近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功,但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解,同时也降低文本的信息价值。在某些领域,如医疗行业,识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两种方式,下面分别对这两种纠错方式进行介绍。
这周五没漂亮妹妹带我出去玩了呜呜,无聊在家扣手机,发现大家都在合成大西瓜 。作为一个未来年轻无为的计算机科学家(或许是人民艺术家),我是不屑于玩这种浪费时间又无聊的游戏的(因为玩了四小时才合成了第一个大西瓜),但为了投身到人民群众中去,我决定尝试写一个程序挂机跑一下。
本文共计1463字,预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词 一、本质 NLP (Natural Language Processing)自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术 二、NLP用来解决什么问题 语音合成(Speech synthesis) 语音识别(Speech recognition) 中文分词(Chinese word segmentation) 文本分类(Text categorization) 信息检索(Information retrieval) 问答系统(Question
去年,图嵌入在企业知识图谱(EKG)策略中变得越来越重要。图形嵌入将很快成为在大型十亿顶点EKG中快速找到相似项目的实际方法。实时相似性计算对于许多领域至关重要,例如推荐,最佳行动和队列构建。
虚拟数字人从技术层面理解,是通过计算机图形学、深度学习、语音合成技术、动作捕捉、图形渲染等技术手段聚合合成,具有“人”外观、行为甚至思想的可交互虚拟形态。
这项研究由加州大学洛杉矶分校(UCLA)的六位学者完成,并已被欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)采纳。
我们在处理很多数据分析任务时,不可避免地涉及到与文本内容相关的知识,这是属于文本挖掘(text mining)的内容,显然是NLP技术的范畴,基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
计算机视觉(Computer Vision, CV),输入为图像或图像序列,输出为某种信息或描述,目的在于理解图像,获得语义信息。比如目标识别任务,输入一张图片,输出图中有哪些物体、都在什么位置,典型任务包括检测、识别、分割、定位、追踪、动作识别、OCR等,详见wiki-Computer vision。
前言:学生们在学习ps软件的过程中非常的认真与努力,所以对于软件的使用可以说已经很熟练了,可是为什么当我们给学生安排一些原创设计需求的时候,学生却有种无从下手的感觉呢,究其原因就是学生在创新制作这方面
移动终端性能测试 活动时间:2016年12月27日 QQ群视频交流 活动介绍:TMQ在线沙龙第十五期分享 本次分享的主题是移动终端性能测试。 共有122位测试小伙伴报名参加活动,在线观看视频人数55人~想知道活动分享了啥吗?往下看吧! 活动嘉宾 嘉宾简介 陈六四,腾讯高级测试工程师,负责QQ浏览器视频测试和工具的开发,在视频领域发表多项专利。 分享主题 性能测试介绍 终端性能测试的主要指标 终端性能测试的主要方法 总结 问答环节 1、提问:您好,请问下在monkey测试稳定性的时候,对apk集合
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术,例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话,或者用手机扫描相关的PDF或者图片,或者跟人聊天时用输入法打字等等,无论是通过ASR识别的语音信息,通过OCR识别得到的图片信息,还是用户真实通过输入法的文字,都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性,不利于人和机器的理解,如果这些错误不加处理,会传播到后续的环节,影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种:
在本文中,我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能,以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
---- 作者: 保罗·卡雷·卡多纳(Pau Carré Cardona) 编译: AI100 原文地址: http://tech.gilt.com/machine/learning,/deep/learning/2016/12/22/deep-learning-at-gilt ---- 认知时尚领域的挑战 在时尚领域,有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务,比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品(如:连衣裙袖子的长度或轮廓类型)。 在吉尔特(GILT),我们正在建立起自动认知系统,通过这个自动
