目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作，但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小（表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗）；目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力，尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法，将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法：向外科医生
看着满大街一个比一个大的触屏手机，谁还记得在几年前，我们在手机上打字经常都是盲打的。
1.LightSpeed: Light and Fast Neural Light Fields on Mobile Devices
近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。
Windows10的自适应和交互式toast通知是一个新特性。它可以让你： 创建灵活的toast通知，包括内嵌图片及更多的内容，不在局限于之前Windows 8.1和Windows Phone 8.1提供的toast模板。 关于Windows 8.1和Windows Phone 8.1遗留的模板介绍，请看toast template catalog。 概述 在Windows10中，有以下几个方面，可以自定义已经存在的toast模板。 移动一个限制的模板模型到一个灵活的自适应模板。 有能力在payload中，
创建灵活的toast通知，包括内嵌图片及更多的内容，不在局限于之前Windows 8.1和Windows Phone 8.1提供的toast模板。
摘要：李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来，而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风，图片已经成为移动设备最重要的内容形态，与基于文本的网页势均力敌，图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测，“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%，未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时，李彦宏对外透露，百度移动端流量超过PC，移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
联邦学习（Federated Learning）是人工智能的一个新的分支，这项技术是谷歌于2016年首次提出，本篇论文第一次描述了这个概念！
视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称为TCPN（标签、复制或预测网络），它引入了1)一种有效的编码器，可以同时对二维OCR结果中的语义和布局信息进行建模；2)仅利用关键信息序列作为监督的弱监督训练策略；和3)一个灵活和可转换的解码器，其中包含两种推理模式：一种（复制或预测模式）是通过复制输入或预测一个标记来输出不同类别的关键信息序列，另一种（标记模式）是直接标记输入序列。本方法在几个公共基准上显示了最新的性能，充分证明了其有效性。
选自HeartBeat 作者：Julien Despois 机器之心编译 参与：Pedro、张倩、刘晓坤 运行深度神经网络对计算能力、能耗及磁盘空间要求甚高，智能手机的计算资源十分有限，需要多种优化
很多人每天花费大量时间使用移动设备键盘：撰写电子邮件，发短信，参与社交媒体等。 然而，移动键盘仍然在处理速度方面处于劣势。 用户平均在移动设备上的打字速度比在物理键盘上慢35％。 为了改变这一点，最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进，致力于创建一个智能机制的 键盘，能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误，从而实现更快更高质量的输入。 事实上，移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式，雷锋网了解到，该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入
在线语音通话已经成为人们日常生活的一部分，但数据包常以错误的顺序或错误的时间到达另一端，有时个别数据包甚至可能会完全丢失。这不仅导致通话质量降低，而且是音频和视频传输都普遍存在的问题。
原文链接 / https://ai.googleblog.com/2020/11/improving-on-device-speech-recognition.html
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
