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    年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强?人生巅峰怎么上?(真题第二弹)

    ๑乛◡乛๑ 跳槽指南又来了~上一期你拿了多少fen? AI行业也不是只有BAT可去嘛!CV创业公司也相当有钱途。应用场景不断增加,融资规模不断攀升,上市计划不断推进…… 在这个跳槽季,赶紧选择加入CV创业公司,可能不用多久,就会走上人生巅峰。想想,是不是还有点小激动? 但,还是那个问题:你真的准备好了吗?你真的了解这些公司吗? (以及,你知道哪家妹纸最多吗?) 表急,量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何,也帮你挑选更爱哪家公司。 下面,答题开始。 特别提醒

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    徐立:1200层神经网络夺冠ImageNet,深度学习越深越好?| 新智元 AI 领军人物专访

    【新智元导读】计算机视觉领域的创业创新正呈现蓬勃发展之势。基于与高校实验室紧密的合作,商汤走出了一条自主研究核心算法的道路,连续在ImageNet等国际大赛上刷新图像识别准确率新高。他们打造了1207层神经网络,提出被认为是行业标准方案的106个标注点人脸识别。人脸识别准度到达99%后,技术上还有哪些难点?如何看待深度学习的“深度”问题?商业模式和落地方向上,商汤有哪些不一样?新智元专访商汤科技CEO徐立,为你解开疑惑。 人工智能领域的创业浪潮中,计算机视觉技术(CV)可以说是一个较为火热的方向,呈遍地开花

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    硬纪元AI峰会实录 | 陈建文:在国内大环境下,只做技术唯有死路一条

    大公司在未来一定会将这些技术免费开源,这对于只做技术的公司来说将是一种致命性的打压。 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 来自电子科技大学人工智能研究中心的陈建文主任,在峰会期间进行了主题为“连接智能产业升级的演进”的主题演讲。他表示,当前国内有99%的创业项目都是非关键性应用,即技术没有特别高

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    【独家】旷视科技CTO唐文斌专访:纯做技术的公司无法持久

    【新智元导读】没有什么技术是不能被取代的,旷视科技Face++联合创始人唐文斌认为,算法技术只是手段,最终是产品价值让用户买单。日前,唐文斌接受了新智元专访,谈了旷视科技Face++的商业模式、公司定位以及人才和发展观。他表示旷视不是一家技术公司,而是一家产品公司,一家以人工智能技术为核心的产品公司。 “没有什么技术是不能被取代的。”唐文斌说:“算法也好,技术也好,都是手段,最后能够提供出去的是产品价值。”这位三十刚出头的旷视科技Face++联合创始人,对这家中国人脸识别独角兽有着很清晰的定位:“旷视不是

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    【业界】 Face++ 获 4.6 亿美金融资, 创始人CEO印奇CTO唐文斌如何看AI行业

    10月31日消息,国内人工智能公司旷视科技(Face++)已于近期完成 C 轮融资,本轮融资金额约为 4.6 亿美元,本轮由中国国有资本风险投资基金(简称“国风投”)领投,蚂蚁金服、富士康集团联合领投。本轮融资由 C1、C2 两轮构成,同时引入包括中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK 集团等新的重要投资者,腾达资本作为本轮融资独家财务顾问。本轮融资很可能会被用于加快在城市综合大脑及手机智能领域的技术落地,打造智慧城市。 值得一提的是,本轮的领投方中国国有资本风险投资基金是经过国务院授权批准成立,中俄战略投资

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    中兴智能视觉大数据:未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度

    中兴智能视觉大数据报道:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年,其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用,作为新兴技术,人脸识别搭载“高科技”标签,广为产品厂商和用户喜爱。

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    原创 | 从席卷全球的“刷脸”乱象,看国内人脸识别立法方向

    近两年来,人脸识别技术引发的数据隐私问题一直备受公众讨伐。仅就2019年而言,全球范围内人脸识别技术使用相关的案件便层出不穷:瑞典数据保护机构(DPA)因当地一所高中使用人脸识别技术来记录学生出席情况开出金额20万瑞典克朗(约人民币14.6万元)的罚单;美国四个城市相继禁止政府部门使用人脸识别技术;微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb;Facebook因人脸识别功能或面临着可高达350亿美元的集体索赔;我国AI换脸软件ZAO因涉嫌侵犯隐私被工信部约谈整改...... 而近两个月,由于BLM运动的影响,人脸识别更是被推至风口浪尖,随着这项技术下沉到各个领域遍地开花,最终到达了一个需要法律深度介入的十字路口。

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    应用人脸活体检测技术,保障人脸识别技术的安全性

    目前,深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升,其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显,传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此,人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。

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    打开C端市场,人脸识别安防还需搬掉三座“大山”

    去年,马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能,本月初,微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动,要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看,我们可以知道,基于人们对于安全性的进一步高要求,安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 人脸识别+安防前景广阔 据了解,人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列

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    领券