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随着新冠疫情的确诊人数不断增加，口罩也出现了全线脱销的现象。很多电商卖家上架了3M口罩，微商也纷纷展示了自己的货源。这些口罩不仅价格翻倍，而且还有很多假货、二手货。不仅欺骗了消费者，还有可能危害大众的身体健康。为此，我们团队希望借助这次云开发公益黑客马拉松这个平台，借助小程序、人工智能等技术，帮助普通消费者识别假冒伪劣的口罩，为抗击疫情做出我们的贡献。为了实现这个愿景，我们开发了一款名为“罩妖镜”的小程序，希望这款小程序能为大众的身体健康和生命安全保驾护航。
近年来，面向民用领域典型应用而开发的智能算法模型层出不穷，如智慧城市、智能办公、无人驾驶等，有一些已经取得了很好的应用效果。
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发票中含有中文内容，我们需要对图片中的中文进行识别，那么 cnocr 是一个不错的选择。
重金求子、性病秘方、贷款、开锁、…… 各种小广告，在车站、街道、厕所、小区等公共场合非法张贴或者涂写，它们数量大、清除困难，对城市的市容市貌、环境卫生有很大的负面影响； 同时也是城市管理的一大顽疾。城
自从DeepFake诞生以来，从照片到视频，造假能力可谓是出神入化，人们惊呼：“再也不敢相信自己的眼睛了。”由此所带来的道德伦理与法律的影响也可见一斑。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习最令人兴奋的应用之一是智能照片美化，例如为黑白图像着色、破损图片修复以及去模糊等。 以黑白图像着色为例，通过将 AI 与照片着色相结合，即使不会使用Photoshop 等图片编辑工具，为黑白照片着色也可以一键完成。 这具体是如何实现的？下面就来告诉你！ 1 颜色空间 当我们加载图像时，会得到一个3维（高度、宽度、颜色通道）数组，其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色，每个像素都有 3 个数字，表示该像素的红色、绿色和蓝色值。 在图1中
夜路走多了，早晚会遇见鬼；常在河边走，哪能不湿鞋；老用chatgpt，咋能不被坑。
前言 生成式对抗网络（GAN），是14年GoodfellowIan在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法。本文以在图像领域表现效果较好的GAN衍生模型DCGAN为基础，带大家全面了解一下GAN的算法。 一、GAN算法原理 在介绍GAN算法之前需要先了解两个基本基本名称，生成模型和判别模型。 生成模型：就是基于根据给定观测数据，找出观测数据内部的统计规律，并且能够依据基于所得的概率分布模型，产生全新的，与观测数
现如今，影像篡改伪造已经越来越常见，一些恶意的行为所带来的安全问题也越来越严重，如何有效地鉴别影像真伪成为了一个迫切需要解决的问题。鉴于此，云鼎实验室近年来一直持续在该领域上投入，协助腾讯慧眼产品提升了伪造图像识别的能力。现企划了影像篡改识别系列文章，为大家解惑其中的技术盲点。 2018年，一段川普鼓励比利时退出巴黎气候协议的视频[1][2]在互联网上炸开了锅。 视频中，他直视摄像机说到：“亲爱的比利时人民，这是一件大事。如你所知，我有勇气退出巴黎气候协议，你也应该这么做。” 此言论一出，立刻在国际
短信验证码：可用于登录、注册、找回密码、支付认证等等应用场景。支持三大运营商，3秒可达，99.99％到达率，支持大容量高并发。 通知短信：当您需要快速通知用户时，通知短信是最快捷有效的方式。短信通知支持三大运营商以及虚拟运营商，我们提供电信级运维保障、独享专用通道。 IP归属地-IPv4区县级：根据IP地址查询归属地信息，包含43亿全量IPv4，支持到中国地区（不含港台地区）区县级别，含运营商数据。 IP归属地-IPv6区县级：根据IP地址（IPv6版本）查询归属地信息，包含国家、省、市、区县和运营商等信息
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道丨公众号 QbitAI 终于，我小学时的梦想有人实现了！ 只需要我拍下自己的笔迹，AI就能帮我誊抄英语作业，画风“完全一致”的那种： 甚至帮别人抄作业也没问题…… 简直吊打一批只能仿手写、价格还动辄几百上千的“作业神器”。 咳咳，划重点： 虽然功能很强大，但这可不是给你们抄英语作业的。（作业就得认真做！） 这是Facebook AI最新出品的“文字风格刷”（TextStyleBrush），它只需要一张笔迹的照片，就能完美还原出一整套文本字迹来。 不仅能移花接木，
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据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