大模型的诞生，让科技巨头与创业公司们在新一轮的竞赛中再次鸣枪出发，OpenAI、Anthropic、Mistral等创业之星的升起更是证明了在新技术的影响下，大厂并不存在绝对的优势。
两年一度的国际计算机视觉大会 ICCV 2019 ( IEEE International Conference on Computer Vision) 将于 10 月 27 日 - 11 月 2 日在韩国首尔举行。近期，大会官方公布了最终的论文接收决定，旷视研究院共有 11 篇论文被收录，研究领域涵盖通用物体检测及数据集、文字检测与识别、半监督学习、分割算法、视频分析、影像处理、行人及车辆再识别、模型压缩、度量学习、强化学习、元学习等众多领域。本文把 11 篇论文汇在一起，逐篇做了亮点抢先解读。
在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在，作为一种信息载体，她拥有对数据的多种表现形式，可以是美丽的且带有趣味性的，以前对于数据在图形上表现只是停留在饼图、柱状图和直方图等简单的视觉表现形式上，为了更加有效的传达数据信息，帮助用户理解引起共鸣，依附与目前多媒体的科技手段，可视化的表现形式从平面到三维，媒介形式从纸张到网络以及视频，在互动性及时效性上都不断发生着变化。 当然，之所以将数据的外衣称之为美，也并不意味这对于她的表现仅仅只是拥有华丽的视觉外观而已，而更重要
深度神经网络是最先进的机器翻译和目标识别系统的核心。它们有助于将一种语言翻译成另一种语言并从名片中提取地址。问题是，它们经常受到智能手机，可穿戴设备和其他移动设备的硬件限制，特别是在内存和计算方面。
【新智元导读】谷歌今天开源了MobileNets，它是一类用于手机等移动设备的视觉应用的高效模型，能够最大限度利用有限的资源实现高准确性。 地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim 近年来，深度学习促进了计算机视觉领域的巨大进步，神经网络不断地推动着视觉识别技术的前沿。虽然许多这些技术，例如对象、地标、logo、文本识别等，是通过 Cloud Vision API 提供给互联网连接的设备，但我们相信，智能手机等移动设备日益强大的计算能力
选自Google Blog 作者：Brendan McMahan、Daniel Ramage 机器之心编译 参与：微胖、韩天哲 标准的机器学习方法要求在一个机器或者数据中心集中训练数据。谷歌已经打造出用于数据处理的最安全、最强健的云基础架构之一。现在，为了通过用户与移动设备交互来训练模型，我们推出了另一种办法：联合学习（federated learning）。 联合学习可以让移动手机协同（collaboratively）学习一个共享的预测模型，与此同时所有训练数据仍保留在设备上，将机器学习与数据储存在云端的
机器之心报道 编辑：杜伟 让手机用户也能无门槛体验 Stable Diffusion 的绘图魅力。 我们知道，Stable Diffusion 是一种非常流行的文本到图像生成式 AI 模型，它能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真的图像。Stable Diffusion 的参数超过了 10 亿，直到现在，该模型主要在云端运行。 因此，如何在移动设备端运行 Stable Diffusion 吸引了圈内人士的极大兴趣。此前，有位作者开发了一个应用程序，通过 Stable Diffusion 来生成图像，然后
人工智能正以前所未有的速度推进科技的边界。OpenAI的最新力作，GPT-4 Alpha版本，无疑是AI领域的一颗璀璨明星。它不仅为用户提供了强大的计算能力，还承诺提供持久的服务。本文将深度探讨GPT-4 Alpha版本的特性，展示如何通过它来革新我们的工作和生活方式。
近日，由加州大学河滨分校主导、乔治梅森和圣母大学共同合作的团队提出，可以利用延迟的单调性来从根本上促进硬件适配NAS —— 即不同设备上的神经架构延迟排名通常是相关的。
大数据文摘作品 作者：MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译：Happen，Chloe，笪洁琼，魏子敏 引言 作为一名数据科学家，我一直有一个梦想——顶级科技公司在与我相关的领域不断推出新产品。 如果你观看了Apple公司最新的iPhone X发布会，你会发现iPhone X具有非常酷的特性，比如FaceID、动态表情、增强现实，这些特性都使用了机器学习。作为一名骇客，我决定亲自上手探索一下如何建立那样的系统。 进一步调查后我发现了一个很有趣的工具，那就是Apple官方面向开发者推出的机器学习框
要禁用移动端的软键盘弹出事件，可以使用 readonly 属性或 disabled 属性来设置输入框的状态。 阻止移动设备上的软键盘弹出，同时仍然允许用户通过其他方式填充输入框。
