本文介绍了如何使用腾讯云开放的图片鉴黄能力，通过接入腾讯云万象优图CI服务，开发者可以在短时间内体验到先进的AI技术。只需几行代码，即可识别图片中是否包含色情、暴力等违禁内容。同时，文章还详细介绍了如何使用该服务，并提供了相关示例代码。
数据录入在应用中是最常见也是最繁重的一项工作，而对于基础数据的维护更是要保证其准确性。比如需要录入身份证信息时，手工输入的效率低还容易出错；报销填发票时，要从一张一张的发票中找到金额、开票日期等一堆信息，一直重复着复杂的工作，类似的场景数不胜数。但现在，我们可以完全通过百度AI文字识别功能解决以上问题，文字识别准确性高、稳定性强、简单易用，而且适用于多种场景，同时可以节约录入时间，减轻工作量，提高工作效率。 在之前的内容中我们已经介绍了活字格如何与其它系统、应用对接，今天来说说在活字格中如何使用百度AI来智能识别身份证，驾驶证，行驶证，银行卡，营业执照和增值税发票。
本周有同学在社群咨询，什么时候能支持健康码、行程码的自动智能识别？腾讯云场景连接器，宠粉第一名，马上安排！马上上线！这不～健康码/行程码的自动识别他来啦！他来啦！
今天继续讲AI技术如何应用到业务场景。当语音识别出现后，这项技术被用在很多场景，例如语音交互、智能助手。这两个场景，解放了双手，用户只需要说话，就可以处理工作。同时还有其他场景，例如智能流转，采用机器分析判断流程流转环节；智能表单，采用OCR人工智能技术识别图片后，系统根据表格图片自动生成人事表单；智能检索，采用知识图谱关联，识别搜索意图并给出偏向用户喜好的搜索结果.......
企业经营活动中，资质证书是证明企业生产能力的必要证件，也是企业入驻各类平台、组织项目申报等必须提交的，这里面包括营业执照、税务登记证、生产许可证、高新技术企业认定证书等等。在日常工作中，以平台类企业入驻为例，要求企业上传对应的资质证书然后进行审核，但由于企业资质证书种类繁多，各行各业的资质证书都有差异，没有统一的板式，通过人工审核工作量巨大且很容易出错。
最近疫情又开始紧张起来，一个做智能设备的张同学问我，他们的客户想在打卡的地方检查员工是否有戴口罩进出，记得我之前分享过一个开源的框架，发给他看看。过了2天，他又来找我：你这推荐的什么鬼开源，一点都不准，太不给力了，还有其他方法可以快速集成的么？
选自Wired 作者：Cade Metz 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源 著名物理学家、加州理工学院教授以及畅销书作者理查德·费曼（ Richard Feynman）离开人世的那一天，其教室的黑板上写着：「我不能创造的，我也不理解（What I cannot create, I do not understand）。」 当 Ian Goodfellow 解释其在谷歌大脑正进行的研究时，他引用了费曼的这一格言，但他指代的不是自己或者谷歌的任何员工，而是机器：「人工智能不能创造的，其也不理解（What an
以超市销售情况为例做成符号地图： 步骤如下： ①转化数据类型：转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢，因为如果不转换数据类型，有可能会识别不出来。
上图：泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）在Gfycat上。图片来源：Gfycat 人工智能有没有被放到一个更愚蠢的人类努力？Gfycat表示，它正在推出Gfycat AI来应用机器学习，以改善动画GIF（与图形交换格式的互联网模因相关联的愚蠢的移动图像，或GIF），具有更好的人脸识别和视频游戏角色识别等功能。 Gfycat AI有三个不同的机器学习项目：Maru，Felix和Angora。它们都是以猫的名字命名的，这是互联网的痴迷。 Maru项目使用面部识别技术来识别GIF中的人。到目前为止，P
我们登录系统的时候，会经常遇到要输入校验码，这里教一下大家怎么利用图像识别技术来获取图片中的信息 一、首先我们要利用百度的智能云，利用第三方识别工具完成 登录百度智能云 : https://c
ps的功能这么强大，其美白磨皮方法当然不止一种。本文就给大家细数一下ps美白磨皮常用的几种方法。在各种方法中，插件法的操作更为简单，效果也更好，因此我们还会介绍ps磨皮美白插件哪个好。事不宜迟，一起来看看吧。
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
你知道 Python 是被称为 全能编程语言 的吗？是的，它确实是，虽然不应该在每个项目中都使用它。你可以使用它来创建桌面应用程序、游戏、移动应用程序、网站和系统软件。它甚至是最适合用于实现 人工智能 和 机器学习 算法的语言。因此，在过去的几周里，我为 Python 开发人员收集了一些独特的项目构想。这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是，你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强你的 Python 编程技能。让我们来一一看下。
