们会收集信息,构成开车时理解的环境。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
目前,大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。 体识别方向:大脑此次发布了新能力——脸情绪识别,同时升级了脸关键点检测和手势识别,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,只要上传1张照片,就能获得文字解析。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、车辆观损伤识别、脸融合、手部关键点识别、更高精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,在识理解方面,大脑出了作文检索和识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都”。同时,智能写作平台将在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。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
每条车和车之间的车线是虚线,实线还是双黄线? 线的颜色、路的隔离带、隔离带的材质甚至路上的箭头、文字内容、所在位置都会有相应的描述…… 高精地图针对路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车的坡、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条车的限速,荐速也会一并提供。 高精地图中的路标识线及路牌信息 (图片来源于文章《高精地图在无驾驶中的应用》) 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,包含的路交通信息更丰富(如可分为基础层、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电子导航地图的显著特征。 此,由于路网每天都有更新变化,如整修、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,怎么说 作为致力于高精地图研发的科技企业,内部员一表示将高精地图看是Apollo 云端服务的核心数据,足关键!
1****2 2018-07-09
安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
根据安全的总结,AI 的安全既包含传统安全层面,比如AI 系统的硬件、软件、 框架、协议等,也包含AI 自身层面的安全,比如错误地引导机器学习系统,以达到攻 击者的目的,或者破坏机器学习的样本,让机器学习得出错误的结果。 在最近的GeekPwn 极棒破解大会现场,安全实验室的研究员只用一张打印的A4 纸晃了晃,就成功秒破了某安卓智能手机的脸识别认证系统,虹膜和指纹也相继 被破解。AI 时脸识别、指纹密码、眼虹膜认证等生物认证方法,取了传统 的密码。很多认为生物识别的唯一性保护了我们的隐私。但事实上,这种想法实在过 于简单。要,当你成功把自己变成一个活着的体密码的时候,也就成为了客的 重要“资源”。 云管端一体化的AI 安全方案 在这次OASES 联盟成立的发布会上,安全布向联盟成员开放了其在AI 生态上的多项安全能力。官方的说法是,希望在智能终端领域,通过专利共享、技术开源、标准共建,与联盟合作伙伴共同动安全技术与服务的应用落地,共建安全的AI 时
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
第一部分.前言 无论是科词条还是热播影视剧,猎头高端大气上档次的形象都深入心。我能理解新初见猎头的兴奋,但实际上猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q币一样尴尬。 本文的定调并不是批判猎头行业,对水货猎头的调侃才能让敬业猎头生意更好,让应聘者更少花精力在无效应付上,让招聘方资深猎头贵在哪里。 第二部分.真实的低端猎头市场 大部分猎头公司的公开介绍就是几句无法查证的套话,其老板一般都是资深猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交的关系。猎头公司找客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交的关系也够用了。 大部分新手猎头顾问,不管他们入职时的理想有多远大,打了半年电话以后梦想都会变成跳槽去甲方那里普通事职员。他们即不了解面试者也不了解用单位,为一个候选花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是分之一。他们并不在意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高大上的猎头工作,被这帮庸成了炸鱼游戏。高端猎头拿到简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面以后才能记住面试者的字。
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
许多企业主都迫切希望能将脸、语音、图像等AI技术快速应用起来,扩大竞争优势,但往往却苦于无从下手。 传统企业落地AI,普遍存在三大痛点: 1)通用的AI无法满足企业的个性化需求。与企业业务深结合的AI应用需求,往往需要结合所在领域很强的专业识,通用AI技术无法满足,例如,目前业界出的通用物体和场景识别的API无法满足大量个性化的需求:家装企业想识别装修图库中的细分家居风格、房间布局分类等,物业公司想通过摄像头识别小区垃圾桶是否已满,施工单位想通过图像识别工地上的工有没有穿工服、戴安全等,这些场景需求是常见的业务场景,但是企业很难找到现成可用的AI技术,往往需要自己定制化的研发。 2)AI技术自研及运维成本高昂。自己研发AI技术会面临多难关,首先是AI才关,国内AI才池有限,据民日报的报,我国工智能的才缺口超过500万,供求比例仅为1:10。AI才的年薪动辄数十万,除非有庞大的业务场景,否则,一般体量的企业难以组建独立的AI团队。其次是基础设施关,AI运维需要的服务器、GPU,在财务上也是不可承受之重。 3)开发周期过于漫长。
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效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?
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者成功”——大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,一站式开发平台 AI Studio 重磅出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 大脑AI Studio 大脑AI Studio是集合AI教程、码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 大脑AI Studio中,项目有两个模式::一一卡(单机)和远程集群模式。 其中一一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
现在深学习的概念火到鸡犬升天的地步,前同事H哥拿个基于深学习XX助手的BP让我帮分析一下技术可行性和技术壁垒高。 我用一个周末琢磨出来点门,我根本识别不出这个演示程序是不是AI,更无法确认这是不是深学习程序。这就引出了今天的议题,图灵测试指的是类能否区别是不是和AI在聊天,那反过来看,我们怎么识别“这个东西”是不是个AI? 首先我为什么说“这个东西”而不是“这个程序”?因为某些大堂机器确实背后是类操控的,相当于你用一个安卓平板和我视频聊天,特别聪明还必须联网的机器可能就是真。但有些真AI如Siri也要联网,通过联网断网判别不了AI。 网上有个笑话,我把QQ自动回复设置成“呵呵”,你可以和我的电脑就任何话题聊上一夜。很多智能客服只是简单的关键字匹配,和呼叫中心搜索识库差不多,编辑回复模板远比写程序更重要。只有支持多层级对话的才是AI智能客服,但现在网店客服也可以混在AI的回答里回答客户啊,熟练客服回信息效率极高,顾客以为面对的是AI程序反而会少提需求。 虽然深学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译软件也不用AI。
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