2003年2月13日，欧盟137《官方公报》公布了欧洲议会和欧盟部长理事会共同批准的《报废电子电气设备指令》（WEEE 2002／96／EC)和《关于限制在电气电子设备中使用某些有害物质指令》(ROHS 2002／95/EC) 两指令是欧盟在环保领域的又一新举措，前一指令除对报废电子电气设备的回收和处理作出特殊规定,还规定回收费用由生产者承担；后一指令要求在2006年7月1日起在欧盟市场上禁止出售含有铅等6种有害物质的电子电气设备. 这两项指令都反映了发达国家在贸易政策上，市场的对外开放是行前提的. 这些前提除了符合各种技术标准外。还需要符合劳工以及环保标准。两指令的生效期在2004年8月13日以后。其适用范闹包括家电等。
AI 苹果 2016《财富》美国500强榜单公布 苹果跃居第三 《财富》杂志周一公布了2016年美国企业500强榜单。尽管苹果近期遭受挫折，但是排名从第五位跃居至第三位。 《财富》根据美国企业的总营
腾讯企点联合电子产业互联网领军企业“云汉芯城”正式推出面向电子分销服务领域的专业化即时通信产品——电子云，通过数据全面助力电子分销商快速提升客户服务能力和业务运营效率。
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配置，价格，报价（Configure, Price, Quote），或称为CPQ，是帮助公司定义大量和不断变化变量的产品价格的软件。CPQ软件汇合这些变量，反过来又允许公司用最优的方式去配置产品或服务（例如：捆绑销售，向上销售等等。）定价是根据成本、竞争和当地的竞争因素来进行最佳的报价。
腾讯企点正式发布国际物流解决方案“货代通”，通过提供内部提效及外部营销一体的数字化能力，助力国际货运代理（简称“货代”）企业数字化升级，实现业务高效增长。 01 覆盖货代行业全链路业务场景 2022年，我国货物贸易进出口总值42.07万亿元，比2021年增长7.7%，货物贸易连续6年位列世界第一。进出口业务的快速增长让国际物流行业和货代行业面临全新机遇，也对行业从拓客到物流信息监控到交易全流程再到客户管理有更高的要求。 传统货代企业面临问题 #1服务链条长 货代企业涵盖客户询价、报价、订舱、订单确认、订
之前介绍过，应用业务架构模型可以快速对新需求进行企业级分析，那就讲一个实际发生过的例子供大家参考。
下面来看看SAP CRM最佳业务实践的商机管理。 C63 机会管理 在此业务情景中，介绍了在销售流程中创建销售机会所涉及的所有活动。该机会充当与销售项目相关的所有信息的“保护伞”。此业务情景的主要目标组为销售职员、销售助理、销售代表和销售经理。 流程步骤业务条件业务角色预期结果手动创建机会 销售员工已创建机会根据活动创建机会已完成活动销售员工已根据活动创建机会通过潜在客户管理的工作流创建机会根据潜在客户的后续事务 销售员工已通过潜在客户管理的工作流创建机会 识别机会已收集数据销售员工已进一步处理了机会审
人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。
随着计算机视觉技术与深度学习的发展，AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内，深度学习算法已经在处理图像及分类等方面，取得了可观的成绩，并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用，比如安防视频监控等。
论文名称：Re-Identification Supervised Texture Generation
随着计算机视觉技术和安防监控技术的不断发展，基于AI算法的人体姿态识别技术也得到了广泛的应用。然而，传统的安防监控系统通常只局限于简单的视频监控等功能，无法准确地识别人体的姿态，使得一些安防监控存在着一定的漏洞和不足之处。
【导读】6 月 16--20 日，计算机视觉与模式识别领域顶会 CVPR 2019 在美国长滩举行。每年的 CVPR 盛会除了精彩的论文分享、Workshop 与 Tutorial，还会举办多场涵盖计算机视觉各子领域的专项比赛，竞争亦是非常激烈。在此次人体姿态估计和人体分割比赛中，字节跳动的两个团队榜上有名，收获两个冠军、一个亚军。
“AI跳绳”是近期某钉应用新发布运动健康较火热的轻量应用。主要用于运动健康、教育打卡等应用上的娱乐游戏，为了扩展相关领域应用和娱乐，提交运动数据，当做“课程作业”，老师也能在后台查阅相关数据，作业数据提交，任务提交等场景，结合抗疫，提升抵抗力，互动排行榜等激发学生和运动学员的参与性和积极性等作用;;
腾讯云神图·人体分析（Body Analysis）基于腾讯优图领先的人体分析算法，提供人像分割、人体检测、行人重识别（ReID）等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓，并将其与背景进行分离；支持通过人体检测，识别行人的穿着、体态等属性信息，实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术，利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍，智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态，包含“抽烟识别”，“跌倒监测”，“打电话识别”，“睡岗识别”，“不穿反光衣不戴安全帽以及安全带识别”，“离岗识别”，“玩手机识别”等。
我们可以通过深度学习，检测到一个人，但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人，又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。
