是指在产品展示或销售过程中,产品的属性信息与实际产品图像不符合的情况。这种错误可能是由于产品描述、标签、图像处理等环节出现问题导致的。
产品属性图像错误可能会给消费者带来困惑和误导,影响他们对产品的购买决策。为了避免这种错误,企业可以采取以下措施:
对于企业来说,正确和准确的产品属性图像是建立品牌信任和提供良好用户体验的重要因素。通过遵循上述措施,企业可以减少产品属性图像错误的发生,提高产品展示的准确性和可信度。
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AI 研习社此前介绍过 CVPR 2018 workshop 上的多个比赛,详情参见看过 CVPR 2018 workshop 后,发现有一个我不认识的 Lady Gaga,http://suo.im/QNZZM )。近日,Kaggle 上又公开了一个新的比赛 iMaterialist Challenge (Furniture),该比赛也与 CVPR workshop 同期举办。据主办方介绍,这次的比赛与自动产品识别相关,需要参赛者提供的算法能准确地为家具和家庭物品图像分配类别标签。 举办该比赛的背景如
图片资源,在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环,尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等),自动进行身份识别的一种生物识别技术,又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
前面几篇博客介绍了基于Landsat这一多光谱遥感图像数据的多种地表温度(LST)反演方法,大家可以参考博客1[1]、博客2[2]、博客3[3];那么接下来,我们就将基于比多光谱数据可以说是更进一步的高光谱卫星数据——大名鼎鼎的Hyperion数据,进行多种其他地表参数的反演。其中,在此之前可以先了解一下国内外主流的星载高光谱传感器及其平台的相关信息[4]。
数据准备的关键和重复阶段是数据探索。一组因为太大而无法由人工手动读取、检查和编辑每个值的数据,仍需要验证其质量和适用性,然后才可以将其委托给一个值得花费时间和计算的模型。
12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名,普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文通过仿黑产破解的手法去重新思考验证码产品发展方向
腾讯互娱Turing Lab从创建开始,每周在内部进行分享读书会,对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始,每周在内部进行分享读书会,对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同,尽管以AI为重心,但我们的分享不局限于AI论文,而是涉猎所有前沿技术领域,和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享,希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人:王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑: 艾
外卖菜品命名个性化程度高,为运营分析、召回排序、后台管理等业务带来一定的困难。本文系外卖美食知识图谱系列的第二篇文章,介绍了外卖从零到一建设菜品标准化体系的过程及方案,涉及的主要技术包括NLP领域的实体抽取、文本匹配、关系分类,以及CV领域的图像匹配等。最后,通过标准名在外卖业务中的应用实践,验证了标准名体系建设的价值和意义。
前言 近年来,深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果,成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索,其中在自然语言处理领域,我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等;在计算机视觉领域,我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例,来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。 基于深度学习的语义匹配 语义匹配技术,在信息检索、搜索引擎中有着重要的
麻省理工学院的研究人员开发了一个自动化系统,设计并3D打印复杂的机器人部件,名为执行器(actuators),根据大量的规格进行优化。简而言之,该系统自动完成了几乎不可能由人类手动完成的任务。
翻译 | AI 科技大本营(rgznai100) 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三,Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术,该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision,即用于建立机器视觉模型的工具,随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说,开发者只需要上传一组
本周三,Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术,该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision,即用于建立机器视觉模型的工具,随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说,开发者只需要上传一组图片,然后导入标签或者通过 App 创建,随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学
有关详细信息,请参阅有关 Collection 1 Tiers 的 USGS 文档(https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-collection-1?qt-science_support_page_related_con=1#qt-science_support_page_related_con)。
我们列出了十条关于网站无障碍功能的准则,它们能保证你的网站对任何人(包括残疾人)都是可用的。
印刷品作为产品包装的一种主要形式,具有外观精美、清洁卫生、成本低廉、使用方便等优点,在众多行业得到了广泛的应用,其特点是材质多样、工艺复杂、质量要求高。
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。 验证码,人类与机器不平等的对抗 在AI的新时代背景下,破解一款验证码的成本正变的越来越低。 很多时候,看似复杂的谷歌街景、12306验证码、让人望而却步的百万图库,实际并不复杂:
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