随着巴以冲突的持续，相关新闻事件报道层出不穷，一些虚假内容也开始混入其中，让人真假难辨。最近，由AI生成、反映巴以冲突现场的图片出现在知名图片库 Adobe Stock 中，并被一些新闻媒体采用。
这段代码设置了百度AI的APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY，并使用这些参数创建了一个AipOcr对象。
但到目前为止，还是有限制因素，这些工具被八种所谓的核心状态所限制——愤怒、轻蔑、恐惧、厌恶、快乐、悲伤、惊讶或中立。
对抗性攻击对于AI来说可能是致命的，最近研究发现，在停车标志上放置一个贴纸实际上可以欺骗AI，使其对标志进行错误分类，这可能会导致自动驾驶汽车不会停下。
随着国家经济建设的发展，近年来港口业务发展迅速，港口作为水陆交通的重要枢纽，无论是内陆港，还是进出口港都对港口业务建设的数字化提出了越来越高的要求，数字化港口是港口业务发展的方向。传统的港口监控系统已无法满足现在发展的需要，建立一套完善、先进智能的港口监控系统已成为必然趋势。
在人工智能驱动的软件开发不断发展的格局中，ReplaceAnything 作为一种尖端工具出现，使开发人员和创意人员能够彻底改变他们的内容创建过程。这一创新的应用程序可让您根据您的描述无缝地用新生成的图像替换图像的任何部分。此类技术的影响涵盖从数字营销到游戏开发的各个领域，让我们得以一睹创造力边界显着扩展的未来。
微软研究人员提出了通过使用人工智能让计算机讲述多张照片中发生的故事的新颖方法。2016年4月，微软发布了一份描述这项技术的学术论文，据论文表示，这项技术在将来可能能够发展出对视障人士尤为有用的服务。微软还发布了照片、图片说明以及研究中制作出的“故事”。这项新功能意义深远，因为它的作用绝不仅仅是通过识别图片或者甚至视频中的物体来生成图片说明。 微软研究员Margaret Mitchell表示：“目前要评估它的价值还很困难，但我们希望从一个维度中获取最重要的信息。通过看图讲故事，可以获得很多关于背景以及相关事件
最近 chatgpt 很火，ai 似乎一下子就走入了人们的生活，其实在 cahtgpt 之前，ai 已经开始在各个领域发挥它的价值了，从数据挖掘，到工业机器人，从物流，到语音识别，从银行业软件，到医疗诊断，从艺术创作，到人工智能编码，AI 已经开始在各行各业展现它的强大之处。
今年 7 月，2019 腾讯广告算法大赛「终极之战」在深圳腾讯滨海大厦顺利举行。本次总决赛现场，腾讯广告高级应用研究员石瑞超为大家带来了题为《广告场景下的 AI 视觉算法应用》的演讲。视觉算法应用于广告创意的三个阶段包括广告创建、广告审核及广告播放。研究员石瑞超为我们展示了 AI 视觉算法在解决广告落地中痛难点的优势与应用方法。以下是他的分享内容，AI 开发者做了不改变原意的整理与编辑。
Python以其简单的代码赢得了许多开发人员的青睐。为了促进开发人员用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以用短代码实现许多有趣的操作。让我们看看在不超过10行的代码中可以实现哪些有趣的特性。
1、了解tensorflow及关键社区资源；2、能够自主训练和应用自己想要的模型（主要）；3、开阔前端智能化的思考与认知；
概述 前几天的 Windows Developer Day 正式发布了 Windows AI Platform，而作为 Windows AI Platform 的模型定义和训练，更多还是需要借助云端来实现。Azure 无疑是一个很好的选择。 Azure 作为微软近几年主推的云服务，在 AI 和 Machine Learning 方面也处于领先水平。目前 Azure 提供的 AI 能力涵盖了机器视觉、语义语音、语言理解、语言翻译、认知服务等各个领域。它们大多以封装的 API 出现，开发者不需要关心训练数据集的
ImageNet 数据集的管理者为如今深度学习的进步铺平了道路。现在，他们在保护人们的隐私方面又迈出了一大步：对数据集模糊处理。
[注: 本文翻译自网上的一篇文章，有删节，原文：https://medium.com/iotforall/the-difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-3aa67bff5991]
【编者按】本文摘自36Kr。文章介绍了Facebook CEO Mark Zuckerberg对人工智能技术的展望及Facebook要做的事情：建立一个在视觉、听觉上超越人类的人工智能系统，可以识别图片和视频中全部内容的系统。 目前Facebook在纽约、硅谷和巴黎建立了人工智能实验室，致力于研究如何让电脑理解用户发布在信息流中的动态，这样就可以把你分享的内容传递给那些对此感兴趣的人。本周CEO Mark Zuckerberg在线回答了用户提问，借此机会进一步介绍人工智能，以及公司未来的发展方向。 在人工智
也欢迎大家使用不同工具混淆测试工程confuse_test或者第三方开源库项目，对比效果。
