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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
为了让流喵过上幸福的生活,程序员出身的他用大脑动物识别技术和EasyDL打造出 “猫脸门禁”、“病猫识别”、“绝育识别”三大智能功能,给流猫一个温暖的住所的同时帮助救助志愿者发现生病和未绝育的流猫。晚兮提到,凭借大脑的开放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项主要AI功能,看似高冷的AI技术最终化为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年大脑走进6大城市举办7场行业创论坛,发布了企业服务、信息服务、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政务7大行业解决方案,动AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。大脑目前已落地20+行业,生态赋能已成燎原之势。 大脑品体师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励开发者学习应用大脑开能力,大脑现已提出了“大脑品体师计划”,希望与开发者一起大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体师来袭
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 能力;除此之,还出了两个的定制训练平台-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初体者,加入“大脑品体师计划” 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“交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
金****洲 2018-07-09
安全实室|机器学习对抗性攻击报告
然而,作者还使用了同样的实方法测试了定向性对抗性攻击在目标模型的效果。 结果表明定向类标记的传递性差了很多,只有小于等于4%的对抗性图像在、目标机 器学习模型中都识别出相同的定向标记。 基于此,作者提出了ensemble 方法。它是以多个深网络模型为基础构造对 抗图片,即将图4 中单个已知机器学习模型替换成多个不同的已知机器学习模型,并共同产生一个对抗性图像。 在实设计中,作者对5 个不同的深网络模型一一实施了黑盒子攻击。在对 每一个模型攻击的时候,作者假设已知其余的4 个模型,并用集合的方式作白盒子对 抗图形的构造。同样的,作者分别使用基于优化的攻击手段,和基于Fast Gradient 的 手段构造对抗性图片。构造图片依然使用的是Adam 优化器。在算法过100 次的迭 对权重向量的更,loss function 得以汇聚。作者发现有许多攻击者预先设定的标 记也得到了传递。详细结果参见表2。格子(i,j)表用除了模型i 之的4 个其他算法 生成的对抗图片,用模型j 来证得到的定向标记的准确值。
2018-07-10
解密开这门生意——商业角看开
而闭软件的安全问题,和开软件一样看写码和查漏洞的人。 接触开软件的开发者常带着皈依者狂热去鼓吹开软件质量,但这种狂热没有实质性帮助,贡献更好的码、观摩精妙的架构,才是开精英应该的事情。
****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开发知识,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::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人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,总价值1亿人民币。 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。
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,过3个月的训练,更了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周更一次模型的频率持续训练,准确率在不断提升。 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件,喷油器质量要求非常高,过去,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件,峰值是12000件,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,柳州创构建了自己的喷油嘴识别模型,结合原有业务流程和硬件,先通过自动化系统上传每次采集待测样品图片,然后实时上传已通过的识别模型进行判定,再返回相应的处理结果,最后由自动化系统将样品进行分类流转。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
他们要考虑公司总体利益,比如云厂商的技术梦想是否有有辱智商,超低资报价是否有可行性,生态合作是否有伏笔暗枪等等。IT决策人要重考量IT部门利益,这就是云销售和售前的工作重点了,售前和销售要安抚IT决策人的顾虑,尊重客户IT部门的权益: 业务方案的IT可行性 架构带来的责任 项目带来的权益 云迁移的隐性成本 技术锻炼的团队收益 愿景带来的团队增效 工作量转移的减员压力 IT方案决策人明确项目的过程、执行人和收标准,但从云供应商角看,搞定方案决策人是项目正式启动,不表项目能完成收。 2.3 IT技术执行人 各类具体干活的工程师架构师,他们对上云的过程全程参与,从自身立场品味着云项目的利害关系和云产品的使用感受。每个公司环境都不相同,他们可能强力进项目,也可能暗地里阻塞实施,大部分情况下是被动拖沓进,但合理引导很容易积极配合。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化荐系统[7],然后介绍我们实现的融合荐模型。 YouTube的深网络个性化荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现网站,YouTube个性化荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中荐个性化的内容。整个系统由两个神网络组成:候选生成网络和序网络。候选生成网络从万量级的视频库中生成上个候选,序网络对候选进行打分序,输出最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
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