近日，非盈利式人工智能机构OpenAI的研究人员发现，他们最先进的计算机视觉系统轻而易举的就被简单的一些工具忽悠了。
在今天最开始的时候，我们来做个小调研； 很多人对人工智能存在一定的误解，不知道它是什么，能够做什么。其实人工智能已经存在我们生活的方方面面。也许你刚才还有用到呢！ 下面小编带大家来了解下我们日常生活中最常见的一些人工智能！ 人工智能+疫情期出入证 应用产品：腾讯云卡证OCR 实现原理：卡证文字识别，自动识别并录入各字段信息，降低用户输入成本，有效提升用户体验。 落地项目：疫情期间，各大社区通过使用卡证OCR，让用户在家通过上传证件-识别信息-完成在线办理通行证，极大的缓解了办理通行证的压力，提升了用户
最近上海垃圾分类成为了热门话题，身为程序猿的袁小威思前想后总觉得应该做些啥子，最后就说干就干，开发了这个小程序——垃圾分类引导指南（支付宝上叫袁小威垃圾分类指南，目前迭代至第二版）。
请点击蓝字 关注我们 就在前几天，也就是上周末，阿D跟一个普通女生朋友约吃海底捞 ，无意间扯到工作规划。对面优秀小仙女开始滔滔不绝地讲她是如何跨过重重艰难险阻联系到各家供应商，又是如何一路过关斩将找推广渠道商。 可一提到公司网站建设，小姐姐无奈了 ，就光网站备案这一条就要耗费半个多月时间，仙女姐姐一脸惆怅，表示耽误不起啊！ 阿D一听，内心os：过去企业要给网站备案，必须到线下提交各种纸质证件，还要去有备案权限的服务商提供的站点那里拍摄幕布照片，就像下图一样，以保证管局（工信部信息通信管理局）看到的备案
本文介绍了OCR（光学字符识别）技术的基本概念、发展历程、主要应用领域，以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比，基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
根据IFR发布的2016年世界服务机器人统计报告，全球专业服务机器人2015年总销量为4.11万台，与2014年的3.29万台相比上升了25%，总销售额为46亿美元，同比上升14%。而在个人/家庭服务机器人领域，2015年约售出540万台，同比增长16%，销售额为22亿，较2014年增长4%。 在数据呈现之外，对于服务机器人，国家和相关团体也给予了重视。比如中国机器人产业联盟，就在不久前，其宣布将陆续发布3项联盟标准和17项机器人产业联盟标准。 从这种种迹象来看，在可预见的未来，服务机器人的前景是极其可观的
普通人与AI的距离还有多远？ 对于公益，AI将带来什么样的可能性？ 一个不懂编程的人，如何快速开发出一款具有AI能力的小程序？ ...... 这些问题的答案，在首届腾讯Light·公益创新挑战赛得到了最好的诠释。 在「未成年人网络保护」、「“适老化”无障碍设计」和「野生动植物保护」三个赛道，通过调用腾讯云AI技术，参赛者们设计和开发出了诸多兼具创意、实用和技术性的科技公益小程序作品。 在这些作品中，我们看到科技硬壳之下包裹着的温情内核，看到用AI技术推动公益事业发展正在成为一种全新的探索。 新
上一篇文章封装了request库用来发起http请求，然后获取了用户操作凭证access_token。上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别，本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的，签名加密都没有涉及到。唯一的缺点就是接口文档写的不够完善，容易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口：身份证识别接口，我们当时只以正面照做了示例，该接口不支持图片url，而是需要将图片数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码：
1. 弹出数字键盘 <input type="tel"> <input pattern="\d*"> 安卓跟IOS的表现形式应
欢迎来到《AI产品》专栏，本专栏面向所有热爱人工智能技术的朋友、同学。在本专栏中，会多多分享给大家不同种类的且新奇有趣的AI产品，对产品中的核心技术进行深度剖析。文章底部会推荐相关核心技术学习资料，全部原创！
今天来和大家聊聊一件非常有趣的事情——将图片转换成漫画风格的 API！如果你是一个漫画党，相信这个话题一定会让你感到兴奋。通过这个 API，你可以将你的照片变成漫画风格，让它们变得更加有趣和艺术！
在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。
