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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。
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能放平台发模版及示代码
目前DuerOS技能放平台会陆续为发者们提供不同类型的发模版及示代码,目前已经提供的模版如下: 问答游戏类技能示代码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/trivia 什么是问答游戏类技能?点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示代码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/decision 什么是测试类技能?点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示代码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
举个子,居住在海淀区五 道口的小经常在网上购买子产品,那小的姓名、购买偏好和居住地址算不算是隐 私呢?如果某购物网站统计了用户的购物偏好并公部分数据,公的数据中显示北京 海淀区五道口的用户更爱买子产品,那么小的隐私是否被泄漏了呢?要弄清楚隐私 保护,我们先要讨论一下究竟什么是隐私。 对于隐私这个词,科学研究上普遍接受的定义是“单个用户的某一些属性”,只要符合 这一定义都可以被看做是隐私。我们在提“隐私”的时候,更加强调的是“单个用户”。 那么,一群用户的某一些属性,可以认为不是隐私。我们拿刚才的子来看,针对小 这个单个用户,“购买偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公的数据说住在五道口 的小爱买子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购买偏好,就没有泄露用户隐私。如果进一步讲,大家都知道小住在海淀区五道 口,那么是不是小就爱买点此产品了呢?这种情况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小一定爱买子产品。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio磅推出算力支持计划
点击”确定”后,系统始进行算力卡计费。算力卡计费规则:毎分钟进行计费,如不满1分钟则不计费(如使用了1分钟50秒, 则只计算1分钟的算力卡消耗),毎6分钟进行一次汇总,并在”算力卡细”页面中显示消耗算力卡总数。 进入系统,可以看到项目环境中已经包含V100资源 当您关闭浏览器时,资源不会立刻回收,而是会继续运行2小时,2小时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后立即回收资源,请在”我的项目”列表中直接中止(中止并置环境的过程需要1-2分钟)。手动退出成功或2小时自动中止后即停止计费。 9. 您可以回到”算力卡细”页面查看剩余算力卡余额和本次算力卡消耗的细。 怎么样,心动吗? 心动不如赶快行动,立即点击申请吧! 如在使用中有遭遇什么问题,可以联系AI Studio官方邮件组:aistudio@baidu.com
思****来 2018-07-11
磅:构建AIOps的MNIST
针对这个问题,我们放了参考线生成功能,可以根据场景自行编写插件添加参考线。除此之外,还在标注工具上尝试了初始异常识别和异常区间对比两个辅助标注功能。 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,标注人员的判断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尺才能进行对比。
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