人工智能的飞速发展逐渐在取缔部分繁杂无用的工序，而移动端离线车牌识别也同样利用人工智能在结束代替人工手动录取车牌，深度学习算法的成果让工作生活更便捷。例如在传统的移动勘查中，工作人员遇到违规的车辆，都要站在路边一字一字、一辆一辆的去抄写车牌号码，虽然后来增加了移动设备，但是还是需要去手动录入车牌号码。如何利用一部手机搞定这个过程呢？
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前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
漫谈神经语言模型之中文输入法 Speech Valley是原先的github项目Automatic Speech Recognition的正式库名称，之所以取名为Speech Valley，是希望这个项目不仅可以包括语音识别，也能处理Speaker Verification、Text-to-Speech等问题，近期公众号将围绕语言模型、中文语音识别、说话人身份识别、语音合成等诸多前沿领域撰写系列文章与代码实践。 构建好一个强大的语言模型以后，可以应用到非常多的领域，最基本也最常用的毫无疑问就是输入法了，
1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。 2 什么是自然语言处理？ 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。 自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化 语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、
中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作，中文的文本纠错，应用场景很多，诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等，例如：
近日，讯飞输入法新版本正式上线，在随声译和快捷翻译功能里增加了日译中、韩译中、泰、越、西、法、德、俄与中文互译，合计18种翻译，这也使得讯飞输入法成为中文与外语互译最多的输入法产品。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。 2、语音识别的研究目标和计算机自动
摘要 我们提出一种新型向量表示法，将词汇对比法与分布式向量相结合，增强用于确定词汇相似度的最凸显的特征。在性能方面，这些经过调整的向量表示法在很大程度上超过了标准的向量模型，实现了跨词类（形容词，名字，动词）区分反义词与同义词这两种语义关系，平均精确度达到0.66-0.76。此外，我们把词汇对比向量整合入基于skip-gram模型的目标函数中。该新型向量表示法在运用SimLex-999预测词汇相似度与区分反-同义词两个方面均优于state-of-the-art模型。 1. 引言 反义词与同义词，作为两种
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术，例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话，或者用手机扫描相关的PDF或者图片，或者跟人聊天时用输入法打字等等，无论是通过ASR识别的语音信息，通过OCR识别得到的图片信息，还是用户真实通过输入法的文字，都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性，不利于人和机器的理解，如果这些错误不加处理，会传播到后续的环节，影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种：
关于相似性以及文档特征、词特征有太多种说法。弄得好乱，而且没有一个清晰逻辑与归类，包括一些经典书籍里面也分得概念模糊，所以擅自分一分。
未来的人类如何与机器人交流？我们既需要机器人模仿人类的语气、表情、动作，同样也需要机器人能理解我们。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。
摘要：近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃，市场应用广泛。笔者学习以来写了不少文章，文章深度层次不一，今天因为某种需要，将文章全部看了一遍做个整理，也可以称之为概述。关于这些问题，博客里面都有详细的文章去介绍，本文只是对其各个部分高度概括梳理。 转载：理想者的辩证思维 http://www.cnblogs.com/baiboy/p/learnnlp.html 1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪
一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像，了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后，这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。
好吧，看题目就知道我是要写一个爬虫，这个爬虫的目标网站有一些反爬取意识，所以就有了本文了。 我先说说场景吧： 由于工作需要，平时有一大堆数据需要在网上查询，并归档存库。某次，这种任务也给我安排了一份。观察了一网站，我的第一反应就是用爬虫取抓取。这种机械的工作何必人工呢？ 由于这家网站有反爬虫的意识，做了些工作，给我的爬虫去爬取数据造成了某些麻烦。 先列举出问题所在： 首当其冲，验证码，该网站采用了数字加中文的简单四则运算作为验证码。 查询目标路径参
回顾2021，虚拟与现实的次元壁被不断打破。你或许想象不到，就连输入法，也“闯入”了虚拟世界。
人脸识别，一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。人脸识别技术经常听，但你知道它是如何实现的吗？ 📷 人脸识别技术包含三个部分： 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： 1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。 2、人脸规则法。由于人脸具有一定的
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里对DNN的正则化方法做一个总结。 DNN的L1与L2正则化 想到正则化，首先想到的就是L1正则化和L2正则化。（L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化）而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵W,而不针对偏倚系数b。假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个
字体设计是一件非常有趣的事情，但是对于一些朋友来说面对字体设计时总有些小烦恼。所以今天和大家分享的更像是一个字体设计的“过程”，七种招式我们“刚柔并济”分为灵感篇与方法篇，从字体设计最初的思考入手，看看字体设计的灵感都是从何而来，又是如何一步步实现有逼格的字体。希望本期的分享能让你面对字体，春暖花开~
传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义。如今每一秒都有数百万图片通过各种渠道上传到各种大规模存储设备中。给定一张查询图片，快速从百万量级的图像数据库中通过图像特征来找出内容相近的一定数量的图片，这种任务被称为“基于内容的图像检索”(content-based image retrieval (CBIR))，是目前非常流行的研究方向。
