喜欢科幻的小伙伴肯定看过《机器人总动员》，男主角“瓦力”是一名地球废品分装员，每天在已经成为了“垃圾场”的地球兢兢业业的收拾人类留下的“烂摊子”。
通过自建摄像头或利用辖区现有监控摄像头，利用人工智能技术，通过深度学习算法，系统能够全天候自动识别和采集城管违章行为，实现店外经营智能分析、无证游商智能分析、乱堆物堆料智能分析、暴露垃圾等场景的智能分析，从而低成本、高效率、自动、快速、准确地采集和上报问题。
虽然只有可回收物、有害垃圾、干垃圾和湿垃圾四种分类，但面对现实生活中“丰富多彩”的垃圾，市民们还是被搞得“晕头转向”、“丈二和尚摸不着头脑”。
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
今天是《上海市生活垃圾管理条例》施行的第2天，这场被称为“史上最严”垃圾分类多次成功占据热搜头条。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带 来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet). 通过构建注意力机制, 模型完成局部 和全局的特征提取, 能够获取到更加完善、有效的特征信息; 同时, 通过特征融合机制, 将不同层级、尺寸的特征进 行融合, 更加有效地利用特征, 避免梯度消失现象. 实验结果证明, GCNet 在相关垃圾分类数据集上取得了优异的 结果, 能够有效地提高垃圾识别精度.
随着城市化的快速推进及人口流动的快速增加，传统社区治理在人员出入管控、安防巡逻、车辆停放管理等典型场景下都面临着人力不足、效率低下、响应不及时等诸多难题。而人工智能技术代替人力，实现人、车、事的精准治理，大幅降低人力、物质、时间等成本，以最低成本发挥最强大的管理效能，有效推动城市治理向更“数字化、自动化、智慧化”的方向演进。
场景描述：垃圾分类最近成为上海最受关注的话题，市民们已经快被繁杂的垃圾类别逼疯。不过，人工智能技术早已学会了垃圾分类。通过深度学习、神经网络，训练机械臂像人一样识别垃圾进行分类，效率远高于人工分类，也解放了很多垃圾分拣工人。
今年iPhone X成为果粉们关注的焦点，有网友们通过夸张的妆容来挑战iPhone X的人脸识别技术的准确性。其实，Face ID也让我们近距离感受到了AI人工智能的魅力。AI技术已经被广泛应用于日常生活，甚至是手机垃圾清理这一看似简单的动作，也因AI助力实现了更便捷高效的体验。 作为一款拥有超8亿用户的手机管理软件，腾讯手机管家的“清理加速”功能基于机器深度学习及图像识别技术，让用户在清理手机垃圾时可以获得个性化的清理方案，更快更便捷地删除无用照片，同时精准分类垃圾文件、微信专清和照片清理等功能，帮助用户
新智元编译 来源：MIT 编译：克雷格 【新智元导读】最近，由MIT和普林斯顿大学研究人员开发一款名为“拾放（pick-and-place）”的系统。“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成，研究人员配备了一个定制的抓手和吸盘。 他们使用算法让机械手能够评估一堆随机物体，并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式，而不必在拾取物体之前了解物体。 拆包杂货是一项简单且单调的任务：你伸手去拿一个包，摸一下物品，然后把里面的东西拿出来，扫了一眼之后再决定把它存储在哪里。 现在，这个重复性的工作要被机械手代替
这里，我编写了几个垃圾分类的api，其中包括图像识别，垃圾分类查找，根据关键字或者图片的内容来进行查找
图像输入无非就是图片识别嘛，再通俗一点就是识别手机中的照片，分析里面的物品，然后进行垃圾分类。图像识别还是有很多的SDK可以使用的，这里面我目前用过的就是百度的图像识别，感觉还是蛮好的，而且有我之前的文章做普遍，那么本文是属于APP功能编写，这与单独写介绍SDK使用的文章完全是两回事。那么就来看看实践中怎么插入这个图像识别了。
Hassan Murad和Vivek Vyas开发了世界上最大的垃圾数据集WasteNet，并提供了人工智能驱动的垃圾分类技术。
本文介绍了机器学习的基本概念、算法和应用场景，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习以及深度学习等内容。文章还讲解了机器学习中的学习地图和颜色的意义，并通过实例讲解了机器学习算法的具体应用。
