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1****2 2018-07-09
百度全: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 全能够动整个产 业链的力量,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,百度全已 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,专利共享。这就打消了产业 链上的顾虑,有效地动了核心技术落地,动联盟之间的合作。 AI 时,百度全寄希望于行业联合和技术创,让全的天秤向防御的一方倾斜 一点,再倾斜一点。
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能开放平台开模版及示例
目前DuerOS技能开放平台会陆续为开者们提供不类型的开模版及示例码,目前已经提供的模版如下: 问答游戏类技能示例码,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开启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示例码,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开启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示例码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
语音方向:语音方面出了语音识别极速版,首次对开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%,为开者带来更极致的识别体验。此,语音识别预置语义解析全升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到卖打车,语义解析效果全面提升。另,还预告了即将出的几款产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开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、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类能力,可识别卡证总数达到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、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别增了行程单、保单、通用机打票、定额票、车辆VIN码、机动车销售票、车辆合格证等识别能力。目前,百度大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
G****H 2018-07-09
【 开指南 】内容播报技能,持续更
1、功能简介 DuerOS平台支持开者创建内容播报类型的技能,只需按照数据格式添加资源信息 即可实现内容资源的播放\暂停\继续等功能。用户可以通过技能订阅闻资源和有声资源。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期百度大脑体验师来袭
4月25日,百度大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不,第二期百度大脑开放日,介绍了多种通用 AI 能力;除此之,还出了两个的定制训练平台-帮助开者更简单高效地训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开者,还是AI初体验者,加入“百度大脑品体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起动百度大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开者,布获奖公告、颁百度大脑定制礼品、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百度大脑AI的需求: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】 在百度AI社区“经验交流”版块帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
该系统首次提出了基于协过滤来完成荐任务的思想,此后,基于该模型的协过滤荐引领了个性化荐系统十几年的展方向。 传统的个性化荐系统方法主要有: 协过滤荐(Collaborative Filtering Recommendation):该方法是应用最广泛的技术之一,需要收集和分析用户的历史行为、活动和偏好。它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)的荐[1] 和基于物品(Item-Based)的荐[2]。该方法的一个关键优势是它不依赖于机器去分析物品的内容特征,因此它无需理解物品本身也能够准确地荐诸如电影之类的复杂物品;缺点是对于没有任何行为的用户存在冷启动的问题,时也存在用户与商品之间的交互数据不够多造成的稀疏问题。值得一提的是,社交网络[3]或地理位置等上下文信息都可以结合到协过滤中去。 基于内容过滤荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该方法利用商品的内容描述,抽象出有意义的特征,通过计算用户的兴趣和商品描述之间的相似度,来给用户做荐。
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