==== 技术商业观察er ==== we are new observer Observation, we are professional observers, we always look attentively at business changes 人工智能怎么与现代教育相结合？ “5年以后，你将可以在网上免费获取世界上最好的课程，而且这些课程比任何一个单独大学提供的课程都要好。” ——比尔•盖茨 现在看来，虽然并不是每个网上课程都能强过大学教程，但是在线教育已经成为现实，据业内人士估
7月9日，中国科学院自动化研究所所长徐波在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上就人工智能的最新进展进行报告，发布了自动化所研发的三模态预训练模型—“紫东太初”。他表示，多模态预训练模型被广泛认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能路径的探索。
极验的滑块验证图片是重新拼接的乱序图片。图片是由canvas标签绘制的，可以通过监听canvas断点调试。
OCR技术指的是 Optical Character Recognition 或光学文字识别技术，即从图像中识别文字，并将其转换为电子文本或机器可读格式。它可以被广泛应用于图像处理，文字处理，自然语言处理，计算机视觉和数据挖掘领域。
日常生活和工作中随处可见各类二维码，不管是浏览网站、路边的海报还是每天在收银台支付。目前制作二维码的平台也很多，整理了8个好用的二维码生成平台，可以根据自己的需求选择。
目前CV领域中包括两种典型的训练模式，第一种是传统的图像分类训练，以离散的label为目标，人工标注、收集干净、大量的训练数据，训练图像识别模型。第二种方法是最近比较火的基于对比学习的图文匹配训练方法，利用图像和其对应的文本描述，采用对比学习的方法训练模型。这两种方法各有优劣，前者可以达到非常高的图像识别精度、比较强的迁移能力，但是依赖人工标注数据；后者可以利用海量噪声可能较大的图像文本对作为训练数据，在few-shot learning、zero-shot learning上取得很好的效果，但是判别能力相比用干净label训练的方法较弱。今天给大家介绍一篇CVPR 2022微软发表的工作，融合两种数据的一个大一统对比学习框架。
这篇文章给大家详细梳理了Vision-Language多模态建模方法，对经典的多模态典型工作进行分类整理，包括16篇顶会论文，帮助大家快速了解多模态模型发展脉络。
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
到 2018 年 1 月 9 日，小程序就上线一周年了。为此，知晓程序推出小程序上线一周年系列文章。
很多小伙伴此前使用在线设计时，都非常希望可以提供下载功能，这样在离线时也能查看演示。本次更新，终于上线了“下载离线演示包”的功能，将演示包发送给同事或客户，无需网络快速预览设计。下载下来解压后，点开index.html文件就可以查看演示了哦。
OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理，而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统，例如 ATM。OLAP 是一个在线系统，可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLTP 和 OLAP 的区别 OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理，而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统，例如 ATM。OLAP 是一个在线系统，可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLT
给大家出一道视觉问答题：在下面这张图片中，根据有礼服装饰的小熊玩具照片推理出这些玩具用来做什么的？
2020 年 12 月 17 日，回形针工作室上新了一款新产品——「一个人工智能的诞生」互动教学视频[2]，因为从高中开始就接触了 MOOC，对在线教育这块儿一直很感兴趣，所以第一时间就跟进体验了了一下他们的体验课——「识别数字」[3]。
2020年度第一批项目申报指南建议》，从中可以看到主要发展方向和当前技术水平，本文尝试分析其中脉络，供参考。指南原文下载见文末。
如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。
豆包 是字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具，提供聊天机器人、写作助手以及AI绘画等功能，它可以回答各种问题并进行对话，支持网页 Web 平台，iOS 以及安卓移动端。
因为个人需要，所以平时会比较多接触到PDF文件，但是由于各种原因，PDF终究没有WORD文件格式方便。于是便有了这么一个需求，将PDF文件转换成WORD，或者说DOC。在网上比较了一段时间之后，现在向大家推荐下面的两个转换工具。
付费视频平台面临的最大痛点，是用户可能通过各种方式下载视频，非法传播到其他平台分享或销售，严重损害到版权方的利益。一般视频内容被盗主要有破解、盗录两种途径。 破解：视频被破解传播。视频本身没有被加密，或者加密的安全度不高，偷盗者将内容下载后进行破解。 盗录：录屏软件转录或摄像头拍摄。偷盗者通过录屏软件工具，甚至直接拿摄像头拍摄，将视频内容录制下来。 过去，版权保护的重心主要放在了围堵第一种途径上，即加密视频内容，提升破解门槛。苹果在推出 HLS 传输格式之初，就考虑了媒体加密的需要，一并推出了名为 HL
