当我们在2010年初初次听到机器学习的时候，可能会感觉它很可怕。 但当我们意识到技术已经被用来为我们提供解决方案时，我们就开始着手解决实际问题: —搜索引擎如何使用机器学习? —它将如何影响SEO?
不同于以往通过心理诱骗暗示或欺诈手段社会工程学举例，本次为大家介绍一种特殊的结合刑侦推理及利用技术手段实现的社会工程学实例，可以把它归类为特殊层面的信息收集手段——通过照片确定发拍照人所在的位置，这种社工手段严格来说也算定位技术。
应该没有人不认识英国女王伊丽莎白二世吧？但如果文摘菌说，其实这不是“一个人”，你能看出左右两张照片有什么不同吗？
陈桦 编译自 QZ 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 蒙着脸就没人能认出你了？ Naïve！帽子围巾墨镜，全都挡不住AI。 人工智能带来的监控能力，超出你的想象。十字路口的摄像头背后，有人脸识别
ON1 Photo RAW 2023 for Mac中的每一项新功能和技术都将消除更传统的编辑方式带来的很棒的学习曲线。摄影师在处理照片的特定区域时，不再需要处理繁琐的蒙版、分层、刷涂或调整方法。ON1 Photo RAW 2023最令人难以置信的新编辑工具是 Super SelectAI。它将带给您惊艳的编辑照片式。
不过，表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式，无法被搜索、无法被计算机监测，字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。
【新智元导读】《最强大脑》第四季最终回播出，百度人工智能机器人小度和人类一起问鼎“脑王”。小度在前两个环节（图像检索和人脸识别）表现优异，最后声纹识别项目挑战失败。成败背后的技术要点和难点是什么？本文为你带来最全解读。后附百度研究院院长林元庆对挑战赛技术原理、百度为何不做围棋AI、吴恩达走后百度人事架构的回答。 本季脑王共分三个环节，前两个环节人类选手和小度都参与了挑战（小度都成功了，两名人类选手都失败了），第三个环节则是小度和人类选手分别挑战不同的项目（结果小度失败，人类成功）。 最终结果：人类代表队和小
Topaz Gigapixel AI是一款基于机器学习技术的图片无损修复软件，可以将低分辨率的图片通过智能算法放大到更高的分辨率，同时还可以去除噪点、增强细节等，具有以下主要功能和安装条件：
目前市场上很火的人脸刷卡，人脸签到，人脸支付等等都得力于人工智能的产物，但是人脸识别到底会不会存在大家所说的用一张照片也能‘蒙混’过关呢，最近有打算对接一个人脸登录系统的打算，所以进行了研究百度AI的人脸识别，开发者直接调用接口就可以实现人脸上传，人脸检测，人脸识别等等，非常方便，下面分享给大家，当做个笔记。
Memory Pictures Mac版是一款专业强大的图像记忆软件，Memory Pictures 提供了照片来源识别的功能，还可以显示照片拍摄的地标经纬度，这些线索能够帮助用户回忆照片拍摄地，十分实用。
一款使用Python编写的图像内表格数据提取工具，可以高效识别PDF原件、扫描件、复印件、彩色（黑白）照片、截图内的数据表格，提取后转为Excel文件输出。
当即有网友发表评论称：董明珠估计心里会想，这哪来的人工智障？也不乏有好事者积极地要求请董明珠去交罚款。
机器学习（二十四）——从图像处理谈机器学习项目流程 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程，主要讨论的是机器学习的项目流程。采用的业务示例是OCR（photo optical character recognition，照片光学字符识别），通过一张照片，识别出上面所有带字符的内容。 二、机器学习流水线 对于一个业务项目，通常机器学习是其中一部分的内容，对于整个项目而言，相当于一个流水线(pipeline)。 对于OCR，主要流水线为：1-获取照片->2-字符串
当然，这两种方法都可行，但是不够简单方便。手动输入太慢，语音识别又有点麻烦，如果普通话不好，识别很可能会出错。
本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。
做机器学习的数据集其实是一个关键，只有具备充足的可靠数据集算是做到了成功的第一步。所以去哪里找数据集呢？答案就在网上，比如你想做一个猫的图像识别程序，先去网上下载一堆猫的照片就是一个很不错的办法。今天就给大家介绍一个Python爬虫程序，可以从百度图片上面根据关键词爬取一些照片。
毫无疑问近年来最具中国特色的科技发明非红包莫属，这一基于中国传统民俗，结合社交网络、移动支付等互联网技术的应用正在成为新的春节习俗。与两年前只有微信一家不同，今年互联网红包迎来众多巨头参战，BAT三大
简单来说，这是一个prompt技巧，有些事明说的话ChatGPT会义正言辞的拒绝你。