【新智元导读】移动AI，尤其是智能手机上的计算机视觉应用，已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
在我居住的地方很多小路和道路两旁都有花草树木。我所在的社区因其每年的枫树节而闻名，枫树对我来说很容易识别。然而，还有许多其他的树我无法识别名字。花也是如此：蒲公英很容易发现，但我不知道在我的步行道上的野花的名字。
本次课程的内容是由百度AI开发平台部高级研发工程师林克，带来EasyData助力智能云秤一站式数据管理的课程，同时会为我们演示智能云秤水果采集、训练及识别的操作，我们欢迎林克老师。
为进一步优化市容市貌，全力营造整洁、干净、文明、有序、优美的城市环境，推进文明城市创建工作，城市管理和综合执法部门陆续采用智慧城管科技化手段提高城市管理精细化、智能化水平，视频监控系统在其中起着尤为关键的作用。但是随着城市化的高度发展，城市管理视频监控系统存在的问题也日益复杂化：1）系统数据收集不完整，难以展开深入化管理；2）各部门间系统分建、数据分散，缺乏协同管理；3）监控平台重复建设，但系统孤立、数据零散，缺乏统一数据分析决策系统，缺乏系统性综合性管理。
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
近年来，在平安城市、雪亮工程、智安小区等政策的扶持下，视频监控逐渐成为市场的新增长点。而云计算、大数据、智能AI等技术，也为视频监控领域的技术提升、智能化改革提供了强大的支持。
值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术，值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态（睡岗或者离岗），值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间，立即抓拍存档提醒。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
上一篇 Azure 内容审查器之文本审查我们已经介绍了如果使用Azure进行文字内容的审核。对于社区内容，上传的图片是否含有羞羞内容也是需要过虑的。但是最为一般开发者自己很难实现这种级别的智能识别。但是借助Azure的内容审查器可以分分钟实现它。
思维导图是一种有效的思维工具，它可以帮助我们整理信息，激发创意，提高效率。思维导图是一种以中心主题为核心，以分支结构为形式，以关键词和图像为内容的图形表示法。它可以让我们一目了然地看到知识的层次和逻辑，同时也可以激发我们的联想和想象。
去年谷歌AlphaGO与人类的挑战赛成了当时的热门话题，同时也是人工智能的一个标志性事件。再加上最近又发布重磅消息：IBM Watson与Salesforce在人工智能领域达成深度合作，这让很多科技以及CRM业内相关的人士都对人工智能有了极大的兴趣。什么是人工智能？人工智能又能为CRM带来什么？我们会有两篇文章和大家一同探讨。
未佩戴安全带智能识别系统通过python+opencv网络模型识别分析技术，未佩戴安全带智能识别系统自动识别现场工地作业人员高空作业是否按要求佩戴安全带，未佩戴安全带智能识别系统不需人为干预自动抓拍告警同步提醒后台人员及时处理。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
水位标尺智能识别系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，水位标尺智能识别系统对河道湖泊水库等水位进行7*24小时实时自动监测，水位标尺智能识别系统监测到水位到达警戒线时，立即抓拍存档告警，并同步回传后台提醒人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
图像识别任务是人工智能计算机视觉领域一个重要的子任务，本篇文章将通过使用一个预训练模型来帮助读者快速上手图像识别任务，对应的文件可通过关注文章末尾的公众号领取
在深圳举行的第22届中国国际高新技术成果交易会上，煲仔饭机器人、汉堡机器人、五谷豆浆机器人、棉花糖机器人、冰淇淋机器人等多款智能餐饮机器人云集，引起参展民众争相拍照、体验。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
Python凭借其简洁的代码，赢得了许多开发者的喜爱。因此也就促使了更多开发者用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以凭借更加简短的代码实现许多有趣的操作。下面我们来看看，我们用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能。
这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是，你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强 Python 编程技能。
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