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j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
人脸人体识别方向:百度大脑此次发布了能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸关键点检测和手势识别,人脸检测关键点由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,百度大脑更了红酒和地标识别两个能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,百度大脑还会陆续线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、人脸融合、手部关键点识别、更高精度的人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:百度大脑增文本纠错、摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,百度大脑推出了作文检索和知识问答两个能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面线,从素材为创作者提供工具、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,百度大脑也在重点发力智能硬件和设备。1月16日,百度大脑在召开“在端思考”百度大脑AI硬件平台及产品发布会,发布13项端侧品,备受行业关注。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
前几天那个巨硬的陪聊AI在微博求骂蹭热度,我不信那条微博是AI发的。 用AI做coding是有可能性的,编程本来就是人类语言转换为机器语言的翻译,但时日尚早,云计算+SDK+IDE从更简单更高效的层面做编程简化了。但现在说在用AI做AIOPS的,实际是只展示不决策,无知者无畏的也没有试验环境。 现在成熟的AI应用就是少数几类场景,比如:语音识别、图片识别、无人驾驶、行为预估(如金融风控)。但我们怎么证明这些AI应用是机器学习还是度学习哪,毕竟用度学习做融资/吹牛逼更高大啊。 度学习的惊艳之处在于解决了很多问题,但它对数据量的需求像打着吊瓶跑马拉松,有几个场景提前储备了那么多数据?这两天的热门是 AlphaGo Zero 自学棋谱解决了数据问题,但用单纯的围棋来推理复杂的世界,这个类比糟糕透了。 AI技术配得世人给它的盛和期待,但AI技术不是用来嚼舌根编的。这波AI宣传大潮让很多人半年之内都不愁编稿字数了,搞冒牌AI场景的人大都比AI程序员还聪明。 后记...... 我本来让创业者多提供一些数据、算力、技能的资料,结果H哥说这个项目已经Pass了。
沙****杀 2018-07-09
如何在预测模块中添加评估器?
简介 评估器通过应用预训练的度学习模型成特征(来自障碍物和当前车辆的原始信息)以获得模型输出。 添加评估器的步骤 请按照下面的步骤添加称为NewEvaluator的评估器: 在proto中添加一个字段 声明一个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更预测配置 更评估器管理 下面让我们用面的方法来添加的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下建文件new_evaluator.h。
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