上次的那篇文章《一名代码审计新手的实战经历与感悟》得到了不少读者的支持，也得到了FreeBuf这个平台的肯定，这给了我这个菜的不能再菜的小菜鸟很大的信心。但是，不足之处还是很多，比如文章中出现的技术写得不够深入等等（这毕竟和个人实力挂钩的）因此，我决定尽我所能，尽量的写深入一点，每次写文章都深入一点，总有一天会深到很深的点。
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
随着深度学习推理技术的不断发展，让小型设备运行深度学习成为可能，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上微信小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。
视频帧是指构成视频图像的一帧一帧的画面，每一帧都是静态的图像，连续的帧构成了视频的动态画面。视频帧通过视频编码器进行压缩，以减少传输带宽和存储空间的需求。
在进行运动和姿态识别时，离摄像头太近，则无法取得全身关键点；若离摄像头太远，则人体图像太小，关键点将混成一团，识别效果太差，如下图所示：
曾经有人跟小巴说过这么一句话，剪辑设计吃苦受累，抠图抠到索然无味，提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说，相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过，网上抠图教程一大堆，辛苦学了一个月却什么都没学出来，只能对着屏幕长唉短叹。
日本人多次犯规，裁判却视而不见，这是对所有参赛选手的不公。在日本举行奥运会就要护着日本？
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能；语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布，可识别出图片中的人体，并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布，可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等，可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线，用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引用 人体行为识别是计算机视觉及机器学习方面的热门研究领域。它在对视频中的人类行为进行运动分析、行为识别乃至延伸至人机交互领域都有着非常广泛的应用。研究初期，人体行为识别主要是以基于静态图像为研究对象。通过提取静态图像中的人体动作特征并对动作进行分类。然而仅基于静态图像来进行识别人体行为的局限性在于人体行为是连续、动态的，单凭一张静态图像无法进行判断识别。而基于视频为研究对象，可以将视频看作连续静态图像的时间序列。近两年，很多基于视频为
作为一名电子元器件采购，不仅需要灵活的业务能力，也需要掌握电子元器件的分类、型号识别、用途等专业基础知识，才能为企业提供更专业的采购建议。采购是门学问，包含了方方面面，下面我们就这些问题来说道说道：
PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了 SOTA。
由安吉莉娜·茱莉助推的基因检测仍在持续火热，蓝海逐步成为红海。而早就有人把目光投向了肠道微生物群的检测，最近一段时间ncs的接力发表足以说明它的火热，检测公司国外有ubiome等，国内也有多家公司进行这个检测。下面，我们来管中窥豹，看看几个检测方法的比较，只说我用搜索引擎找到的公司，无任何偏好性。
毕竟，现在能挡住深圳人继续搞钱的，恐怕只有大喇叭里的“凭24小时核酸绿码进入办公楼”了。
针对不同的货物重量，大件物流公司将自身的产品布局为小票、大票、零担、整车。物流公司利用自身平台的影响力，通过整合上下游的车辆资源，为客户提供全链路的运输服务。
基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。人体图像视频不仅包含了复杂的背景，还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素，这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性。相比图像视频，人体骨架视频可以很好地克服这些不确定因素的影响，所以基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。人体骨架序列不仅包含了时序特征，而且还包含了人体的空间结构特征，如何有效地从人体骨架序列中提取具有判别性的空间和时间特征是一个有待解决的问题。我们提出了Skeleton-Based Action Recognition with Spatial Reasoning and Temporal Stack Learning，并发表在ECCV18上。
image.png CJ20N创建项目 现在创建客户报价项目，以进一步添加报价明细（例如，计划、付款处理），但是此阶段主要是计算成本，作为计算报价中总价格的基础。 使用项目模板。在此阶段，每个项目的基本信息都是类似的，因此可以使用模板，且可在之后进一步的报价和订单流程中进行修改。 创建的项目已经包含与工作中心的网络活动、付款里程碑和计算成本所需的信息。 此处，活动的成本核算信息和所分配里程碑的付款信息为模版的缺省值。 您可以更改活动中的工作，根据询价中的规范创建新活动，并计算项目活动的正确价格。 在此后的步
训练CNN网络，以从所有检测部位中选取最具描述属性的人体部分；并结合整体人体作为归一化的姿态深度表示.
