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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的个性化荐系统[7],然后介绍我们实现的融合荐模型。 YouTube的深神经络个性化荐系统 YouTube是世界上最大的上传、和发现站,YouTube个性化荐系统为超过10亿用户从不断增长的库中荐个性化的内容。整个系统由两个神经络组成:候选生成络和排序络。候选生成络从万量级的库中生成上个候选,排序络对候选进行打排序,输出排名最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
在深学习基础之上,大脑通用AI能力开放涵盖语音、觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面出了语音识别极速版,首次对开放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速,相对识别准确提升15%,为开发者带来更极致的识别体验。此,语音识别预置语义解析全升级,预置场景由35个升级为51个,从影娱乐到卖打车,语义解析效果全面提升。另,还预告了即将出的几款产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发套件和语音离线合成等产品。 觉方向:OCR、车辆析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别能力。
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 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“大脑品体验师计划” 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“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
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 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
拿1000张图片使用EasyDL训练一个图像识别模型最快只需要8钟;拿1000条音来训练声音类模型,只需15钟;使用5000条数据训练文本类模型,也只需8钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企业快速受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式发布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细生活场景当中。 在EasyDL开发者中,有南方电这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国南方电公司广东电公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生力破坏的施工点有300余处。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
这工作难和重要性确实没电话销员高,所以他们的收入也并不比电话销员高。 大部猎头公司也无所谓简历库,特别是互联行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就那几个熟人;而那些手猎头三个月不开锅就要饿死,撒甚至炸鱼的收益会更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用信息不对称来牟利的行业,互联技术本来就是要消除信息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘站更简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门找单一猎头更简历库的互联人才越来越少了。 在甲方来看,找个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能受一呼应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法保障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块的小单子。
好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连不上了,然后重连也提示联失败,后来有时候能连上,但是过几钟又掉线了,什么情况,能解决么,这像是做的东西吗,别说我的有问题,我其他包括空气净化器手机智能台灯等都没有问题,快点解决吧,太失望了
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术
用的是深学习,它可以做到精准检测和识别。而深学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯图进行格化,格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个格,每一个格提取的信息对应一个值,每一个格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可信的格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行信息匹配,得出障碍物列表。并且输出下一帧以什么速怎样行驶,得出列表。 觉感知。Apollo 之前版本的觉感知数据,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法,可以作为觉感知的典型代表。 红绿灯识别。是根据当前车的位置查找高精地图,判断前方是否有红绿灯。
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