我们常用“字如其人”来形容一个人的字迹，也就是说一个人的性格和阅历会投射到文字上。而同样的，中文历史上的每一种字体也是当时经济水平、文化氛围的投射。诸如小篆、隶书、楷书、宋体，每一种字体都有着自己独特的文字结构与笔画特征，而这些特征又赋予了每种字体独一无二的视觉感受。 蔡邕的《笔论》中讲到：“若虫食木叶，若利剑长戈，若强弓硬矢，若水火，若云雾，若日月”说的便是字体的变幻无方。这种变化具体体现在字体的结构与笔画的表现上。今天笔者将通过对几种中文字体的结构借鉴与笔画借鉴，来介绍从字体历史中学习设计的方法。
GPT 是基于 Transformer 架构的预训练语言模型。以下是 GPT 发展历程的重要时间节点：
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
从2010年到2018年，GPU性能提高了97倍。但是，由于我们几乎已达到了半导体技术的物理极限，可以预计，在未来5-8年内GPU性能的提升仅会略高于80％。
早在去年10月份，我国就已开通全国65家知名景区的人脸识别入园机制。在景区峰值人流压力下，一秒快进的方式拯救了景点“大排长龙”的窘态，全面提升景区安全管理、服务管理水准，为旅行者带去便利。
倪捷，腾讯云高级产品经理。北京邮电大学硕士。现在腾讯云大数据与人工智能产品中心AI应用产品组担任高级产品经理，负责智能语音相关AI产品，拥有互联网、金融等行业人工智能落地的丰富经验。本文来自倪捷在“2018携程技术峰会”上的分享。
凡是通过机器学习，实现机器替代人力的技术，就是AI。机器学习是什么呢？机器学习是由AI科学家研发的算法模型，通过数据灌输，学习数据中的规律并总结，即模型内自动生成能表达（输入、输出）数据之间映射关系的特定算法。这整个过程就是机器学习。
图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
本文主要探讨了中文分词技术在信息检索领域的应用，包括搜索引擎、文本挖掘、推荐系统等。作者详细分析了中文分词的算法，包括基于字符串匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于词性标注的分词方法。同时，作者还讨论了分词技术在搜索引擎、文本挖掘、推荐系统等领域的应用，并提出了相关的优化建议。
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程，版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲，大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
近年来,三维(3d)目标识别技术在广泛的应用中引起人们的关注,如机器人处理在生产线上的产品,移动机器人目标跟踪,障碍检测,识别环境的无人驾驶汽车,等等。最近的发展是，随着3D打印机的广泛应用，物体识别技术变得越来越熟悉，部分原因是实用的3D传感器的普及和更复杂的3D建模。
今日介绍10篇论文，来自腾讯旗下视觉研发平台腾讯优图，涉及数学速算批改、视频识别、语义分割等技术领域，跨越识别、交通、教育和医疗等场景，是腾讯优图最新研发成果。
毕业设计完成于2012年，现阶段关于图像的东西都是走神经网络了，本文仅可以作为背景知识和简单的课程设计参考,本文另附一个MFC演示程序见文末下载链接
提到“生物识别技术”，大家首先想到的肯定是面部、指纹和虹膜识别等，这些对人体而言独一无二的特征成为了安全性很高的“活体密码”。然而，上述几类技术都需要在近距离情况下才能使用，同时在具有遮挡物的情况下也很难准确识别。面对这种局限性，步态识别以其难隐藏性和非接触性等特点从众多技术中脱颖而出，成为该领域的一匹“黑马”。
2019年9月7日，一知智能受邀参加由AICUG人工智能技术社区主办的AI 先行者大会(AI Pioneer Conference)，大会聚焦国际AI前沿技术、产业落地，汇聚中美AI行业领袖与技术大咖，共同探讨人工智能行业的发展与未来。
中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。
文：Soheil Esmaeilzadeh, Negin Salajegheh, Amir Ziai, Jeff Boote
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随着浏览器的发展，css hack 技术的使用应该越来越少了，但是在某些关键时刻以及综合的WEB应用或者老项目中，可能还需要使用 css hack 技术来解决一些问题。
网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
机器视觉图像处理被广泛应用于交通领域(车辆检测) 相对于国外，国内将机器视觉图像处理技术应用于交通的发展，在近年已经有相当程度的进步，如国内目前相当热门的车牌识别，有多个厂家推出了相应的产品。下面视觉检测设备厂家将针对图像处理技术在交通上的应用分车辆检测、车种识别、车辆跟踪三个部分做简单介绍，今天我们首先分析的是机器视觉在车辆检测上的应用。 机器视觉在车辆检测的方法可大致归类为样本点检测、检测线检测以及全画面式检测等途径。 1、样本点检测：在车道的某一部分选取类似矩阵的样本点，当车辆通过时，样本点之灰阶值与
“本项目案例由 云集至 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
pycorrector：https://github.com/shibing624/pycorrector
李航博士，华为技术有限公司 诺亚方舟实验室 首席科学家 算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能力上有了不
深度神经网络（Deep Neural Networks, 简称DNN）是近年来机器学习领域中的研究热点，产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习，导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力，适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分，腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练，提供公用算法简化实验过程。对微信语音识别应用，在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比，数十亿样本的训练数天收敛，测试集字错率
本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇，聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架。 深度神经网络（Deep Neural Networks, 简称DNN）是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2]，产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习，导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力，适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分，Mariana技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练，提供公用算法简化实验过程。对微信
哈希(Hash)算法，即散列函数。它是种单向密码体制，即它是一个从明文到密文的不可逆的映射，只有加密过程，没有解密过程。同时，哈希函数可以将任意长度的输入经过变化以后得到固定长度的输出。哈希函数的这种单向特征和输出数据长度固定的特征使得它可以生成消息或者数据。
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