作者: 保罗·卡雷·卡多纳(Pau Carré Cardona) 编译: AI100(公众号:rgznai100) 原文地址: http://tech.gilt.com/machine/learning,/deep/learning/2016/12/22/deep-learning-at-gilt 认知时尚领域的挑战 在时尚领域,有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务,比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品(如:连衣裙袖子的长度或轮廓类型)。 在吉尔特(GILT),我们正在建立起自动认知系统,通过
对,就是你每日敲击的键盘。当指尖在键盘上跳跃,清脆的噼啪声此起彼落时,你输入的所有信息,包括那些情真意切的词句,那些不欲人知的心事,还有你的网络账户、银行密码……全都被它泄露了。
2019年4月,消费者郭某支付1360元购买杭州野生动物世界“畅游365天”双人年卡,确定指纹识别入园方式。2019年7月、10月,野生动物世界两次向郭某发送短信,通知年卡入园识别系统更换事宜,要求激活人脸识别系统,否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私,不同意接受人脸识别,要求园方退卡。双方因协商未果,2019年10月28日,郭某向杭州市富阳区人民法院提起诉讼。
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顾翔老师近期推出一对一入职面试辅导。有兴趣者可加微信xianggu19720625与我联系。先要提供简历初选,合适者进一步洽谈。
社交、直播、论坛、电商等各类平台每天都会产生海量UGC(User Generated Content),其中不可避免地混杂有大量垃圾文本。这些内容不但严重影响用户体验,而且还可能发生违规的运营风险。面对这些迫切需要,达观数据提供了垃圾信息过滤服务,精准定位并剔除不良信息。 通常垃圾信息过滤的问题可以看作分类问题,即判断一个评论是属于正常评论这个分类,还是属于垃圾信息这个分类。 文本分类的研究已经经历了很长时间的发展,传统的垃圾信息过滤方法一般是监督的,但是为了确保分类器有良好的泛化能力,这些方法的使用都
豆瓣电影推荐系统——通过爬取电影数据和用户数据,再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。然后设计出图形用户界面(GUI)进行交互,封装成电影推荐软件,针对数据集中的用户推荐相关电影。
一种新的图匹配网络,在几个图相关任务中均胜过精心设计的神经网络模型和基于标准GNN的图嵌入模型。
最新版本的ModSecurity增加了ssdeep检测webshell的接口,于是猛地回忆起搞客户端安全(游戏安全)的时候买过一本书《恶意软件分析诀窍与工具箱-对抗“流氓”软件的技术与利器》,这本书就提到了用ssdeep来查找恶意软件(webshell是恶意软件的一种,安全领域是互通的嘛)。本文介绍如何使用它来检测webshell。 一 、安装ssdeep 下载ssdeep并安装 http://ssdeep.sourceforge.net/ tar zxvf ssdeep-2.12.tar.gz cd ss
首先,并没有完全通用适用于所有公司的封装平衡点,所以平衡点要靠业务的实践来不断优化,这个过程中,建立一条完善的反馈通道是很重要的。
给你10万张图片,让你从中找出与某张图片最为近似的10张,你会怎么做?不要轻言放弃,也不用一张张浏览。使用Python,你也可以轻松搞定这个任务。
大家好,我是inline,一个专注前端领域的同学。今天给大家说一说在ArcGis中关于图形相交关系的判断及应用。
前两天海康的VM4.4官方发布了,这是继去年VM4.3之后的最新版本,作为机器视觉行业的明星产品,来带大家剖析一下这个版本的更新内容。
PC时代,是app store的代表是黄页、导航网站;移动互联网,则是apple store,各种安卓应用市场;微信超级app,则带来了新榜之类的公众号store;游戏方面,则一直都有各种store,比如steam、taptap。区块链,有dapp store……
作者:曾凤 责任编辑:周建丁(zhoujd@csdn.net) 本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅2016年《程序员》http://dingyue.programmer.com.cn 机器学习(ML)算法涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。而“拓扑数据分析”作为机器学习的一种形式,已经开始被广泛应用。本文简要介绍“拓扑数据分析”在机器学习中
机器学习使我们能够训练一个可以将数据转换为标签的模型,从而把「相似的」数据映射到「相似」或相同的标签。
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型(ASM),它是一种基于点分布模型(PDM)的算法,通过全局和局部的形状约束条件,利用最小二乘法拟合出人脸形状,同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
导语:前端智能化,就是通过AI/CV技术,使前端工具链具备理解能力,进而辅助开发提升研发效率,比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