free-api： https://www.free-api.com/ OpenAI-ChatGPT ： ChatGPT 能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。ChatGPT 可以用于处理多种类型的对话，包括对话机器人、问答系统和客服机器人等。它还可以用于各种自然语言处理任务，比如文本摘要、情感分析和信息提取等。 AI作画(图像生成) ： 通过对所需要图像的文字描述生成图像，可生成艺术作品、工业设计、游戏动漫、文章插画、头像、壁纸等不同种类图像。 全网热搜榜：社会热搜话题事件榜单，返回标题、热度和事
科技高速发展的今天，工地施工已发生翻天覆地的变化，传统工地管理模式很容易造成工地管理混乱、安全事故、数据延迟等问题，人力资源的不足也进一步加剧了监管不到位的局面，严重影响了施工进度质量和安全。
我们经常会见到数字签名和数字证书的身影，比如访问一些不安全的网站时，浏览器会提示，此网站的数字证书不可靠等。那么究竟什么是数字签名和数字证书呢？本文就将通过一个场景深入浅出的介绍数字签名和数字证书的概念！
近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
近日在莫斯科举行的“人工智能世界之旅”上出现极为戏剧的一幕，俄储蓄银行数据研究部门的领导人尼古拉·格拉西门，向俄罗斯总统普京介绍识别虚假照片和视频的方法，并在现场对中美登月任务的照片进行对比分析。
1997年，埃及哈特谢普苏特神庙前，一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假； 2006年，以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特，一张浓烟笼罩城市的照片被证实是伪造的； 2008年，一张伊朗试射多枚远程导弹的新闻照片被怀疑是人工PS产物； 2019年，诺奖得主格雷格•塞门扎的29篇论文被质疑多张图片有篡改痕迹； 2020年，海外社交媒体上的一张《被火烧焦的澳大利亚》图片被指存在伪造嫌疑； …… 近年来频发的图片造假事件，使数字影像的真实性和完整性不断受到挑战，所谓的“眼见为实”变得越来越不可信，严重影响了
以下内容是关于NFT数字资产整体解决方案的应用领域。 目前，基于NFT数字收藏模式的热门平台有很多，如鲸鱼侦察、魔核、ibox、独创数字艺术创作等，领先的互联网公司也在推广NFT。 数字技术溯源项目将继续成为2022年数字技术应用的热门技术解决方案参观。
人工智能技术的突飞猛进，为诸多领域带来的全新改变。如今，人工智能的应用范围正不断拓宽，此前被认为最不受“威胁”的艺术领域现在也“难逃宿命”。人工智能不仅开始涉及艺术作品的创作，还参与起了艺术品的鉴定工作。 📷 随着科技变革加速，人工智能迎来了全面爆发。从技术层面上讲，人工智能将科学和技术变得同人一样智能化，而人工智能的持续发展将必然会给我们的日常生活带来巨大改变，影响更多领域的未来进程。 人工智能向艺术领域渗透 技术与艺术一向被视为光谱的两端。技术意味着可量化、可复现、可批量产出，艺术则截然相反。清华大学计
内容模式的Token是围绕内容创作、知识版权、艺术品的分布式账本和货币化，通过Token将内容和版权货币化，实现内容真伪、版权追溯，打造创作人、评论人、策展人、收藏人等产业的共识价值。
近期，中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办，是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行，分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议，进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞，从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
为了有效控制假视频和图片的传播，全球最大的修图和音视频剪辑软件公司Adobe也透露表示其或将提出一定的反制措施。
月初时，已经从美国前方传来消息，在 T-Mobile 官网，只要花费 749.99 刀，折合人民币 5106 元，就能拿下 256 GB 的 iPhone 7 ＋ iPhone SE。
GAN——Generative Adversarial Network，是在深度学习界出现比较晚的一类训练方式。叫做对抗生成网络，也被简称为对抗学习。
连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。即使是人眼都分辨看不出来假脸图片，还是可以被AI正确鉴别。
（1）川普就职演讲弱爆了?IBM沃森文本分析历任总统誓词后这样说 简介：川普的就职演讲颇受瞩目。本文作者就特朗普和奥巴马的总统就职演讲文本，用沃森（IBM公司的超级计算机Watson）个性剖析的API
