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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
用传统的构造深学习算模型的方式来,整个流程至少要花几个月时间,此时市场需求可能已经“凉”了。同时面对新型的AI场景,企业也无预测投AI研发能对业务带来的实际效果,这是一大隐患。 面对企业应用AI的这几大难点,推出了EasyDL定制训练及服务平台,开放给有需求的用户。它的目标,是让零算基础的用户,也可以基于自身业务需求和数据,快速训练专属的定制AI模型,并且快速落地应用。 开发者只需创建模型、上传并标注数据、训练模型并验证效果、上线模型获取API或离线SDK四个可视步骤操作,就能快速获得定制服务接口或者离线SDK。EasyDL实现零深学习基础、零码获得定制学习模型及接口服务。 从技术实现方面来看,EasyDL采用全球领先的AI Workflow引擎,底层基于PaddlePaddle高性能分布式深学习训练框架、以自有大规模数据集预训练模型为基础,利用深后的transfer learning算,并通过Auto Model Search和Early Stopping等策略,能获得高精模型,超过2/3的模型准确率大于90%。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
并且出下一帧以什么速怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已发布的0 同时开放红绿灯检测和识别算,可以作为视觉感知的典型表。 红绿灯识别。是根据当前车的位置查高精地图,判断前方是否有红绿灯。如果有,高精地图会返回红绿灯的物理位置,同时采集视频图像。如果并很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
工智能连续3年进政府报告、“智能+”成为时新命题,这些信息都显示2019年会是AI产业全面加速落地的一年。AI行业的发展,离不开千万开发者的助力。 3月20日,首场大脑开放日全新登场,介绍了全新开放的24种全新AI能力,AI赋能市政、物流、教育等行业的20个案例,也为向开发者、行业士展现了如何搭上AI开放生态的高速列车。 大脑开放日来袭 作为工智能领域多年研究成果的集大成者,大脑正在飞速进步着。自2016年启动开放以来,大脑目前已经是服务规模最大的AI开放平台,开放了158项AI能力,24小时快速集成,开发者数量超过100万,面向广泛的企业和开发者提供最先进、最全面的AI能力,不断降低AI应用落地的门槛。 AI技术生态部总经理喻友平谈到,“在大脑的开放生态中,开发者一直是最为重要的一环。大脑开放能力不断加速,有很多有价值的技术难以被开发者了解。2019年大脑开放日全新登场,希望为AI开发者提供及时、全面、近距离地了解大脑最新AI产品和案例,且能深、持续交流的平台。”
c****2 2018-07-10
个性推荐(一)
YouTube 个性推荐系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将推荐问题建模为一个类别数极大的多类分类问题:对于一个Youtube用户,使用其观看历史(视频ID)、搜索词记录(search tokens)、口学信息(如地理位置、用户登录设备)、二值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对视频库中所有视频进行多分类,得到每一类别的分类结果(即每一个视频的推荐概率),最终出概率较高的几个视频。 首先,将观看历史及搜索词记录这类历史信息,映射为向量后取平均值得到定长表示;同时,口学特征以优新用户的推荐效果,并将二值特征和连续特征归一处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征表示拼接为一个向量,并给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。最后,训练时将MLP的出给softmax分类,预测时计算用户的综合特征(MLP的出)与所有视频的相似,取得分最高的kk个作为候选生成网络的筛选结果。图2显示了候选生成网络结构。 图2.