本文介绍了深度学习的基本概念、发展历程、常见算法和应用场景。同时，通过AlphaGo和GPT等实例，阐述了深度学习在现实生活中的应用。最后，文章探讨了深度学习未来的发展趋势和方向，包括强化学习、半监督学习、迁移学习、结构化学习和自动机器学习等领域。
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
这是一个比较棘手的问题，多年来，这个问题的解决方案一直就是“验证码”，就是看看你能够能成功识别一系列机器无法识别的扭曲字符。这类安全验证工具被称为“CAPTCHA”（即“全自动区分机器和人类公共图灵测试”）。
导语：深度学习因为其积极影响成为了2017年最流行的流行语之一。深度学习（更准确地应该被称为深层神经网络）试图模拟大脑的活动。自20世纪50年代末以来，神经网络的基本原理已经存在，直到2010年左右，计算机才变得足够强大（数据也变得足够大），而且强大到足以使高度复杂的“深层”神经网络应用于实际。 现如今，这种技术正在彻底改变着自然语言处理和恶意软件检测。深度学习可以想出解决棘手问题的办法，比如，识别可疑的网络行为。这种技术以及相关的系统和工具将在反欺诈和安全应用中发挥越来越大的作用。 与其他形式的机器学习相
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
最近上海垃圾分类成为了热门话题，身为程序猿的袁小威思前想后总觉得应该做些啥子，最后就说干就干，开发了这个小程序——垃圾分类引导指南（支付宝上叫袁小威垃圾分类指南，目前迭代至第二版）。
我们在使用互联网的过程中，可以看到网站往往会通过验证码来辨别用户是否是机器人，验证码实际上就是人类和计算机的一场战争。但有时候你会发现，验证码也是让人感到十分无奈，有的时候严重扭曲到不能通过人眼来识别。 随着电脑信息技术的飞速发展，有效图像识别技术已经被开发出来，但目前大部分网站使用的文本验证码还是有用的。尖端的图像识别技术需要花费大量时间金钱成本，黑客们是不会用它们来破解你的博客、窥探你中午打算吃什么的。只有那些涉及机密、金钱利益的网站，比如网上银行、购物网站等受到了较大的威胁。为了防止财产损失，这些网站
小编相信，现在的很多人都对人工智能比较感兴趣，觉得它很厉害，很高大上，实际上呢，也的确是这样，然而，由于大家都不一定在这个圈子，所以可能只有或多或少的了解，为了照顾到大部分老铁们，咱们今天来聊聊人工智能那些事儿。先来点开胃菜：
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 盆友，假如，我是说假如你有一个很大的后院，还有一条可爱的狗子。 狗子每天都在院子里撒欢，然后拉下一坨又一坨的便便…… 而你的后院夏天长满杂草，冬天又积着厚厚的雪——怎么快速找到这些便便，顺便还能防止自己不小心一脚踩中？ 就有这样一位外国小哥灵机一动，自制了一个探测器，完美地解决了这个问题。 不过和大家想象的不太一样啊，这个探测器不是什么物理识味儿的那种复杂东西，也并非简单的视觉识别。 主要是靠一个摄像头，外加一个姿势检测模型。 模型一旦识别出小狗正
支持向量机（SVM, Support Vector Machines）是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首次提出，SVM算法就在机器学习领域赢得了巨大的声誉。这部分因为其基于几何和统计理论的坚实数学基础，也因为其在实际应用中展示出的出色性能。
在互联网上与人沟通时，你如何证明自己不是机器？这是一个很难的问题，多年以来的解决方案就是你能够成功读取一系列机器无法识别的扭曲字符。这种安全工具称为 CAPTCHA。
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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
2018年CES在美国拉斯维加斯召开，站在风口浪尖上的科技企业纷纷出动，在会场各显神通地展示自己的科技产品和各种智能算法。近年来，人工智能的浪潮不断拍打着 IT 领域的海岸，各家科技巨头们都喜欢向外骄
要理解什么是深度神经网络的“训练（training）”，我们可以把它类比成在学校中学习。神经网络和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。
