关于 谁可以代做排名qq:735894904 北京南彩小度语音百度输 的搜索结果,共980
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深学习基础之上,大脑通用AI能力开放涵盖、视觉、自然言处理、知识图谱等全面AI技术。 方向:方面推出了识别极速版,首次对外开放搭载国际领先的注意力(attention)模型的能力,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。此外,识别预置义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,义解析效果全面提升。另外,还预告了即将推出的几款新产品,包括识别自训练平台、远场开发套件和离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,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、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、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。
h****0 2018-07-09
【 开发指 】智能家居技能
视频请发送至 xudandan02@baidu.com 邮件格式: 邮件标题:【技能审核】待审核技能称邮件正文:正文需注明待审核技能ID,视频文件使用附件或者网盘链接的形式发送 设备寄送(选): 将技能中涉及的所有智能家居设备和设备相关使用文档邮寄给DuerOS,便DuerOS审核该技能; 寄送前需将设备与开发者账号授权绑定完成,并在使用文档中提供对应的账号和密码。 寄送信息: 通讯地址:市海淀区西旺东路10号院科技园4号楼 收件人:张忠琦 联系电话: 18521725422 正式发布上线的技能,将会在哪里显示? 箱 等无屏箱 针对无屏箱等设备,使用 箱\厂商自有 app “智能家居” 里查看并启用已上线的智能家居技能; 在家 等有屏设备 在家\厂商自有app——发现更多——智能家居 在家设备内——更多——智能家居 亮\风速…等是否支持设置成50%的程值,是否提供相应的接口信息? 支持亮等程值的设定。为例,使用value参数,控制灯光亮分比值 为double类型,取值范围为0~100。
****ab 2020-08-28
小度打不开蓝牙了
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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
核心:感知用来什么? 感知的入跟环境相关。只要符合条件,都被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任务,把出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点云出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且将其按大车、车分类,因为大车和车的开车方式不一样。不同的车,出的决策规划不一样。你车,但无法超大车。 我们需要一个很细的障碍物分类,这根据入的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样有利于我们后续决策。 我们要知道每个障碍物能运行的轨迹,它会不会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也有对场景的分析,我们点云也用到这个。 我们在图像级别会类似的分割,目的是我们场景建模和义化的描述。我们有很多任务,每个任务入是多源的,包括激光雷达、图像等。如果要用 Apollo 搭建感知系统,如何选择传感器、传感器配置?希望它什么任务。
金****洲 2018-07-09
安全实验室|机器学习对抗性攻击报告
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,其受攻击的能 性,及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。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行。在GeekPwn2016 硅谷分会场上, 来自美工业界和 学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、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,而机器学习模型接受并出错误的分 类决定,并且同时了攻击演示。下将详细介绍专家们的攻击手段。 1.攻 击 图 像 识 别 系 统 目前人工智能和机器学习技术被广泛应用在人机交互,推荐系统,安全防护等各个 领域。具体场景包括,图像识别,信用评估,防止欺诈,过滤恶意邮件,抵抗恶意 码攻击,网络攻击等等。攻击者也试图通过各种手段绕过,或直接对机器学习模型进 行攻击达到对抗目的。特别是在人机交互这一环节,随着、图像作为新兴的人机 入手段,其便捷和实用性被大众所欢迎。
1****0 2020-08-28
【求助】如何让小度音箱播放电脑里或者手机里指定的音频文件
如何让箱播放电脑里或者手机里指定的频文件
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在这个映射到的实数向量表示中,希望两个义(或用法)上相似的词对应的词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似就不再为零了。 词向量模型是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求词向量之前,传统法是统计一个词的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大的矩阵,XijXij表示在所有料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大。对XX矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频额外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体验师来袭
立即体验自训练平台:http://ai.baidu.com/tech/smartasr 新产品——合成离线SDK,满足无网或弱网环境下的APP、机器人、硬件设备播报需求,提供稳定的合成体验! 立即体验合成离线SDK:http://ai.baidu.com/tech/speech/tts 新产品——远场开发套件(RK3308),端到端的软硬一体方案,支持远场唤醒、远场识别、合成能力,使开发评估更简便、更高效。 立即查看详情:https://aim.baidu.com/product/b226a947-4660-4e27-83b4-877bf63b8627 3.【视觉方向】人脸与人体识别、车辆分析、图像识别、图像处理、OCR都有重磅升级! (1)人脸与人体识别 新能力——人脸融合,对两张人脸进行融合处理,生成同时具备两张人脸的外貌特征的人脸图像。 立即体验人脸融合:http://ai.baidu.com/tech/face/merge 新升级——人像分割和手势识别,人像分割模型IoU95%上,手势识别识别手部的21个关键点。
****ab 2020-08-28
小度智能音响不能蓝牙连接
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x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的能只是一个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分钟;拿1000条频来训练声分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企业快速享受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分生活场景当中。 在EasyDL开发者中,有方电网这类巨头,也有一些中型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生外力破坏的施工点有300余处。
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要智能运维 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。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据视化实践
基于上面的需求,总结为下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩故障范围,找到故障根因: 全局问题定位:快速确认线上状态,缩故障判定范围。为能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建一个全景分析仪表盘。 细分维定位:通过分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分维,进一步缩问题范围,确定需要障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维数据视化解决维数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,看如何快速找到能导致故障的变更事件。 全景掌控缩范围 对于一个服务乃至一条产品线而言,拥有一个布局合理、信息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于服务状态全景掌控至关重要,因此在智能监控平台中,我们提供了一款定制化的、组件丰富的仪表盘服务。 用户根据服务的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据信息。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
高精地图计算架构 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 整体过程简单描述为,陀螺仪(IMU)及轮测距器 (Wheel Odometer)高频率地给出当前车辆的位置预测,但由于其精确原因,位置能会有一定程的偏差。 为了纠正这些偏差,使用传感器融合技术(比如使用Kalman Filter) 结合GPS与激光雷达(LiDAR)的数据算出当前无人车的准确位置,然后根据当前的准确位置与激光雷达的扫描数据,把新数据加入地图中。 如果探究具体的实践过程,其实参照下面的关系式: (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 其中Q表优化方程,z表激光雷达扫描出的点,h为方程预测最新扫描点的位置与反光,m为扫描到的点在地图中的位置,x表无人车当前位置。 这个方程的目的是通过最化J求出测量点在地图中的准确位置。在计算模型中,m与x开始都是未知的,先通过多传感器融合求x,再求出测量点在地图中的准确位置m。 的高精地图如何制作而成? 将高精地图制作分为内外两部分,分别是外采、后台数据化处理、人工验证与发布,简单说就是外部采集+后期处理。
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