2018 Geekpwn CAAD（对抗样本挑战赛）继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式，但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月，吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF，这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。
机器学习，一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法，让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点，并用这些特征和特点和一定的学习目标形成映射关系，进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断，也可能是输出一段内容——图片、程序代码、文本、声音，而机器自己学到的内容我们可以描述为一个函数、一段程序、一组策略等相对复杂的关系描述。
嗨，大家好，随着周围越来越多的人向我询问小米手机的使用问题，我觉得是时候再次把MIUI这个我认为的小米手机最重要核心再拿出来聊一聊了。
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，
markdown语法目前有两种，我会选择一种我在实践过程中认为比较简单的标记来进行简单介绍。如果需要进行查阅，可以直接阅读末尾总结部分。
OCR技术的中文译名为光学字符识别，该技术能够将图片中的文字提取为可编辑的文字。虽然时至今日技术仍不成熟，但在大多数情况下已经能够代替人工独立作业。而微软更是早在office 2003就加入了OCR功能。近日，微软为旗下SkyDrive存储服务增加了OCR识别功能，能够对相机胶圈中的照片进行自动OCR识别。
美国国会发生骚乱以来，面部识别技术Clearview AI的首席执行官表示，执法部门对该公司的面部识别技术的使用激增了26％。
朋友小君是一家创业公司老板，最近这段时间总是抱怨自己公司每天要处理的文件又多又杂，员工工作效率因此被拖慢了不少。
过去几年中，深度学习中的很多技术如计算机视觉、自然语言处理等被应用在很多实际问题中，而且相关成果也表明深度学习能让人们的工作效果比以前更好。
AI 在一般性用途方面稳步迈进，比如虚拟助手，但AI有着更微妙的用途，对如今社会产生更本质的影响，比如对于残障患者。 这一点上，微软的Office软件将会迎来新功能，使用了众多如图像识别、文字转语音等AI新技术。 在PPT办公软件当中，新添加了很多标签为“accessible"的模版，这些模版配置的字体和颜色更适用于视力低下和色盲人群，另外里面有“Alt-text”功能。首先，这个功能可以将幻灯片中的图表，用音频描述出来，照顾到视力不佳的人群；另外，如果是一张照片，“Alt-text”也能自动添加文字描述。
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。
隐写术算是一种加密技术，权威的wiki说法是“隐写术是一门关于信息隐藏的技巧与科学，所谓信息隐藏指的是不让除预期的接收者之外的任何人知晓信息的传递事件或者信息的内容。”这看似高大上的定义，并不是近代新诞生的技术，早在13世纪末德国人Trithemius就写出了《隐写术》的著作，学过密码学的同学可能知道。好了，说了这么多，隐写术到底是什么技术，让我们看一个例子。
外观和感觉是人类解释图像时的两个影响因素，而对这两个元素的理解一直是计算机视觉中长期存在的问题。图像的外观通常与直接影响内容的可量化属性相关，例如曝光度和噪声水平。相比之下，图像的感觉是一个与内容无关的抽象概念，不能轻易量化，例如情感和美学。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-观麦科技 ---- 前言： 亲爱的生鲜人，又到了岁末总结的时候，回首这一年你过得好吗？行业竞争加剧，内部管理乏力，你可能一直在压力中前行。也可能做出了前所未有的创新，经历了一整年的奋斗收获了果实。这一年你可能刚刚邂逅观麦，也可能是携手观麦的第几年，不论如何很高兴观麦能伴你同行。 2019年是观麦成立5周年，观麦服务的客户版图越来越大，客户突破4900+，平台数据处理量急剧增多，但稳定性依旧坚如磐石。这一年依旧以客户成功为核心，观麦不断收集、发掘客户的需求，进行
目前的文字识别主要有两方面的研究。首先是传统的文字识别，也就是文档中的文字识别，主要是OCR技术，其技术已经比较成熟，效果也比较稳定。另一方面是基于场景的文字识别，也就是图片中的文字识别，即将图片里的文字转化成人类可以理解的语言。这个过程需要实现以下目标：获得图片中文字出现的位置，包括文本的起始位置、结束位置和上下高度；将所在位置的图片所包含的文本数据转化成人们可以理解的信息。这整个过程就是文字识别。