背景与工程定位 背景 项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能，但这是在PC/服务端上跑的，现在需要移植到移动端，因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。 同类型的库 caffe-Android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。 tensorflow和mxnet据说也有对应的android库，因时间原因暂未测试。 CNNdroid，网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452，这个是用 renderscript 作优化的深度学习框架，不过就
以往的长度可控摘要模型大多在解码阶段控制长度，而编码阶段对指定的摘要长度不敏感。这样模型倾向于生成和训练数据一样长的摘要。在这篇论文中，作者提出了一种长度感知注意机制（LAAM，length-aware attention mechanism）来适应基于期望长度的编码。
Mockplus3.1新增了团队协作功能，支持一键创建团队项目、团队成员快捷管理、一键通知成员审阅、多人评论批注的功能。Mockplus是一个简单快速的原型设计工具，对于需要协作的项目，可允许多个团队
1 数据可视化有什么作用？ 2 案例分析 ，感受数据可视化可以做什么？ 随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。 ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 1. 玩转地图 Groeger表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士
导语：随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在20
选自Google Research 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，谷歌开源了 MobileNet，它一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型，还能高效地在移动设备上运行。同时机器之心也关注过开源圈内利用苹果最新发布的 Core ML 实现的谷歌移动端神经网络 MobileNet。此外，谷歌的这次开源充分地体现了其「移动优先」与「AI 优先」的有机结合。 项目地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1
除了发现隐藏在大量数据中的有洞察力的趋势和模式之外，还有什么比这更有趣？能够轻松地与同事和其他业务团队共享并向他们解释！新的Cloudera 的机器学习（ CML ） 1.2 ，我们非常高兴地宣布托管持久的基于Web的应用程序和使用Flash、仪表板和Shiny到共享分析结果及洞察力与企业利益相关者框架仪表盘的支持。跟随本文中的演示，立即开始使用CML的新分析应用程序功能获得更多乐趣。（注意：CDSW 1.7中也提供此功能）。
本文简要介绍了论文“ Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild ”的相关工作。照相机捕捉到的文档图像通常会出现透视和几何变形。考虑到视觉美感较差和OCR系统性能下降，对其进行纠正具有重要的价值。最近的基于学习的方法集中关注于精确裁剪的文档图像。然而，这可能不足以克服实际挑战，包括具有大边缘区域或没有边缘区域的文档图像。由于这种不切实际，用户在遇到大型边缘区域时难以精确地裁剪文档。同时，无边缘的变形图像仍然是一个难以解决的问题。据作者所知，目前还没有完整有效的pipeline来纠正文档图像。为了解决这个问题，作者提出了一种新的方法，称为Marior（边缘去除和迭代内容修正）。Marior采用渐进策略，以从粗到细的方式迭代地提高去变形质量和可读性。具体来说，作者将pipeline划分为两个模块：边缘去除模块（MRM）和迭代内容校正模块（ICRM）。首先，作者预测输入图像的分割掩膜去除边缘，从而得到初步结果。然后，作者通过产生密集的位移流来进一步细化图像，以实现内容感知的校正。作者自适应地确定细化迭代的次数。实验证明了作者的方法在公共基准上的最新性能。
王新民 编译自 Google Research Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 传统的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或一个数据中心里，Google已经有强大的云端服务器设备，来对这些数据进行处理。现在，为了训练用户与移动设备进行互动的定制模型，Google又引入了一种新方法：联合学习（Federated Learning）。 联合学习能够在所有训练数据都保存在移动设备本地的情况下，让手机能够同时学习一个共享的预测模型。这种方法让机器学习的训练过程不再需要将数据存储到云端。 本地模
