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“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
一个普遍的看法是，机器学习等人工智能技术会最先在金融领域落地。金融行业是最早实现信息化的行业，有丰富的数据积累，且对于用技术提升效率有更多的需求。 现在也有越来越多的公司开始使用机器学习技术实现自动风险管理与放贷。但机器学习在风控中的作用究竟如何，有哪些关键技术，其优势与缺点又有哪些呢？本期硬创公开课，雷锋网邀请百融金服风险总监郑宏洲，来讲讲机器学习与大数据风控的那些事。 嘉宾介绍： 郑宏洲，百融金服风险总监。国内商业银行模型团队多年管理经验，专注于大数据机器学习、信贷风险策略、模型评分管理等风控领域。从事
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
随着深度学习的热度开始消退，这个梗最近开始在社交媒体上广为流传，引起了互联网上众人的讥笑。机器学习没什么好激动的，它只是对统计技术的一种补充——这种观点越来越普遍；但问题是这个观点并不正确。
计算机视觉和机器学习的融合为我们带来了前所未有的机会和挑战。从智能助手到自动驾驶，OpenCV 4.0+Python提供了强大的工具来实现各种应用。本文将带您深入探索如何在实际项目中应用这些技术，为您打开计算机视觉与机器学习的大门。
今年 5 月，亚马逊因为将 Rekognition AI 服务出售给美国地方警察而引起了争议，美国公民自由联盟（ACLU）一直要求该公司停止授权政府部门使用这项技术。
人脸动画在近些年来一直是图形学界的研究热点，随着Apple 推出最新的IphoneX，把人脸扫描和动画相关技术商业化，此类技术在将来会有越来越多的产品落地。此次Siggraph Asia也有不少相关的论文，为我们展示了学术界的最新进展。 1 通过单张图片生成3d模型以及纹理贴图 如下图，左边是一张用户的照片，右边是他的3D模型，包括头部模型和发型，用户可以在计算机中从各个角度去观察，也可以在摄像头前做各种表情来驱动这个虚拟角色。 下面是论文实现的总体框架，首先会根据输入图片找到脸部区域以及头发区域，然
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
OpenCV是一款广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。本文将引导读者通过Python使用OpenCV 4.0以上版本，实现一系列机器学习与计算机视觉的应用，包括图像处理、特征提取、目标检测、机器学习等内容。最终，我们将通过一个实战项目构建一个简单的人脸识别系统。
【新智元导读】亚马逊人脸识别再次陷入舆论漩涡。该产品此前就遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。最近，在美国公民自由联盟（ACLU）的一次测试中，它将535名美国国会议员中的28人误判为罪犯！不过，亚马逊今天回应，这只是ACLU设置有误，菜炒糊了别怪锅。
人脸识别是计算机视觉的一个子领域，它的应用范围非常广泛，现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状，未来这项技术还会有更大的需求空间，所以作为机器学习的学习者，自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
---- 新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】近日，谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术，可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸，以后找寻失散多年的亲人要成为现实了？ AI面部识别领域又开辟新业务了？ 这次，是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日，来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N（Numbers to Names）的 AI人脸识别技术，它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片，并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能
Git项目源码：https://github.com/DaMaiGit/artifact
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
首先，总结一下检测某一特征的方法： （1）模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值，通过特定的距离公式来计算匹配程度。 稳定可靠与光照和姿势无关计算量大 （2）区域分割对面部区域进行二值化分割对孤立区域进行标示，再根据几何特征进行定位。（如连通面积等）。 运算量小噪声影响大 （3）对称变换法：DST方向对称变换计算量大 （4）灰度投影法：对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷分布信息确定眼睛的位置。（将二维换到一维中去）定位速度较快受瞳孔灰度类似的眉毛或头发影响大。 （5）基于统
这些人知道充分利用机会学习的话会得到甜头。而这里面每个人的困境都是如何将其转换成现实，如何发挥作用，如何雇用人员并获得成功。
人脸识别既是一项起源较早的技术，又是一门焕发着活跃生命力、充满着学术研究魅力的新兴技术领域。随着近些年人工智能、大数据、云计算的技术创新幅度的增大，技术更迭速度的加快，人脸识别作为人工智能的一项重要应用，也搭上了这3辆“快车”，基于人脸识别技术的一系列产品实现了大规模落地。
