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j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深度学习基础之上,百度大脑通用AI能力放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,首次对外放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速度,相对识别准确度提升15%,为发者带来更极致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语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,包括语音识别自训练平台、远场语音发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有磅升级。比如卡OCR新增了户口本、出生医学、港澳通行和台湾通行四类新能力,可识别卡总数达到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、姓名、民族、与户主关系、性别、身份号码。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、车辆合格等识别能力。
思****来 2018-07-11
磅:构建AIOps的MNIST
初始异常识别 在标注以外的时间,我们通常不会持续关注一个指标的变化过程,这样,在标注过程中接收到的数据会远多于平时的观察,受到已标注数据潜移默化地影响,标注人员的判标准会发生一定程度的偏移,影响标注准确性。针对这种问题,在数据初始化阶段我们使用异常检测算法对数据进行检测,确定疑似异常区间,用高亮的方式提示给标注人员,这种标准一致的提醒可以在一定程度上减轻标注人员受到的影响。 同时,由于使用了较宽松的阈值,轻的异常也会被识别出来,这样,标注人员可以点检查高亮区域,降低检查正常数据的消耗,提高标注速度。 异常区间对比 在不能确定一段数据是否异常时,我们通常会和已标注为异常的数据进行对比,这种对比由于异常数据占比较小变得非常麻烦,需要先在比较大的尺度上找到异常区间,然后再放缩到与待标注区间相同的比例尺才能进行对比。针对这种问题,我们提供了异常区间跳转和异常概览两个功能,可以方便得跳转到上一个、下一个异常区间进行对比,也可以在标注结束后把所有异常区间放在一起进行对比。
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