哪款Mac 图片管理软件好用？推荐ImageRanger Pro Edition软件，ImageRanger 是Mac平台上功能齐全的图片管理软件，内置的强大资源管理器能将本地的图片自动分类排列好，是摄影师、设计师等专业人士和非专业人士管理图片的好帮手。
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
微信上的小程序相信大家都不陌生，近年来，微信小程序从“跳一跳”之后，越发火了。由于小程序的出现，微信上的功能也逐渐增加了，今天就给大家介绍一个小程序，比较实用，它可以快速识别图片上的文字，这个小程序呢就叫“迅捷文字识别”。 这是一个比较智能的文字识别的小程序，它可以将识别出来的字汉英互译，还可以直接拍照翻译，接下来就给大家介绍一下这个小程序的操作方法。 1.首先，我们现在微信上找到这个程序，点击进入它的识别界面；
No.50期 众包应用举例 小可：那除了维基百科之外，众包还有哪些应用呢？ Mr. 王：其实众包在业界的应用还是非常广泛的。大量的公司和网站都使用了众包算法， 有些众包算法是显性的任务分配和任务处理，也有些众包算法是隐性的。比如这种特殊的验证码： 小可：哦，验证码还是很常用的，只是这个验证码中有两个单词。在登录网站时，为了防 止一些自动的脚本攻击网站，会将一个机器难以识别而人容易识别的图像文字放在登录窗口中，只要把相应的文字输进去就可以登录了。 Mr. 王：不错，但是这个验证码比较特殊，之所以使用了两个
威廉姆斯正在密歇根州底特律的家中，一通电话打进来：我们是警察局的，已经掌握了你盗窃的事实，你可以投案自首。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读9分钟如何迫使深度度量学习模型首先学习好的特征？ 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。麻省理工学院的研究人员发现，在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此，研究人员想出了一种技术，将公平性
有时你遇到一篇古老的文献，PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报，上面的文字你完全看不懂。
剪辑师经常遇到一个问题：把视频剪成不同的长宽比，比如把横向的视频剪成纵向，通常很灾难。
作者：Will Douglas Heaven翻译：顾伟嵩 校对：欧阳锦 本文约1200字，建议阅读5分钟教会神经网络多重技能的技术是通往多功能AI的一步。 如果你能通过视觉认出一只狗，那么当你用语言描述它时，你可能就能认出它。对于今天的人工智能来说，情况并非如此。深度神经网络已经非常擅长识别照片中的物体和用自然语言进行对话，但不是同时进行：有的AI模型擅长其中一种，但不是两者都擅长。部分问题在于，这些模型使用不同的技术学习不同的技能。这是开发可以执行多任务并适应环境的多功能AI机器的一个主要障碍。这也意味
最近在研究目标检测这个方向，看到网上有很多的人脸识别帖子，所以也想着上上手看看。当时是做了三个模型出来，第一个就是网上很通用普遍的opencv+简单三层cnn网络来实现的，说实话效果真的一般吧！具体的下面再细细陈述。第二个是把三层cnn网络换成了残差网络。因为自己刚好也是学习了残差网络。就想着生搬硬套过来，但效果说实话很迷，时好时坏，把我是整蒙逼了，后面也会提的。最后一个是用opencv+MTCNN+FaceNet来实现的，效果就比较好了，训练速度快，检测人脸的准确率也比前两个模型更好。我接下来会写三篇文章来一一介绍！
ACDSee是一款功能强大的图片管理软件，它从1994年开始推出，历经数十年发展和升级，目前最新版本为ACDSee 2023。这个软件具有极高的用户评价，广受诸多摄影师、设计师、艺术家等专业人士的喜爱和使用。
各版本软件获取：http://jiaocheng8.top/ps.html?0idshjbdg 干货分享： PS 怎么把字去掉不伤背景?使用抠图软件来将字进行去除，不仅会花费大量时间，而且会将背景或
随着气候变化的加速，世界各地的沿海社区面临着海平面上升的威胁。研究人员认为他们可以通过结合人工智能、社交媒体和众包应用等工具，帮助这些社区为自然灾害做准备。 苏格兰邓迪大学的一组科学家和工程师最近展示
明明是红灯，偏要闯过去，大家都知道闯红灯是违法的，但几乎每个人都闯过红灯，为什么？就因为违法成本低、很少有人管，而且即便闯了也很难被及时发现。
数据猿导读 深度学习是如何做到的？算法在超过人类后，现在到底在哪些行业进行应用了？服务了哪些业务，比如安防监控、互联网金融、机器人等，它们是否已经在用，哪些地方用了之后能带来效益上的增长？人工智能浪潮
吃过晚饭，带儿子下楼玩。他说跟小朋友约好了，一起到对方楼下的沙坑集合。可是到了人家楼下，却没见到人影。给家长发微信，没有回，估计在忙。
今日，业内人士潘九堂爆料，华为要在下个月发布一款比 Mate 9 更强悍的概念人工智能手机，此款手机将配备三星定制的曲屏和感器。该项目由华为 CEO 徐直军直接领导、2012 实验室深度参与研发。 据