AI 科技评论按：最近推出的几个计算机视觉领域中的突破性论文在图像合成领域展示了新的可能，他们能够创造非常自然的图像，并且合成无比真实甚至同时保持面部信息的人脸图像。论文《CVAE-GAN：一种通过非对称训练的细粒图像生成模型》就是其中之一，它是由微软和中国科学技术大学的研究团队在威尼斯举办的 ICCV 2017 上展示的一种方法，它是一种基于变分自动编码器生成对抗网络的图像生成模型，能够在特定细粒类别中合成自然图像。特定细粒度的类别包括特定的人脸，如名人或者真实世界的物体，如特定类型的花或者鸟。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
来源：知乎本文约5400字，建议阅读10分钟本文简要概述在当前大数据和机器学习技术如何在信贷风控场景下的常见应用。 似乎一夜之间，所有的互联网公司在对外的宣传稿中都会提及自己使用机器学习和大数据技术，一时间成为了近几年来最炙手可热的名词，不谈机器学习、大数据似乎都不好意思说自己是做高新技术的了。 百度搜索指数：机器学习 百度搜索指数：大数据 上图来自最近7年来这两个词的百度搜索指数，可以看到从2013年开始一直在稳步攀升，在2017年的时候迎来了爆发式的增长，这些都与我们的感知类同。 机器学习与人
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
发展 知识点 腾讯AI 人脸技术 车辆技术 图像识别技术 文字识别技术 腾讯TI平台 发展趋势 人才岗位 发展 1950年，他那篇著名论文《计算机器与智能》的正式发表，里面有史以来 第一次触及到了“人工智能”，提出了 “图灵测试”，这当中涉及了自动解释，和 自然语言的生成，作为判断智能的条件。 1956年美国达特茅斯会议:“人工智能”概念诞生 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。 人工智能的
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
实时验证码（Real-TimeCaptcha）使用了一种对人类来说很简单但使用机器学习和图像生成软件欺骗合法用户的攻击者来说却很困难的独特问题，这种身份验证方法可以提高当前靠用户面部视频或图像的生物鉴别技术的安全性。 最近出现了一种新的登录身份验证方法可以提高当前基于用户面部视频或图像的生物识别技术的安全性。这种技术被称为实时验证码（Real-Time Captcha），它使用了一种对人类来说很简单的独特问题——但对于那些可能使用机器学习和图像生成软件欺骗合法用户的攻击者来说却很困难。 实时验证码要求用户在
人工智能技术的飞速发展给各行各业都带来了深远的影响，AI已被视为企业提升运营效能、应对市场竞争的必经之路。然而对于一些企业而言，让AI真正实现落地和应用，并且创造价值，仍是一件需要努力的事情。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一家清华孵化的公司，最近“口出狂言”了。 回顾2020的AI大事件，烧了微软10000张GPU的GPT-3必定榜上有名。 这也让人们不禁感叹：这年头，AI简直就是“暴力美学”。 但就在行业内的大多数仍在大数据、大算力这个方向上狂奔的时候，这家公司另辟蹊径找寻不一样的AI落地之路： AI落地，不是仅仅靠大数据、大算力就能解决的问题。 AI产业落地速度不及预期，是AI算法本身的问题。 是时候从AI自身底层能力增强出发，打开数据和算力之外的全新发展维度
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
这怎么可能！后来我才知道，这是人家Deepfake的一个视频，把视频中人物的脸和声音替换了。
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线，时隔8年我们有一次看到，但不是那个自信张开双手抛开，而是选择回头，可能这个画面，以后再也看不到了。希望我们牢记03黄金给我们90后留下的深刻记忆，向他们salute。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。 分享主题：机器学习初体验 分享时间：2016年5月25日晚8：00-10：00 分享地点：赤兔“数据挖掘”小组，线上 分享嘉宾：
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据（如图片
如果将人工智能按照用途进行简单分类的话，人工智能可以划分为决策式AI以及生成式AI两类。所谓决策式AI就是通过学习训练数据的中的条件概率分布情况来进行判断决策，判断样本属于指定目标的概率，比如人脸识别就是典型的决策式AI，终端设备根据摄像头获取到的人脸图像来进行特征信息匹配，和后台系统中的人脸特征库进行对比来判断当前人脸信息是否在系统人脸特征库中或者是否有权限执行操作。而以ChatGPT为代表的生成式AI通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频等多模态内容。本文主要简要介绍深度学习以及大模型基础内容，后续文章中将会继续深入分析这两方面的技术原理。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 设计构思与创意 本作品以微信小程序为“个人”平台，用户可在微信小程序中录入必要的人脸等个人信息，并且能够以微信小程序为窗口查询自己的垃圾分类详情。为保证微信小程序的丰富性和人性化，用户可在小程序中通过拍照、语音、搜索等查询日常生活中常遇的生活垃圾，积累自己垃圾分类知识。在垃圾桶端，系统在用户授权情况下通过拍摄用户人脸信息匹配用户个人数据库，并记录其垃圾分类信息。此外，垃圾桶在本作品中充当“引导者”角色，用以引导用户将垃圾投掷到正确的垃圾桶中。在管理端，相关部门一方
本文整理自腾讯云AI和大数据中心AI技术专家-叶聪于11月27日在极客说上的精彩分享。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
Clearview AI 是一家专注于人脸识别的公司，号称拥有最全面的人脸识别系统。可以通过在网络上抓取照片并应用面部识别，警察通过该技术可以监视我们的生活。目前，该公司的 CEO 希望利用 AI 让 Clearview 的监控工具更加强大。
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