🔍 在2023年，YOLO（You Only Look Once）技术在计算机视觉领域成为炙手可热的明星。从实时处理速度到准确率的大幅提升，YOLO在众多领域展现了其非凡的实力。本文将深入探讨YOLO的原理，实现方式，以及它如何在众多竞争技术中脱颖而出。无论你是AI初学者还是领域大佬，都能从这篇文章中获得有价值的洞见。关键词：计算机视觉，实时检测，YOLO算法，深度学习，AI技术，模型优化。
安全性是运行WordPress网站最重要的方面之一。我们中的许多人都倾向于认为黑客不会打扰我们的网站，但实际上，未经授权的登录尝试是在公共互联网上运行服务器的常见部分。
随着移动互联网的快速发展，移动设备成为了日常必备品之一，无论是生活使用还是办公应用均会涉及到移动设备。通过移动设备操作形成的数据流都将在互联网中进行传输，因此，移动时代最大的安全入口主要还在于移动设备的安全。
Groeger表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士制作的这张地图就根据每个洲的投票情况来展示美国的领土情况。”
对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型，这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量，迎来应用程序开发的新潮流。
为了使ViT适应各种密集的预测任务，最近的ViTs，如PVT、CvT、LeViT以及MobileViT都采用了分层结构，类似的操作也用于卷积神经网络(CNNs)，如AlexNet和ResNet。这些ViTs将全局自注意力及其变体应用到高分辨率Token上，由于Token数量的二次复杂度，这带来了巨大的计算成本。
眼动追踪是一项科学应用技术，用户无需与交互设备物理接触即可发送信息与接收反馈。从原理上看，眼动追踪主要是研究眼球运动信息的获取、建模和模拟，用途颇广。而获取眼球运动信息的设备除了红外设备之外，还可以是图像采集设备，甚至一般电脑或手机上的摄像头，其在软件的支持下也可以实现眼球跟踪。
演讲者在进行介绍基于机器学习的带宽预测和拥塞控制方法之前，先介绍了当前 webRTC 中应用的基于 Google 拥塞控制机制的带宽预测方法（GCC）。
你是否曾经试着点击或点击一个元素(例如:按钮、链接)，并且注意到只有单击该元素的特定区域，它才会响应？
机器之心专栏 中国科学技术大学 LINKE 实验室 针对模型推理过程中的输入冗余，中科大新研究首次从理论角度进行了可过滤性分析，并提出统一的输入过滤框架，让模型推理的资源效率大幅提升。 随着移动设备算力的提高和对感知数据进行实时分析需求的增长，以移动为中心的人工智能应用愈发普遍。据估计，2022 年将有超过 80% 的商用 IoT 项目将包含 AI 应用。然而多数精度最优的 AI 模型的计算量过大，以至于难以在移动设备上进行高吞吐的推理，甚至当推理任务被卸载到边缘或云端服务器时其推理效率也难以满足应用的需求
MobileVLM 是一款专为移动设备设计的快速、强大和开放的视觉语言助手。它结合了面向移动设备的架构设计和技术，包括从头开始训练的 1.4B 和 2.7B 参数的语言模型、以 CLIP 方式预训练的多模态视觉模型，以及通过投影实现的高效跨模态交互。在各种视觉语言基准测试中，MobileVLM 的性能可媲美大型模型。此外，它还在高通骁龙 888 CPU 和英伟达 Jeston Orin GPU 上展示了最快的推理速度。
每一个通用计算机平台都有固有的一种或两种人机交互方式，如最合适PC的人机交互方式是鼠标和键盘；像手机、iPad这一类移动设备则常用触屏与语音。而作为近两年非常热门的VR，相较于PC和移动设备，多了一个维度，玩家沉浸其中时，需要与三维的物体打交道，因此在交互方面更注重自然和方便。 头戴笨重的头显，全身心投入在虚拟世界中，这时如果还硬要把玩家束缚在键盘鼠标面前，要求他们逐字逐句的输入，也不是不可以，只是这样会使得玩家的体验感大打折扣。但由于当前VR还处于起步阶段，各厂商在研究VR交互输入时，都是从零开始的，只
对于这一步，我们将使用WebRTC的 data channel 在同一页中的两个 textarea之间发送文本。这个例子本身并没什么价值，但它证明了 WebRTC除了传输视频外，还能用于共享数据。
作者：Sujith Ravi 机器之心编译 近日，谷歌在 Google I/O 发布了 ML Kit，其核心功能之一是「Learn2Compress」技术支持的自动模型压缩服务。Learn2Compress 可直接将 TensorFlow 模型压缩为 TensorFlow Lite 中的设备内置（on-device）模型，可在移动设备上高效运行，而无需担心内存优化和速度问题。 成功的深度学习模型的训练和运行通常需要大量的计算资源、内存和计算能力，这成为其在移动设备和物联网设备上表现良好的障碍。设备内置
python-uiautomator2是一个自动化测试开源工具，仅支持Android平台的原生应用测试。python-uiautomator2封装了谷歌自带的uiautomator2测试框架，提供便利的python接口。他允许测试人员直接在PC上编写Python的测试代码，操作手机应用，完成自动化，大大提高了自动化代码编写的效率。
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