本教程主要的目的是实现影像加载并且获取影像的最新日期,并按照指定的格式将影像时间打印到控制台中。其实这里最基本的操作步骤就是影像数据预处理,将我们影像的时间进行筛选,然后将百万毫秒单位转化为指定的时间格式,这样方便我们查询数据集的日期。
作为最早提出 Affordance 这一概念的学者,James Gibson 在他的书 [1] 中正式定义了 Affordance:
本文原刊登于IEEE IT Professional杂志。 由于系统改造的代价之高,使用适于系统设计的网络安全措施则是最好的选择。而新科技和应用则带来更多安全与隐私的新挑战。此外,新技术的应用效果经常难以预测,例如本文介绍的图像数据库——一项越来越受欢迎的数据库科技。本文探索了图像数据库的价值以及调查了其中一些数据库的安全与隐私问题。 FreeBuf百科 NoSQL的出现 关系数据库管理系统(RDBMS) 是在E.F.Codd博士发表的论文《大规模共享数据银行的关系型模型》(Communications
我们收集了10条提高网站可访问性的建议以保证网站你的网站对任何人都是友好的,包括残疾人。
在本地开发环境中我们很少会遇到需要对jvm进行优化的需求,但是到了生产环境,我们可能将有下面的需求:
最近墨白在学习jvm优化相关的技术,所以我准备出一个jvm优化系列的文章,最近也是比较忙,抽空我就会更新,文章内有代码和命令建议大家手敲增加印象,最好能理解,不明白的可以后台留言或者在群里提问;
一个很现实的原因是bug是不可能被全部测试出来的,由于成本和上线档期的考虑,测试无法做到“面面俱到”,即使时间充裕也总会有这样或那样的bug埋藏在某个角落。
文章:Lane Detection and Estimation from Surround View Camera Sensing Systems
推荐系统近年来被应用于各行各业,非常流行。推荐的对象包括:电影、短视频、音乐、新闻、书籍、学术论文、搜索查询。从让你掏空钱包还透支花呗的某宝,到让你刷到无法自拔的某音,眼看着“520节(ying)日(xiao)” 刚过, “618” 又开始提前预热了。
昨天,Facebook首席执行官马克·扎克伯格宣布推出Facebook Shops。
今天,篇幅可能比较短,主要介绍最近这段时间开发的一款脚手架——FastReactApp。这是一款基于Parcel2 开发的React.js项目脚手架。虽然比不上正在前端界火爆的Vite以及占据稳定地位的CreateReactApp,但是基本的项目开发还是可以的。
在近日揭晓2018年收录论文名单中,腾讯知文团队有3篇一作长文被录取,我们将对文章进行简要解读,欢迎交流讨论。
混合内容在以下情况下出现:初始 HTML 内容通过安全的 HTTPS 连接加载,但其他资源(例如,图像、视频、样式表、脚本)则通过不安全的 HTTP 连接加载。之所以称为混合内容,是因为同时加载了 HTTP 和 HTTPS 内容以显示同一个页面,且通过 HTTPS 加载的初始请求是安全的。现代浏览器会针对此类型的内容显示警告,以向用户表明此页面包含不安全的资源。
image可以用来显示图像,这些图像可以是本地的,也可以是网络图像。例如,下面的布局代码显示了本地图像。
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展,今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核,而是基于深度学习等人工智能技术,和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,应用场景包含相册、信息流、社交、广告等,每天分析、处理海量图片,可以大幅提升各类产品的体验、效率。
在处理非结构化数据的问题上,人工智能和深度学习方法一直都表现出众且广为人知,无论是在自然语言处理、知识库自动构建,还是图像视频的识别和生成应用中,都有很多成熟案例。
在机器学习的广阔领域中,无监督学习扮演着至关重要的角色。不同于有监督学习,无监督学习处理的是没有标签的数据集,即我们不知道每个数据点的正确答案或分类。然而,这并不意味着无监督学习无法为我们提供有价值的信息。相反,它能够通过发现数据中的内在规律和结构,为我们揭示数据的深层含义。
大数据文摘作品 作者:Gidi Shperber 编译:糖竹子,康璐,赖小娟,Aileen 这篇文章图描述了我们在greenScreen.AI的研究工作。欢迎大家留言评论! 介绍 在过去几年机器学习潮流下,我一直想要搭建实用的机器学习产品。 几个月前,在Fast.AI上学习了很棒的深度学习课程后,这一想法更清楚了,我的机会来了:深度学习技术的进步让许多以前不可能完成的事变得可能,而且新工具被开发出来,让部署过程变得前所未有的简单。 在刚才提到的课程中,我认识了Alon Burg,一位资深网络开发者,为了搭建
比起卡粉,闷痘,油光,手残,新一代年轻人的美丽可以来得更容易,快速变美只需要两步,打开美图,摆好pose——诠释那句话,“为了美丽,我坚持开美颜”。
来源:AI科技评论本文约2900字,建议阅读6分钟 本文教你如何快速变美。 比起卡粉,闷痘,油光,手残,新一代年轻人的美丽可以来得更容易,快速变美只需要两步,打开美图,摆好pose——诠释那句话,“为了美丽,我坚持开美颜”。 今年来,容貌焦虑和发际线危机已经不止一次搬上话事桌,甚至让大众误以为这并非为资本或是人的思维创造物。实际上,这是一个由意识形态到符号结构再到技术决定的逻辑蜕变过程,美图公司在后排默默观察。 1、美图秀秀推出“生发”功能 去年9月,美图秀秀推出增发功能,可填充发际线、增加刘海 。 今
神经符号学习,目标是结合深度神经网络(DNNs)的感知能力和符号推理系统的推理能力。旨在结合神经感知与符号逻辑,但目前的研究仅将它们串联并分别优化,未能充分利用它们之间的相互增强信息。
雷锋网 AI 研习社按:计算机视觉技术从 70 年代到现在,40 多年时间得到迅速发展,许多计算机视觉的应用出现在了生产生活领域。尤其是到了 2012 年,基于深度学习的图像识别技术出现,极大地提高了计算机视觉的识别精确度,在一些特定场景下,机器的识别错误率已经远低于人眼识别的错误率。与此同时,研究员也发现在真实世界中,那些细粒度,实例级级别的物体识别还存在很大的挑战! 为了能使这一领域得到快速突破,谷歌向全球 CV 领域的开发者们发送了 iNaturalist 2018 挑战赛的邀请函。iNaturali
尽管客户端 JavaScript 具有逻辑一致性,但可能存在仅在服务器上运行时才会显现的错误。以下示例演示了尝试获取不存在的乐队时会发生什么:
因工作需要手机端运用人脸识别打卡,本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技,本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获。
这张幻灯片是Andrej Karpathy 在Train AI 演讲的一部分,我很赞同它表达的观点。它充分体现了深度学习在研究和应用上的差异。学术论文几乎全部集中在新的和改进的模型上,使用的数据集是从公共数据集中选出的一小部分。相反,我认识的将深度学习作为实际应用的一部分人,他们大部分时间都在思考如何改善训练数据。
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