导读：本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。
首先说下，本文非软文，只是之前做AI项目的时候接触了百度飞浆，确实比较好用，而且有很多官方项目可以覆盖自己的应用场景，大大节约了开发时间，故分享一下，有需要的可以按需寻找，感兴趣的也可以去官网找自己需要的资料：https://www.paddlepaddle.org.cn/
你是否曾经因为电子邮件中的病毒而导致电脑崩溃、电子邮件被盗或信息泄露？还是因为每天无数的垃圾邮件而烦恼，影响工作效率，还怕粗心的垃圾邮件中的不安全链接和病毒？腾讯公司邮件帮助您解决邮件安全问题，消除隐患！
视频中会以5个问题——垃圾邮件识别，风控问题，广告点击预测问题，图像识别，机器翻译 为例，讲解工业界最经典的10个算法的物理直觉，核心数学原理和应用范例，并深入分析它们之间的理论联系，帮助同学们快速打通传统机器学习和深度学习算法之间的任督二脉。
就像在学校上课一样，神经网络在“训练”阶段得到的教育跟大多数人一样——学会去做一份工作。
自垃圾分类开始在上海实行，至今也快一个月了。这短短的一个月可是把上海人民折磨的不轻……
给机器的训练数据拥有“标记”或者“答案”，人类已经给机器对数据进行了正确答案的划分，这个答案的划分本身就是监督的信息
相信大家已经了解到，这次“垃圾分类运动”是动真格的了。上海作为垃圾分类“新时尚”的引领者，从 7 月 1 日起，已正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。条例规定，个人混合投放垃圾今后可最高罚 200 元，单位混装混运，最高可罚至 5 万元，而且违规还将会列入征信，堪称“史上最严垃圾分类措施”。
【新智元导读】有了好的数据，机器学习项目也就成功了一半。希望这份资源清单有助于那些寻找机器学习项目实践的人。对于初学者来说，这绝对是一个金矿。确保你在业余时间选择一些项目，并在上面投入时间和精力，将对你的技术成长大有益处。 大规模通用数据库：从这里入手 data.gov - 这是美国政府开放数据集总部。这些数据集的主题包括气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。 data.gov.in - 这是印度政府公开数据库，你可以在这里查找关于印度各行业、气候、医疗保健等数据。同样，稍微改变后缀，就能查看不同地区国家
【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
该项目其实也并不是完完全全由笔者开发的，而是一个同学在做毕业设计的时候给我的。正好可以供我研究一下。
提到人工智能，很多工程师就会想到机器学习、神经网络或者深度学习。这几个概念有一定的区别，也有一定的关系。
上次我们说到了路易斯·冯·安(Luis von Ahn)发明的，既能拦截网络垃圾 spam、又能顺便帮助进行古籍的数字化工作的验证码工具--reCAPTCHA。今天继续这个话题的后续故事。 reCAPTCHA 在 2009 年被 Google 收购。在其作为验证码本职工作之外，承担了数字化 Google Books 和 Google 新闻档案计划的部分任务。到了近两年，有很多使用 reCAPTCHA 服务的网站上，验证码的内容发生了变化：一半仍然是扭曲的单词，而另一半则是一张带有数字的照片。这其实是 Goo
监督学习是一种利用带有标签的数据进行训练的方法，通过学习输入特征与输出标签之间的关系来进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，发现数据中的模式和结构。这两种方法各有优势，在不同场景下有着广泛的应用。
他们正在打造的，是一个全程仅靠机器人运行的智能装车系统，集成机器人、激光雷达、机器视觉、数字孪生等多项前沿技术于一身，可自行完成拆垛、分组、输送、整形、码放等装车全过程。
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”
【新智元导读】深度学习火热不是假象，以下的十个指数级增长趋势证明：深度学习在过去的一年内获得了极快的发展，已经成为当下人工智能的“顶梁柱”。本文从 ImageNet、NIPS和CVPR等顶级学术会议，
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