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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
大脑新品体验师计划 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源能力,大脑现已提出了“大脑新品体验师计划”,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。针对开放日介绍过的任意一款产品,开发者提出改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例并发表在AI社,将会获得社大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励。 技术更新、新品上线、开发者现身说法、行业案例详细解读、交流互动社、培养激励措施......首期大脑开放日可谓干货满满。 “人工智能应用的领域可以说无处不在,只要企业、开发者、合作伙伴们能有发现问题的眼睛,就有创新创业的机会。大脑把平台和AI能力开放出来,希望帮助大家快速地实现各自领域的业务解决方案,创造全新商业模式,带来更多机遇。”喻友平在现场如是说。
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
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网站显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
金****洲 2018-07-09
全实验室|机器学习对抗性攻击报告
同时其带来的全问题也急需全专家去突破。 科技的发展使人工智能离人类的生活越来越近,其中隐含的全问题也渐渐引起顶 级全专家们的关注。本文由全实验室专家撰写,详细介绍了在GeekPwn2016 硅谷会场上,顶尖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。全实验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。 随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用,其受攻击的可能 性,以及其是否具备强抗打击能力一直是全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻 击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署,该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016 硅谷会场上, 来自北美工业界和 学术界的顶尖全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景,为大家揭示 了如何通过构造对抗性攻击数据,要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨 识到,要么该差别对人类感知没有本质变化,而机器学习模型可以接受并做出错误的 类决定,并且同时做了攻击演示。
1****2 2018-07-09
全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
然而,AI 是一个大的生态系统,它的全也是复杂的多层面的。任何一个企业都无 力涵盖所有。这也正是OASES 联盟的价值所在。它希望针对AI 全能够发动整个产 业的力量,联合终端厂商、全厂商和研究机构,通过生态开放、联合的力量,保护 各种智能设备的全,最大化避免AI 生态出现全和隐私的灾难。据悉,全已 经将上述的云管端全方案对联盟内开放。 作为一个技术型的生态联盟,它跟以往联盟最大的不同之处就在于实现了真正的开 放,不仅是提供单方向的服务,而且是核心基础技术开源,专利共。这就打消了产业 上的顾虑,有效地动了核心技术落地,动联盟之间的合作。 AI 时代,全寄希望于行业联合和技术创新,让全的天秤向防御的一方倾斜 一点,再倾斜一点。
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条音频来训练声音类模型,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、防、互联网内容审核、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,有南方电网这类巨头,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。 中国南方电网公司广东电网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。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取界信息,传达感知功能,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能,让我们身体对界进行反馈。无人车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等信息。它需要大脑处理,大脑是无人车里的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂越高,感知复杂越高。自动驾驶不同级别里,感知的复杂也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取部环境信息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速等,把数据交给感知处理模块,我们会收集信息,构成人开车时理解的环境。 这些信息会被我们决策模块进行析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是全的。
****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、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。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
学术界和工业界都在尝试将深学习应用于个性化荐系统领域中。深学习具有优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容信息进行学习,可以一定程上处理个性化荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化荐的深学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用包含用户信息、电影信息与电影评的数据集作为个性化荐的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的数(范围[0,5],数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的荐得排序,荐给用户可能感兴趣的电影。 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的深神经网络个性化荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、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。
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,还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” 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“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
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、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,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。 运维经历了从脚本 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,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
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
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房故障止损流程 一个完整的故障处理生命周期包括感知、止损、定位、析四个阶段。 单机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其中感知阶段依赖监控系统的故障发现能力,止损阶段依赖流量调系统的调能力。我们来具体看下的监控系统与流量调系统是如何在单机房故障止损场景中起作用。 故障发现:监控平台 监控平台,针对单机房止损过程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段的监控。同时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。实现从运营商路、内部网络设备/路、服务/实例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足网络类单机房故障、业务类单机房故障的监控覆盖需求。 同时提供一系列数据析方法。如智能异常检测、趋势预测、多维析、关联析、服务和路拓扑析,实现故障的精准发现和定位。 故障止损:流量调平台 针对的网络架构和业务架构,我们将流量调为三层:接入层、服务层、依赖层。 接入层:从网用户发起请求经过运营商网络到统一前端(BFE)的过程,使用DNS实现网流量调
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字内容、所在位置都会有相应的描述…… 高精地图针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车道的坡、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条车道的限速,荐速也会一并提供。 高精地图中的道路标识线及路牌信息 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统车企对高精地图的定义尚未统一化,但高精地图的绝对坐标精更高,包含的道路交通信息更丰富(如可为基础层、道路信息层、周围环境信息层和其他信息层)等方面确实已经成为别传统电子导航地图的显著特征。 此,由于路网每天都有更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上以确保无人车行驶全,也就同时要求高精地图有更强的数据实时更新功能。 关于高精地图,怎么说 作为致力于高精地图研发的科技企业,内部人员一表示将高精地图看做是Apollo 云端服务的核心数据,足知关键!
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