这一概念由机器学习研究者Ian Goodfellow在2014年提出。之所以叫“生成”是因为该模型的输出为图像一类的信息，而非与输入数据相关的预测值（比如“该图像是否是根热狗”的预测）；“对抗网络”则是因为该模型使用两组猫鼠游戏一般相互竞争的神经网络，就像收银员和伪造者斗智斗勇一样：一方试图欺骗另一方认为它拿的真实钞票，而另一方则试图区分钞票的真伪。
随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟，产业智能化升级已成为必然趋势。企业正渴望更丰富、精细的AI应用场景，为产业发展带来新动能。基于这样的背景，腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的AI大数据产品矩阵，推进大数据与AI在真实场景下的有效落地。
AI科技评论按：Ian Goodfellow 作为当代人工智能最为瞩目的研究者之一，不论是作为 Yoshua Bengio 的得意门生，还是在 OpenAI 及谷歌间跳槽辗转，他的一举一动都饱受关注。但奠定他人工智能地位的重要一着，当属 Goodfellow 提出的生成式对抗网络（GANs）了，在 2016 年年底，他也在 NIPS 大会上分享了研究成果。日前，Wired 对 IanGoodfellow 进行了采访，了解了 GANs 的研究起源，由AI科技评论进行编译。 1988 年 2 月 15 日，
第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
截止报名当日，有来自全国各地192位互联网人报名，组成62个团队，征集大众公益创意累计87份，最终35支队伍完成项目开发，进入最终的路演和公投角逐。经过2月7号，作品线上路演评委们的打分。2月8号，线上投票后评审工作现已落幕。
据悉，NVIDIA的研究人员已经创建了一个深度学习系统，可以通过观察人类的动作来教机器人。研究人员训练了Nvidia的TIAN X GPU供电的神经网络。神经网络包括感知、程序生成和最终执行。机器人将通过摄像机看到任务，然后推断场景中物体的位置和关系，神经网络将生成一个计划来解释如何重建感知。执行网络将执行任务。(via Techmeme)
3.纷繁世界里有大量的需求，包括真需求，伪需求，因为需要产品经理用自己的判断去甄别，选择需求。
【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
给印刷业的伙伴分享新技能来了：轻松创建任何证卡券及许可证书的设计及批量打印，而且操作简单几乎任何人都可以轻松创建最复杂的卡或许可证。可以批量生成PDF文档，按需印刷，绿色环保，节约成本。
“协力抗疫，码力全开”，由腾讯云云开发，协同 SegmentFault、码云Gitee、微信极客、云加社区，一起发起一场线上公益黑客马拉松，诚邀全国广大互联网人参与，一起为抗击疫情贡献自己的一份力量！
这篇文章中，作者通过将生成对抗网络（GANs，以下均简称GANs）运用到图片生成任务中向我们解释了其的原理。GANs是无监督学习中少有的成功的技术，一经提出，将生成任务推动到了新的高度上。在多样的图片生成任务中，GANs独领风骚。Yann LeCun（深度学习的先驱）将GANs称作“近十年以来机器学习中最优秀的想法”。最重要的是，在显著的性能的同时，GANs的核心思想又是那么地浅显易懂。本文在图片生成的任务重向读者们揭开了GANs的神秘面纱，以下是本文的主要内容：
在一项新的研究中，计算机科学家发现，人工智能无法通过儿童可轻松完成的“视力检测”。
随着全电发票的全面普及，企业目前存在着纸质发票、电子发票、全电发票混合式等管理模式，财务人员如何高效率地进行发票收集、查验、处置、开具、报税等，成为了数字化时代的新课题。
现在的智能电视屏幕越大越薄，且许多品牌的电视都打着4K屏幕的旗号，但你真的买对电视了吗？对于大屏智能电视来说，屏幕真的很重要，在选购需要必须确定电视屏幕无坏点漏光现象，非伪4K电视屏。今天当贝市场小编分享的这两款工具，能一键辨别电视屏幕真伪4K，是否有坏点漏光等现象。
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
大数据文摘出品 作者：Caleb 在线工作正在逐渐正式进入我们的生活。 根据数据公司Emsi Burning Glass统计，2020年初纽约全市16万3000个招聘岗位中，只有6700个允许在线工作，占总岗位数量的4%；但到去年12月，全市24万3000个招聘岗位中，在线工作的岗位数量增至2万5800个，已占到总岗位数量的10.6%。 不过俗话说得好，人心隔肚皮，更何况现在还多隔了一层屏幕，谁也保不准Neso事件不会再次发生。 这不，最近根据美国联邦调查局调查，越来越多的人正在窃取别人的个人身份信息，以及
一家名为GOAT的潮鞋交易平台正尝试用机器学习，从七张照片中识别出一双鞋子是否是真的。
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