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专访腾讯“优图团队”:腾讯内部的核心技术团队是这样服务产品团队的

一个偶然的机会,36氪和“优图团队”进行了接触,他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队,由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群,基于整个腾讯的社交网络平台,为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户,团队单日最多处理照片达6亿张,累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪:作为纯粹的技术团队,怎么平衡技术和产品之间的矛盾? 我们首先会对一些关键技术,

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36氪专访腾讯“优图团队”:腾讯内部的核心技术团队是这样服务产品团队的

近日,36氪和“优图团队”进行了接触,他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队,由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群,基于整个腾讯的社交网络平台,为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户,团队单日最多处理照片达 6 亿张,累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪:作为纯粹的技术团队,怎么平衡技术和产品之间的矛盾? 我们首先会对

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从技术男神李彦宏选择《最强大脑》,看下一代搜索趋势

音乐天才周杰伦是众多歌迷的偶像,李彦宏则是IT男心中的榜样:用技术改变世界。分别来自娱乐界和互联网界的两人之间本来很难联系到一起,近日却在一档全新的智力节目上相遇——《最强大脑》。这个节目邀请一些脑力出众的人,在节目中现场展示自己在记忆力、抽象能力等方面的特长。首期节目邀请的四位选手分别表演了肉眼识图、钢琴听辨、过目不忘和空间投射等能力。时下,智慧型综艺节目时下正在悄然兴起,例如CCTV《汉字听写大会》、同为江苏卫视的《一站到底》答题秀。 为科技布道,让更多人信仰技术 作为全球最大中文搜索引擎百度

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当人工智能深入百度地图数据生产:机器取代人的又一个样本

今天,百度对外发布了第二季度财报。财报中提到,作为百度移动化、服务化的重要产品之一,百度地图在构建服务生态、索引真实世界的进程中正发挥出越来越重要的作用。在提升用户出行体验、扩展服务品类的同时,百度地图大力开拓海外版图,目前已登陆亚太、欧洲和南美63个海外国家和地区;并通过与海口、成都等地交通管理部门合作,积极探索政企共建“互联网+智慧交通”新模式。 财报显示,百度地图目前月活跃用户达到3.43亿,同比增长13%。那么,百度地图持续创新用户服务、布局智慧交通与国际化地图多面并进的背后基石是什么?就在7月2

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街景车弱爆了,照片游技术会取而代之?

尼泊尔发生了本世纪陆地第五次八级大地震,加德满都12座世界遗产建筑被不同程度损毁,尼泊尔专家称能工巧匠需要用大约10年时间才可修复这些古迹。在他们实现这一目标之前,百度拿出了一个快速解决方案:基于照片游技术,号召全球网友上传加德满都相关景点照片,尝试用技术在虚拟世界对被损毁的景点进行360°还原。这听上去是一个巨大的“拼图”工程,好在有一项名为“照片游”的技术,而这项技术未来甚至有望取代街景车,做到真正还原世界每一个时刻的每一个角落。 照片游技术收集和还原真实世界 百度地图还原加德满都的计划,使用被称为照

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计算视觉的应用方向有哪些?人脸识别、AR等技术成香饽饽

计算视觉作为人工智能三大应用领域之一,近年来渐渐出现在我们的生活之中,关于计算视觉的发展前景,也是一直是业内津津乐道的话题。在人脸识别、AR、自动驾驶等热门发展方向,计算视觉得到了长足的发展,商业化应用逐渐落地,那么计算视觉技术的发展方向前景如何呢? 📷 视觉承担着我们80%的信息摄入工作,计算视觉的诞生,让机器逐渐代替人眼成为我们获取信息的一大途径。计算机视觉是关于研究机器视觉能力的学科,由于跨领域特性很显著,很多人认为计算机视觉是对视觉环境和其中语境的真实理解,并将引领我们实现强人工智能。 如今,计算机

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机器学习在汽车中的应用:从大众今天扩建慕尼黑AI实验室说起

大众集团日前宣布,将加大投资力度来加强其位于德国慕尼黑AI数据实验室的实力,专门致力于人工智能技术的研发。大众方面称,虽然目前正在削减内部开支,但作为IT计划的一部分,大众在慕尼黑的AI数据实验室并未受到影响,会有更多的人力投入人工智能团队的建设。 据了解,大众数据实验室的研究团队将继续发展无人驾驶技术和机器人学,主要研究方向包括机器学习技术,即引导机器人和传感器加强识别能力,以对行驶中遇到的物体和不同情形作出辨识,换言之,团队希望提高汽车摄像头的检测能力,减少无人驾驶汽车因拍摄盲区等而存在的安全隐患。 另

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CS231n学习笔记--计算机视觉历史回顾与介绍1

首先我们来看看官方对这门课的介绍: 计算机视觉在社会中已经逐渐普及,并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。而这些应用的核心技术就是图像分类、图像定位和图像探测等视觉识别任务。近期神经网络(也就是“深度学习”)方法上的进展极大地提升了这些代表当前发展水平的视觉识别系统的性能。 本课程将深入讲解深度学习框架的细节问题,聚焦面向视觉识别任务(尤其是图像分类任务)的端到端学习模型。在10周的课程中,学生们将会学习如何实现、训练和调试他们自己的神经网络,并建立起对计算机视觉领域的前沿研究方向的细节理解。最终的作业将包括训练一个有几百万参数的卷积神经网络,并将其应用到最大的图像分类数据库(ImageNet)上。我们将会聚焦于教授如何确定图像识别问题,学习算法(比如反向传播算法),对网络的训练和精细调整(fine-tuning)中的工程实践技巧,指导学生动手完成课程作业和最终的课程项目。本课程的大部分背景知识和素材都来源于ImageNet Challenge竞赛。

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