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雾****士 2018-07-09
如何添加新控制算
// namespace apollo 二、添加新控制器配置息 按照下面步骤在文件control_config中添加新控制器配置息: 1、根据算要求为新控制器配置和参数定义proto。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
在AI能力广度、度、精度不断提升基础下,百度大脑充分利用自己在AI领域内成功经验不断雕琢着自身核心技术,开始在产业界呈现“乘效应”展现出产业智能化“头雁”度。 AI落地效应 AI技术发展,最终还是要落实到我们活中。在我们触手可及各个角落中都有百度大脑加持智能产品。首期开放日着重介绍了近期开发者询问较多市政、物流、教育三个领域落地案例。 比如百度EasyDL与分形科技打造智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流合作中,为用户免去了自行填写麻烦,使用定制词分析递申请,一秒拆分姓名、电话、住址等息;更具科研意义还有百度EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目上展开合作,在传统分类学日渐没落今天,百度EasyDL可以利用强大图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5上识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线服务要求。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在用神经网络求词向量之前,传统做是统计一个词语矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现词数,|V||V|为词汇表大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到UU即视为所有词词向量: X=USVTX=USVT 但这样传统做有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现词也会影响矩阵分解效果。 基于神经网络模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放安全护航
但他们工作式依然是智能终端与云端各种通。 根据百度安全总结,AI 安全既包含传统安全层面,比如AI 系统硬件、软件、 框架、协议等,也包含AI 自身层面安全,比如错误地引导机器学习系统,以达到攻 击者,或者破坏机器学习样本,机器学习得出错误结果。 在最近GeekPwn 极棒破解大会现场,百度安全实验室研究员只用一张打印A4 纸晃了晃,就成功秒破了某安卓智能手机人脸识别认证系统,虹膜和指纹也相继 被破解。AI 时代,人脸识别、指纹密码、人眼虹膜认证等物认证,取代了传统 密码。很多人认为物识别唯一性保护了我们隐私。但事实上,这种想实在过 于简单。要知道,当你成功把自己变成一个活着人体密码时候,也就成为了黑客 重要“资源”。 云管端一体化AI 安全案 在这次OASES 联盟成立发布会上,百度安全宣布向联盟成员开放了其在AI 态上多项安全能力。官是,希望在智能终端领域,通过专利共享、技术开源、标准共建,与联盟合作伙伴共同推动安全技术与服务应用落地,共建安全AI 时代。
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