工厂人员作业行为动作识别检测算法通过SVM+R-CNN深度学习算法框架模型，工厂人员作业行为动作识别检测算法实时识别并分析现场人员操作动作行为是否符合SOP安全规范流程作业标准，如果不符合则立即抓拍告警提醒。人员作业行为动作识别检测算法首先基于R-CNN进行人体检测，之后并对其进行追踪，并以相同的帧率生成MHI。之后，将所有边界框映射到由相同RGB图像序列生成的相应MHI，并在边界框中提取每个子MHI的HOG特征，最后使用SVM进行分类。
新智元报道 来源：MIT CSAIL 编辑：闻菲、肖琴 【新智元导读】MIT计算机与人工智能实验室的研究人员开发了一种基于Wi-Fi的人体姿态估计系统，用AI教会Wi-Fi“穿墙透视”，隔着墙也能
上一篇我们介绍了运动识别中，如何实现对人与摄像头的远近预检，以提供识别率和体验。在我们实际的运动应用场景中，为了准确识别到相关运动的关键姿态点，一般会指定视角，如跳绳、开合跳需要面或背朝相机，而且像俯卧撑、仰卧起坐则需要左右侧对像相机，以获得最佳的识别率和体验。
AI 科技评论按：是否为了简单的抠图功能，还在苦苦修炼 Photoshop 大法？即使修炼成功了，是否觉得在抠图这件事情上花费的时间依然太多？如今一个名叫 remove.bg 的工具可以免除你的这种烦恼，只要上传照片后点击确认，5 秒钟后即可获得一张透明无背景的主体照，而且在使用上完全免费。
本文将介绍一种基于特征分离的通用人类姿态特征的学习算法 Unsupervised Human 3D Pose Representation with Viewpoint and Pose Disentanglement。
人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究课题之一，它对于人机交互、虚拟现实、体育分析等应用具有广泛的潜在价值。OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统，它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。然而，为了进一步提升姿态估计的精度和稳定性，近期推出的OpenPose DW（Deep and Wide）架构在关键点识别方面取得了显著进展。
传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触，既危险又低效。在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
要实现AI运动计时、计数，要解决主要技术问题有：视频抽帧、视频人体检测、姿态识别、计时计数算法，其中最主要的也是技术前提的便是人体识别检测，实现上面的技术，便是一个完整的AI运动解决方案了。
区域入侵/周界报警入侵检测技术是TSINGSEE青犀智能分析平台推出的一种视频监控系统，可检测划定区域内是否有可疑人员并且在检测出这样的事件时生成警报。
明敏 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，只用WiFi就能“看”到你在房间里干啥了…… （你…干…嘛……啊啊啊啊） 多人追踪也是so easy： 过程中完全不需要拍下图像、不需要摄像头。 输入的仅是WiFi一维信号，输出则是三维人体姿态。 两台路由器即可搞定！换算成本都不到500块。 而且还不受环境光线、目标被遮挡的影响，效果接近于基于2D图像进行识别的方法。 啊这，难道说WiFi能“看到”我？更进一步……WiFi能监视我？？ OMG，蝙蝠侠剧情要照进现实了？？ 要知道在《
如今说到体感游戏，大家一定都不陌生，比如微软的 Kinect、任天堂的 Switch，都曾是游戏业的革命性产品。而另一款网红产品—抖音，也在去年底上线过一个“尬舞机”的音乐体感游戏（现在成了隐藏功能）：
原文链接：腾讯云存储网关提供混合云存储服务，实现数据分层存储！ - 腾讯云开发者社区-腾讯云
随着人工智能检测识别技术与视频处理技术的不断融合，应用场景也不断随之扩大，TSINGSEE青犀视频近期也发布了基于AI智能检测识别技术的硬件设备——智能分析网关。本设备内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法。
随着计算机学科与人工智能的发展和应用，视频分析技术迅速兴起并得到了广泛关注。视频分析中的一个核心就是人体行为识别，行为识别的准确性和快速性将直接影响视频分析系统后续工作的结果。因此，如何提高视频中人体行为识别的准确性和快速性，已成为视频分析系统研究中的重点问题。
AI算法模型训练是指利用大量的数据以及特定的算法来训练出一个能够完成任务的计算模型。在进行AI算法模型训练时，通常需要经过以下几个步骤：
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