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具，通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求，帮助用户识别图片中文字，节约时间，提高效率。
0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之：数组、单链表、双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之：栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之：队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之：树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之：AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：二叉堆详解及C++模板实现 1. 二叉堆的定义 二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二叉树或近似完全二叉树。二叉堆满足堆特性：父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值，且
在日常办公或者学习中，往往存在这样一个工作场景，比如，“老王，我这里有一张图片，你把里面的文字信息给我整理出来”，都2021年了，你真的还在手敲图片文字信息么？那么还不赶紧收藏这篇秘籍，这里本渣渣总结了三种方法，教你如何将图片上的文字信息提取出来，图片转成文字信息的方法。
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
uTools是一个非常强大的生产力工具箱软件，它自由集成了丰富的插件，可以快速匹配场景功能，用完即走。快捷键Alt+Space可以快速呼出搜索框，可以快速打开这些工具。单击鼠标中键可以呼出快捷面板，面板里面有各种常用的小工具，让你的电脑操作更有效率，快速解决问题。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文介绍了了如何将深度学习最火的目标检测做成在线服务。回复关键字“yolo_online"获得完整项目代码。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 第一次接触 YOLO 这个目标检测项目的时候，我就在想，怎么样能够封装一下让普通人也能够体验深度学习最火的目标检测项目，不需要关注技术细节，不需要装很多软件。只需要网页就能体验呢。 在踩了很多坑之后，
编者按：你是否曾经为如何创作和编辑一篇图文并茂、排版精美的文章而烦恼？或是为缺乏艺术灵感和设计思路而痛苦？AI技术能否在艺术设计中帮助到我们？今天我们为大家介绍的这篇论文，“Automatic Generation of Visual-Textual Presentation Layout”（图文排版的自动生成算法研究），刚刚被美国计算机学会会刊ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications （TOMM）授予2017 Nicolas D. Georganas 最佳论文奖，希望为大家在进行富媒体内容创作和分享时提供一个独到的思路和方法。
就在刚刚，商汤新一代「日日新SenseNova 4.0」大模型体系全面升级，多项任务性能超越GPT-4。
等等，，，，，生活常用的，教育学习的，办公辅助的，图片视频类的，网络工具，程序开发类的。
最近正在重做公众号相关的一些设计以及排版，想到年前部门里的UI设计大神做了一个关于“PPT设计指南”的分享，正好可以拿来实践一把。
说移动端多种证件识别图文智能处理技术之前，先说说服务器端的多种证件识别图文智能处理服务程序。
作者：zhongzhao，腾讯 PCG 应用研究员 在推荐系统中，最常用的排序模型是以用户点击为目标的 CTR 预估模型，它没有考虑用户点击后的消费深度，也没有考虑用户的多种互动行为带来的生态方面的收益。为了取得 CTR 以外的更多收益，QQ 看点团队在深度学习框架下，对推荐系统中的多目标建模做了一系列的研究和实践，在图文场景下完成了技术落地，实现了用户阅读时长的显著提升，并在内容生态和账号生态上也取得了正向收益。本文将由浅入深，分享腾讯 QQ 看点图文多目标推荐实践中积累到的经验和方法，供有需要的同
现如今，购物直播系统开发将在线手机直播与短视频相结合，各大APP也随之崛起。随着5G的到来，商城在线手机直播的可看性将越来越强，所能覆盖的场景和领域，以及互动性将大幅提升。可以想见，商城在线手机直播的好戏才刚刚开始。
据机器之心了解，今年腾讯共有 17 篇论文被 ICML 2018 接收，15 篇论文被 IJCAI 2018 接收。本次活动设有三个特邀 keynote，以及五个分论坛，介绍了腾讯在人工智能领域的多元探索和全方位布局。
这些术语经常相互混淆，那么它们的主要区别是什么？您如何根据自己的情况选择合适的术语？ 我们生活在一个数据驱动的时代，使用数据做出更明智决策并更快响应不断变化的需求的组织更有可能脱颖而出。您可以在新的服务产品（例如拼车应用程序）以及推动零售的强大系统（电子商务和店内交易）中看到这些数据。 在数据科学领域，有两种类型的数据处理系统：在线分析处理（OLAP）和在线事务处理（OLTP）。主要区别在于，一种使用数据来获得有价值的见解，而另一种则纯粹是可操作的。但是，有一些有意义的方法可以使用这两个系统来解决数据问题