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
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外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。广告蔽功能关闭就正常了。
金****洲 2018-07-09
安全实验室|机器学习对抗性攻击报告
在GeekPwn2016 硅谷分会场上, 来自北美工业界和 学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景,为大家揭示 了如何通过构造对抗性攻击数据,要么让其与源数据的差别细微到类无通过感官辨 识到,要么该差别对类感知没有本质变,而机器学习模型可以接受并出错误的分 类决定,并且同时了攻击演示。以下将详细介绍专家们的攻击手段。 1.攻 击 图 像 语 音 识 别 系 统 目前工智能和机器学习技术被广泛应用在机交互,推荐系统,安全防护等各个 领域。具体场景包括语音,图像识别,信用评估,防止欺诈,过滤恶意邮件,抵抗恶意 码攻击,网络攻击等等。攻击者也试图通过各种手段绕过,或直接对机器学习模型进 行攻击达到对抗目的。特别是在机交互这一环节,随着语音、图像作为新兴的 手段,其便捷和实用性被大众所欢迎。同时随着移动设备的普及,以及移动设备对这 些新兴的手段的集成,使得这项技术被大多数所亲身体验。而语音、图像的识别 的准确性对机器理解并执行用户指令的有效性至关重要。
1****2 2018-07-09
安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
11 月6 日,安全牵头成立OASES 智能终端安全生态联盟。这是国内第一个开 放的致力于AI 生态安全的联盟组织,引发了媒体、行业对AI 安全的聚焦。 毋庸置疑的是,工智能时已经到来。有数据显示,到2020 年,会有500 亿台 物联网设备在全球部署。埃森哲预测,工智能可能将劳动生产率提升40%,让们 更有效地利用时间。到2035 年,工智能将让年经济增长率提升一倍。 但是,所谓“螳螂捕蝉,黄雀在后”,AI 既能被用来提升效率,也能被黑客用来提 升攻击技术,有更多途径窃取用户隐私。前段时间各种智能电视被破解,摄像头变成客 厅监视器;某品牌智能扫地机器被曝出存在高危漏洞,变成家庭“间谍”等安全事件 频发。 网络安全成了这些智能设备的“阿喀琉斯之踵”。 危机四伏的AI 生态 在小编看来,移动互联时,无论是终端、云端、传通道,最终保护的都是这整 个网络生态中的数据,这些数据既有企业和用户的隐私,也包含了账户和密码等。在AI 时,大抵相同。所不同的是各种IOT 设备的多样,身份认证加了生物识别, 语音需求更多地取了手动
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
DuerOS会通过数据训练和算升级不断优ASR识别情况,也欢迎各位开发者为我们提供建议和需求一同优技能体验。 如有识别率较低的词句,欢迎将此类例子及常见表达方式或误识别结果反馈给我们,定向的提优。 五、智能家居文档 树状提纲
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 持续部署的瑞士军刀
后面任务下发至具体机器,具体机器再从中转机拉取需要被部署的文件;中转机服务也为跨网络环境的部署提供了可能,隔离网段中的机器无访问内网机器,通过中转服务的“搭桥”完成了跨网段的数据传; 提高自动效率,能够集成测试发布自动流水线 自动效率方面,Archer提供了命令行工具,可接各种脚本、平台。另外,Archer也可定制单机流程:针对不同的业务场景,Archer提供了为“operation_list” 的配置文件,采用YAML语。单机执行流程步骤被定制成固定几个种类。用户通过简单的配置,即可实现“启停监控”、“启停服务”、“数据传”、“执行某些命令或脚本”、“启停定时任务”等上线过程中的常见操作的自由组织及编。这种形式大大扩展了Archer的适用范围。在了解Archer使用方的情况下,OP几分钟内即可配置出适用于数十条不同产品的上线方案。 其他设计点 每次的部署流程通过web总控端的参数解析后,就被作为任务下发到每台被部署的目标机器。当部署任务从总控端发到被部署机器上时,任务的具体执行依赖agent及一系列脚本。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
典型的算是RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。需要引起注意的是,在实践过程中如果有了启发式算,实时的路径规划会很注重效率,需根据实际情况优,这方面的研究包括RRT变种或两类算的结合(如A*-RRT)。 高精地图会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精地图的发展方向,地图测绘政策的白热争斗以及互联网企业在多方加的“地图混战”中如何把握自己的优势条件(突出优势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不官方言论。
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