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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人工智能连续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,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、行业人士展现了如何搭上AI开放生态的高列车。 大脑开放日来袭 作为在人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,大脑目前已是服务规模最大的AI开放平台,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应用落地的门槛。 AI技术生态部总理喻友平谈到,“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,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。”
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新 能力;除此之外,还推出了两个新的定制训练平台-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“大脑新品体师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起推动大脑进化,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、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
从12 月29 日起,神秘的账号Master 在弈、野狐等围棋对战平台上轮番挑战各大 围棋高手,并取得了不可思议的多连胜。1 月4 日,聂卫平、常昊、周睿羊等高手接连 输给Master,到目前截止它已获得60 连胜。Master 在与古力的对决之前终于揭晓了 自己的身份,果然就是去年大出风头的AlphaGo(升级版),而对阵古力,也提前声明了会是最后一战。 我们不妨将Master 的60 连胜视为人工智能与人类交锋的信号和警报,在人工 智能时代人类如何完成自身的“刷新升级”值得每个人思考。同时其带来的安全问题也急需安全专家去突破。 科技的发展使人工智能离人类的生活越来越近,其中隐含的安全问题也渐渐引起顶 级安全专家们的关注。本文由安全实室专家撰写,详细介绍了在GeekPwn2016 硅谷分会场上,顶尖安全专家们针对当前流行的人工智能图形对象识别、语音识别的场 景所采用的构造攻击数据方式和攻击演示。安全实室的专家对这些攻击方式提出 了独到见解,并对未来趋势进行了预测。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
“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,届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,一站式开发平台 AI Studio 重磅推出算力支持计划: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、代码环境、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训练卡和相关资源,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。
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的、服务稳定性、运营成本等。
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是人工智能高成长的一年,在历了诸多喧嚣与迷茫后,AI已开始被各个行业深入应用,而与自研自用的传统思路不同,在这次人工智能引发的“工业革命”里,采他人之长补己之短成为了一种趋势。推出的EasyDL定制化训练及服务平台就是常被企业采用的“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,为开发者提供图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平台的用户迅增长,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入门的选。 EasyDL缘起:直击三大痛点 AI兴起后,许多企业是焦虑的。 有行业人评价,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。
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和地图历史轨迹数据同步到一起
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
人工证、发布这一步是需要人工完成的,属于内部操作。 尽管现在自动化水平发达,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人工证。 就需要从云端下载需要证的路段数据,将自动处理后的高精地图数据和对应位置的图像信息进行比对,找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,最终的高精地图成品也会通过云平台分发。 高精地图究竟如何应用? 据了解,现在的高精地图涉及到云端服务,就是以服务的方式,将云端已采集好的高精地图以数据的形式分发。 此外,关于路径规划问题。例如一辆自动驾驶的汽车,需要某条车道高精地图的数据。 先会需要一个像地图一样的客户端,或者map engine的模块来融合这些高精地图的道路数据。这时候请求的数据就是从例如高精地图的云服务端直接导出来,这个过程可能是不同的开发者或车厂,他们的方案可能有不同,这与现在提供的方式有关系,可以以接口的形式(可以理解为API),也可以以车道级别的文件形式来直接获取。
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