众所周知，Instagram主要提供的是一种视觉服务，用户大量分享接收图片，视频，但现在该公司正在重新思考如何通过一些新功能，为有视力障碍人士优化视觉服务。
原文地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_personal_assistant 当首次介绍深度学习时，我们认为它是一个要比机器学习更好的分类器。或者，我们亦理解成大脑神经计算。 第一种理解大大低估了深度学习构建应用的种类，而后者又高估了它的能力，因而忽略了那些不是一般人工智能应用的更现实和务实的应用。 最好最自然的理解应该是从人机交互角度来看待深度学习应用。深度学习系统似乎具备近似于生物大脑的能力，因此，它们可以非常高效地应用于增强人类或者动物已经可以执
AI技术已经家喻户晓。不论是移动终端设备，还是企业系统平台，都开始集成AI能力，现阶段看，AI融合到各个行业的潜力非常巨大，能够在众多场景中发挥作用，比如云计算。在今天数字化转型的浪潮中，企业上云成为了新常态，云上大量的数据、丰富的应用通过AI技术，能够解决很多问题，因此云与AI的融合也是新常态。
作者：不正经IO 公众号：不正经程序员 我们经常有识别文字的需求 比如看书时，我们想将书上的文字弄成电子的，发个朋友圈装一装 或者，需要将一些纸质文件上的文字转成电子的 如此种种 不知道你们平时用什
Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
项目GitHub地址：https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
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
推荐补充阅读：『Python开发实战菜鸟教程』工具篇：手把手教学使用VSCode开发Python
第一章 机器学习是什么 机器学习种类 从学习的种类来说,最常见的我们习惯分为两种: 无监督学习(unsupervised learning) 有监督学习(supervised learning) 此外还有: 半监督学习(semisupervised learning) 强化学习(reinforcement learning) 等等 聚类(clustering) 聚类是一种典型的“无监督学习”，是把物理对象或抽象对象的集合分组为由彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。 简单来讲，就是一个归类的过程
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
上次我们说到了路易斯·冯·安(Luis von Ahn)发明的，既能拦截网络垃圾 spam、又能顺便帮助进行古籍的数字化工作的验证码工具--reCAPTCHA。今天继续这个话题的后续故事。 reCAPTCHA 在 2009 年被 Google 收购。在其作为验证码本职工作之外，承担了数字化 Google Books 和 Google 新闻档案计划的部分任务。到了近两年，有很多使用 reCAPTCHA 服务的网站上，验证码的内容发生了变化：一半仍然是扭曲的单词，而另一半则是一张带有数字的照片。这其实是 Goo
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
这是一款云开发超多功能工具箱组合微信小程序源码附带流量主功能，小程序内包含了40余个功能，堪称全能工具箱了
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；
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？
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。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先
识别提取文字的方法有很多，大家平时也都会使用到自己的方法，但是你所使用到的方法是不是简单而且识别效果很不错呢？其实手机里有很多的识别转换工具，但是很多的识别效果都不如人意，小编最近发现的一个简单有效的方法，一起来看看吧。
社交媒体已经从基于文字分享逐步转化为视觉分享媒体。因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体，人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据， 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说，这个数字还将不断增长。
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