“我想转行做数据分析,但是我只会用Excel,不会其他的工具,有其他的数据分析工具推荐么?“
[ 导读 ]香侬科技近期提出 Glyce,首次在深度学习的框架下使用中文字形信息(Glyph),横扫 13 项中文自然语言任务记录,其中包括:(1) 字级别语言模型 (2) 词级别语言模型 (3) 中文分词 (4) 命名实体识别 (5) 词性标注 (6) 句法依存分析 (7) 语义决策标注 (8) 语义相似度 (9) 意图识别 (10) 情感分析 (11) 机器翻译 (12) 文本分类 (13) 篇章分析。
通常情况下,在机器学习中距离算法常用于衡量数据点之间的相似性或差异性。包括以下几个主要应用场景:
在1972年的小说《复制娇妻》中,人们对外形相似但举止怪异的机器人“娇妻”产生了本能的厌恶。而到了2016年,美剧《西部世界》中的人类却情不自禁地爱上外表与人无异的机器人。这种创作上的转变与AI技术的进步密不可分,我们距离走出“恐怖谷”已经不远了。 什么是“恐怖谷” 1970年,日本机器人专家森政弘提出“恐怖谷理论”:当仿真机器人的外表和动作逼近真实人类,但又不是完美拟合时,作为观察者的人类会感到恐惧和反感。 我们对于机器人的情感变化是随着它的拟人化程度而增强的。然而,当相似度超过一定比例(如70%)时,这
构建系统发育树属于群体遗传学分析范畴,随着时间和地理位置的变化,新冠病毒经过多次迭代,在基因组上会累积不同的突变,已经与祖先产生明显的不同。通过对多个序列进行系统发育分析,不仅可以厘清不同物种之间的亲缘关系,而且可以重塑新冠病毒的演化过程,具有重要的现实意义。例如某地新发疫情,可以对样本快速测序,构建全基因组序列,然后对其进行系统发育分析,快速定位到系统发育树中,可以快速鉴定新发菌株的亲缘关系,对于疫情防控溯源具有重要的指导作用。
CPU,全称是“Central Processing Unit”,中文名为“中央处理器”。它是计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU 自产生以来,在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。以下是关于 CPU 的详细介绍:
最近做个人的开源编辑器项目,实现了和 Figma 一样的编组功能,期间踩了不少坑,和大家分享一下。
近年来,随着虚拟货币价格的一路攀升,利用计算机资源“挖矿”的行为逐渐盛行,挖矿木马呈明显增长的趋势。在巨大利益的驱使下,为了得到更多的算力资源,黑客往往对全网进行无差别扫描,同时利用多种爆破和漏洞等手段攻击主机。在主机被成功入侵之后,挖矿木马还会向内网渗透,并在被入侵的服务器上持久驻留以获取最大收益。
从大家 iPhone 手机中 Siri 到淘宝京东咨询客服的时候出现的智能客服,从小朋友喜欢玩的儿童机器人,到智能家居中的各种语音控制,背后都是聊天机器人。
黑灰产将各种方式窃取账号密码导入批量登录软件,登录软件自动尝试账号登录。邮箱服务器检测到异常登录请求,会下发验证码进行安全验证,但是黑灰产能够自动破解简单验证码,完成撞库登录过程。整个过程完全自动化操作,无需人工干预,就这样,用户的大批账号就被冒名登录了。
在威胁情报分析中,将高级具有可持续性的攻击事件定性为 APT 事件,定位 APT 组织并将 APT 组织的攻击事件关联起来是一件非常复杂的工作。火眼的威胁研究报告从“文档(样本)类聚模型”的角度将攻击事件汇聚关联。在“文档(样本)类聚模型”分析中,采取了词频-反文档频率 TF-IDF 指标和余弦相似度分析方法,大意理解为 TF-IDF 指标找唯一性(特殊),余弦相似度找相似性(同源)。并将该模型与威胁情报结合进行量化,来帮助情报专家来发现新的威胁组织、根据分析师需要提供可靠的“类聚”来提升对威胁事件的分析效率。
Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三个部分。Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就 可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析。 Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据 处理的能力,也是Mahout最大的优势所在。相比较于Weka,RapidMiner等 图形化的机器学习软
不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型,还是用深度学习来做目标跟踪,本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度,这就是典型的多输入。
软件成分分析(SCA)旨在识别和管理软件项目中包含的开源组件,其中组件指的是重用的 TPL 及其对应的版本。基于 SCA 的结果,开发人员可以有效地跟踪软件项目的潜在威胁,如漏洞传播和许可证违规。
Gene Ontology分为分子功能,生物过程和细胞组成三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号,而GO号可对应到Term,即功能类别或者细胞定位。这也是GO富集的一个基础。
我们使用对抗攻击技术攻破了目前最好的公共 Face ID 系统 ——ArcFace。
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