随着人工智能的发展，人机交互技术愈发成熟，应用场景也越来越多。智能客服是人机交互在客服领域的一个应用，服务于客人以及相关的客服人员。本文将介绍智能客服在旅游场景下的主要技术和应用。
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，
来源：机器之心 本文约1200字，建议阅读5分钟 研究者们提出，人们有望在不久后让人们用耳朵进行识别，而不是用人脸或指纹。 口罩暂时摘不下来，人耳识别可能会更方便？ 后疫情时代，人们依旧需要带着口罩，卫生意识也大有提升，同时也因此愈发需要高效的身份验证措施。人耳识别，听起来是一项不错的选择，并且有着独特的优势：被动、无接触、非侵入式，且不涉及任何表情。 在佐治亚大学的一项新研究中，研究者们提出，人们有望在不久后让人们用耳朵进行识别，而不是用人脸或指纹。 论文地址： https://ieeexplore.
和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作，以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂，什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点，但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性，这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
外媒www.thelocal.de刊登文章称，柏林火车站将采用人脸识别技术筛查恐怖分子。 德国将于2017年夏天开始在柏林火车站测试人脸识别软件，协助警方更快地识别和定位恐怖嫌疑人。 德国内政部长托马斯·德迈齐埃(Thomas de Maiziere)表示，该软件将在柏林南十字车站（Suedkreuz）对志愿者进行测试。如果测试成功，这一软件将扩展应用到其他地点，也将用于多种刑事侦查工作中。 “尽管我们已经在火车站设置了视频监控，但我们没有办法，例如，把在逃恐怖分子的照片输入到软件里面，当他出现在车站时就提
在平时的工作和学习生活中，一旦碰到一些需要拷贝下来的图片上的文字，通常你会怎么做呢？
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚、龙牧雪 人工智能已经写入中小学课程标准，但在中小学阶段就已经入门人工智能的童鞋恐怕还是比较少见。戳蓝字可以看两篇小学生和中学生的编程指南： 我12岁，4年码龄，我是这么学编程的 一位16岁CEO教你如何在高中阶段入门人工智能 如果你觉得Python对小朋友来说太难，那么图形化界面的Scratch编程语言可能是个不错的选择。我们找到了一个machine learning for kids的网站，上面搜集了各种和人工智能有关系的Scratch动手项目，一共19个，包括人脸识别、聊天
春天来了，万物复苏，又到了………… 学霸码农们丰收的季节！ 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂，你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ，相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录，全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk，平均录取率只有25%！ 今年，腾
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Adam Geitgey 编译 | 吴双，大力，笪洁琼，Aileen 知己知彼，无论你是想成为黑客（最好不要！）或防范未来黑客的入侵，都有必要来了解一下如何骗过由海量数据训练出来的深度学习模型。 只要有程序员还在编程，黑客们就会不遗余力地找寻利用这些程序的方法。恶意黑客更是会利用程序中最为微小的漏洞来侵入系统，窃取数据，对系统造成严重破坏。 但由深度学习算法驱动的系统应该是能够避免人为干扰的，对吧？ 一个黑客怎么能够突破被TB（兆兆字节）级数据训练的神经网络呢？
首先是每个直播平台都有响应的规范规范，比如禁止低俗、性暗示的行为。禁止男性赤裸上身，同时展示和露出纹身也不允许，所以今天大家只能看到把双手裸露出来，看不到我胸前的HelloKitty哈。
9月底的时候，一个同学拉我参加一个比赛，思考了一下之后就报名了（最后一天报的名）。报完名后就开始搞小程序，什么都没考虑，直接就开始写，试了几个方向之后，就决定调用腾讯 AI 的接口进行人脸检测与分析，最后把『颜值检测仪』做出来了。
微软在2019年年初就遭遇了不少的危机，今天，据外媒报道，微软的Bing搜索中有一些相关的关键字，正在为恋童癖者提供大量的儿童色情内容，微软回复正在努力修复中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
