关于 找人快速排名〖qq735894904〗 北京角门西百度魔图平 的搜索结果,共1121
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年进入政府报告、“智能+”成为时代新命题,这些信息都显示2019年会是AI产业全面加落地的一年。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开放台,开放了158项AI能力,24小时集成,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应用落地的槛。 AI技术生态部总经理喻友谈到,“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,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、持续交流的台。”
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
2018是工智能高成长的一年,在经历了诸多喧嚣与迷茫后,AI已经开始被各个行业深入应用,而与自研自用的传统思路不同,在这次工智能引发的“工业革命”里,采他之长补己之短成为了一种趋势。推出的EasyDL定制化训练及服务台就是经常被企业采用的“AI利器”之一。 2017年11月,EasyDL上线公测。2018年4月宣布EasyDL全面开放,为开发者提供像分类和物体检测的深学习模型定制训练,其后,可定制的模型类型拓展到声音分类和文本分类。过去8个月中,EasyDL台的用户迅增长,累计已超过10万注册用户,应用于22个行业。 EasyDL崛起,不是偶然,大量传统企业刚错过“互联网+”的窗口,急迫地希望赶上AI的产业风口,追求零算法基础也能训练AI模型的EasyDL,正成为他们AI入的首选。 EasyDL缘起:直击三大痛点 AI兴起后,许多企业是焦虑的。 有行业评价,AI产业现状是“两多两少”:畅想未来的多,关注眼前的少;钻研前沿算法的多,关注产业落地的少。
2018-07-10
解密开源这生意——商业看开源
前言 很多朋友都问过我,开源技术究竟好在哪里,一个公司拥抱开源是不是加分项,参与开源的是不是很酷的技术大牛。本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的看一看软件开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业软件的兴起,商业软件公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源软件实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨软件跨公司进行交流,行业才培养的很慢; 一个软件只能在很小可控范围内迭代,软件的进步偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业软件总是试建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发推动开放源代码的交付方式,其中最出的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
高精地采集设备 RIEGL VMX-1HA (参考资料:http://www.riegl.com/nc/products/mobile-scanning/) 简单说,就是把 GPS、点云、像等数据叠加在一起,进行道路标线、路沿、路牌、交通标志等道路元素的识别。此外,如果同一条道路上下行双向采集后带来了数据重复, 也会在这个过程中被自动整合,去掉重复内容。 工验证、发布这一步是需要工完成的,属于内部操作。 尽管现在自动化水发达,但依然不能完全做到分之的准确无误,所以还是需要进行一轮工验证。 就需要从云端下载需要验证的路段数据,将自动处理后的高精数据和对应位置的像信息进行比对,出错误的地方并进行更正,其中每个员工每天需要操作30-50公里的测绘数据。 这些改正后的数据不会保存在本地,而是上传到云端,最终的高精成品也会通过云台分发。 高精究竟如何应用? 据了解,现在的高精涉及到云端服务,就是以服务的方式,将云端已经采集好的高精以数据的形式分发。 此外,关于路径规划问题。例如一辆自动驾驶的汽车,需要某条车道高精的数据。
不****主 2018-07-09
高精地
高精地还包含很多语义信息,地上可能会报告交通灯不同颜色的含义,也可能指示道路的限制,及左转车道开始的位置。 高精地最重要特征之一是精,手机上的导航地只能达到米级精,而高精地可以使车辆能够达到厘米级的精,这对确保无车的安全性至关重要。 二、高精地与定位、感知规划的关系 高精地用于定位 高精地是Apollo台的核心,许多无驾驶车模块都有赖于高精地,有了高精地我们就需要在该地上进行自定位。这意味着需要弄清我们在地上的位置,这就是定位——无驾驶车辆在地上的确切位置。 首先车辆可能会寻地标,我们可以使用从各类传感器收集的数据,如摄像机像数据、激光雷达收集的三维点云数据来查地标。车辆将其收集的数据与其在高精地上的已知地标进行比较,这一匹配过程是需要预处理、坐标转换、数据融合的复杂过程。 无车的整个定位过程取决于高精地,所以车辆需要通过高精地明确它处于什么位置。 高精地用于感知 无车也可以使用高精地来帮助感知,就像的眼睛和耳朵会受到环境因素的影响一样,无车的传感器也是如此。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和历史轨迹数据同步到一起
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;除此之外,还推出了两个新的定制训练台-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,与我们一起推动大脑进化,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、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?
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
我们提供了多维展开报表功能支持这种下钻分析。 例如我们怀疑是某几台服务器导致的拒绝量上升,我们可以基于多维统计报表,点击到拒绝最大的区域,然后依次展开到拒绝最大的机房和机器。 点击详情后,我们就可以跳转到机器对应的页面,查看对应机器的详细数据来进行定位。 寻关联事件定位 根据历史经验,大多数的线上故障都是由于变更操作所引起的,包括程序、数据、配置等变更事件,增删机器实例、执行预案等运维事件,甚至包括可能引发流量突增的活动运营事件。对于某些体积庞大的产品线,开发和维护员众多,以上事件的发生更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种可以解决这种问题的通用性组件——事件流。 通过事件流,可以筛选出故障的前后时间,发生或发生中的事件,每个事件通过色块的长短位置,展示了开始结束时间以及持续时长。我们可以的分析出对应时间的故障可能是由于某些操作开始或操作完成引发的。 对于部分业务线,同一时间段发生的事件可能有上甚至上千条,我们提供便捷的筛选功能来解决这一问题。通过事件类型标签,打开或关闭某一类事件的展示,优先查最有可能的根因。
TOP