随着图片时代的飞速发展，大量的文字内容为了优化排版和表现效果，都采用了图片的形式发布和存储，这为内容的传播和安全性带来了很大的便利，需要做重复性劳动。
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在超越人类这件事上，AI 又拿下一分。 就在最近，国际权威机器视觉问答榜单VQA Leaderboard，更新了一项数据： AI在“读图会意”任务中，准确率达到了81.26%。 要知道，我们人类在这个任务中的基准线，也才80.83%。 而解锁这一成就的，是来自阿里巴巴达摩院团队的AliceMind-MMU。 而此举也就意味着，AI 于2015年、2018年分别在视觉识别和文本理解超越人类之后，在多模态技术方面也取得了突破！ AI比你更会看图 这
《网络安全法》作为中国第一部全面规范网络空间安全管理方面问题的基础性法律，自2017年6月1号起实施，至今已有4年时间。此后几年，《国家网络空间安全战略》《通信网络安全防护管理办法》《网络产品和服务安全审查办法》等网络安全法律法规和战略规划相继出台。
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数字经济快速发展的背后，全球数据总量呈现出爆发式增长趋势。智能文档处理（IDP）技术能够高效地从多格式文档中捕捉、提取和处理数据，帮助机构和企业大幅提升文档处理效率，节约时间和人力成本。近期，合合信息智能文字识别产品通过中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）“可信AI—智能文档处理系统”评估工作，并获得“5级”评定。据悉，“5级”为该模块最高评定等级。
人工智能技术正在成为内容产业的中台力量，其中视觉AI已经渗透到内容生产、内容审核、内容分发、用户互动、商业化变现等各个环节。美团视觉智能部以场景化的内容产品、智能化的内容工具助力产业，在内容的创作、内容分发等环节应用广泛。
生命在于运“动”，场景在于“动”态，摄影在于相机移“动”。“动”是常态，也是图形生成、理解与呈现的核心研究对象。
「clean code」是机器学习的基础，在公开的数据集取得更好的效果也是发表论文的基础。
2023 年已经过半，可以说是属于生成式 AI 大模型的一年。自 ChatGPT 推出以来，这股新的 AI 技术浪潮迅速席卷了国内外。尤其是国内，科技大厂、初创公司和科研机构陆续推出了近百个通用或特定领域专属大模型及应用产品。
中文口语语言处理国际会议ISCSLP为中文语音处理领域的知名国际会议，由国际语音交流协会中文口语处理专业委员会ISCA SIG-CSLP 主办，会上发布成果对中文智能语音的发展具有重要指导意义。
机器之心原创 作者：张倩 「太卷了！」 在经历了 GPT-4 和微软 Microsoft 365 Copilot 的连续轰炸后，相信很多人都有这样的感想。 与 GPT-3.5 相比，GPT-4 在很多方面都实现了大幅提升，比如在模拟律师考试中，它从原来的倒数 10% 进化到了正数 10%。当然，普通人对于这些专业考试可能没什么概念。但如果给你看一张图，你就明白它的提升有多么恐怖了： 图源：清华大学计算机系教授唐杰微博。链接：https://m.weibo.cn/detail/488033105399276
miniGPT-4的热度至今未减，距离LLaVA的推出也不到半个月，而新的看图聊天模型已经问世了。今天要介绍的模型是一款类似于miniGPT-4和LLaVA的多模态对话生成模型，它的名字叫mPLUG-Owl。
家人们好，在数字化时代，人工智能正引领着一场前所未有的创新浪潮。今天，我们将为大家介绍百度智能创做AI平台，这个为创意赋能、助力创作者的强大工具。无论你是创意工作者、内容创作者，还是想要释放内心创造力的个人，百度智能创做AI平台都将成为你的得力助手。
俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
机器之心专栏 作者：腾讯优图实验室 在多标签分类系统中，经常遇到大量在训练集中未曾出现的标签，如何准确地识别这些标签是非常重要也极富挑战性的问题。为此，腾讯优图实验室联合清华大学和深圳大学，提出了一种基于多模态知识迁移的框架 MKT，利用图文预训练模型强大的图文匹配能力，保留图像分类中关键的视觉一致性信息，实现多标签场景的 Open Vocabulary 分类。本工作已入选 AAAI 2023 Oral。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.01887 代码链接：https:/
关于图文识别功能相关技术的实现 转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8908906.html 上一章，写的是SSL证书配置，中间折腾了好一会，在此感谢SSL证书发行商的协助；这次我就讲讲ocr识别的问题，先说说需求来源吧。。。 之前因为风控每次需要手动P协议文件和身份证(脱敏)，还要识别证件及图片文件的内容，觉得狠狠狠麻烦，遂就找到了技术总监，技术总监一拍脑袋，额，小邹啊。。。 呃，一开始并没抱太大希望，不过还是花了些心思做了些需求实现的调研
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