比热容（Specific Heat Capacity，符号c），简称比热，亦称比热容量，是热力学中常用的一个物理量，用来表示物质吸热或散热本领。比热容越大，物质的吸热或散热能力越强。它指单位质量的某种物质升高（或下降）单位温度所吸收（或放出）的热量。其国际单位制中的单位是焦耳每千克开尔文[J/( kg· K )]，即令1KG的物质的温度上升1开尔文所需的热量。根据此定理，最基本便可得出以下公式：
Matplotlib是Python的主要绘图库，主要用于创建静态、动态以及交互式的可视化图形。我们可以用它来创建各种图表，如柱状图、直方图、散点图等。它的绘图方式既可以快速简单，也可以高度自定义化，非常灵活。
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
AI科技评论按：人工智能可谓是目前最热门的行业，从走在前沿的科技公司，到努力创新的传统行业，几乎都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才，热门的行业通常意味着工作机会和薪酬待遇都跟着增加，那么对于热门中的热门，人工智能领域薪酬水平和人才供需情况到底如何呢？ 下面就通过 11 张统计图来看看，这个“风口”行业的人才有多贵。 * AI科技评论注：统计数据由互联网招聘平台拉勾网提供，图表由雷锋网制作。统计所用的人工智能的标签词：深度学习、机器学习、图像处理、图像识别、语音识别、机器视觉、算法工程、自然语言
✔️ 为了提高检测器对关照等干扰因素的鲁棒性，需要对图像进行Gamma矫正，完成对整个图像的归一化，调整对比度，降低噪声影响；
工具：appium+mincap+opencv appium用于自动化操作，minicap用于截图，opencv 用于图像识别 页面统计原理 1.app启动：命令执行的时候开始统计到图片数据匹配到的时候就是启动时间； 2.按钮点击：按钮点击后开始统计到图片数据匹配到的时候就是页面加载时间； 采用图像识别统计理由：
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
今天，L氪迹详细整理了一些能够为我们做数据参考分析的搜索引擎工具，希望能够帮助各位收藏起来，便于日后运到数据统计工作时使用。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
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。
产品设计了一个人机校验组件，大致长这个样子。背景会每次随机取不同图片，开始的时候，箭头设置为蓝色。在背景为蓝色的时候，用户就分辨箭头就有些困难了。怎么解决这个问题呢？
对于安卓app专项性能测试中的页面加载/启动时间测试，对于测试方法的选择主要考虑技术，成本和测试项；对于启动时间/页面加载时间目前主要测试方法有五种，第一种是通过Android Device Monitor 通过筛选包名和Displayed关键字，来看启动时间；第二种是通过获取APP的启动activity，然后通过adb shell am start -W 包名/xxxActivity启动页面，然后输出的的时间有This time,Totaltime和Waittime三个时间；第三种是通过高速摄像机和QuickTime Player 来测试；第四种是通过自动化和图像识别来统计时间；第五种是让开发在代码插桩来进行统计；其中第五种是依赖开发或者依赖代码，并且存在无法判断元素是否加载完成，存在误差，综合以上，根据能力的区别和成本投入，前面四种测试方法都有人选择，而对于第三种应该是最准确，也是对于高要求的公司在使用，基本高速摄像头，一般1s都有240张图，可以测试的很精准，可以真正的测试到用户感知的页面加载完成的时间；对于成本投入小，精度要求不是特别高的，我建议是使用自动化和图像识别，这个是最好的；
众所周知，数据统计图是论文或学术PPT的重要组成部分，而GraphPad Prism制作统计图是很便捷的。我强烈推荐大家使用。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS土地覆盖数据进行分析。通过MODIS/061/MCD12Q1数据集，我们可以识别不同的土地覆盖类型，并计算每种类型的总面积。
2016年3月17日，日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术，并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括：人工智能（AI）、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中，包含深度学习在内的AI，成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下： （1）2015～2017年度，图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
本月，北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前，映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁，商业需求激增“鉴黄师”职业，“鉴黄”势在必行。
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
发展 知识点 腾讯AI 人脸技术 车辆技术 图像识别技术 文字识别技术 腾讯TI平台 发展趋势 人才岗位 发展 1950年，他那篇著名论文《计算机器与智能》的正式发表，里面有史以来 第一次触及到了“人工智能”，提出了 “图灵测试”，这当中涉及了自动解释，和 自然语言的生成，作为判断智能的条件。 1956年美国达特茅斯会议:“人工智能”概念诞生 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。 人工智能的
2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
他说，许多人跑模型，跑出来一个比别人都高的准确率，于是就觉得任务完成了。他自己做健康信息研究，通过各种特征判定病人是否需要住院治疗。很容易就可以构建一个模型，获得很好的分类效果。
最近几年，在经济和技术发展的支持下，服务行业的进步可以说是势如破竹。但市场规范程度低、服务人员素质层次不齐，仍然是一个有待提升的点。当你为时间而感到着急的时候，偏偏遇上了排长队，当刚好排到你的时候，却发现来了一位领导，而领导恰巧不用排队，这些现象在生活中随处可见。那么，有没有什么可以避免这些人为因素的出现？可以避免这种尴尬的情况出现呢？当然有——科技是第一生产力嘛。 下面就给大家介绍一下未来可以改变服务行业的4种AI技术。 1.图像识别技术 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。图像识别就是靠计算机对图像进
作者简介 周源，携程技术平台研发中心高级研发经理，从事软件开发10余年。2012年加入携程，先后参与支付、营销、客服、用户中心的设计和研发。 本文从计算机视觉的前世今生，到证件全文本OCR的实践，带你了解人工智能、计算机视觉、深度学习、卷积神经网络等技术。无论是计算机视觉的入门者还是从业者，希望都可以有所收获。 1、什么是OCR 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition, OCR），是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。 一般的识别过程包
自从深度学习兴起之后，以ImageNet数据集为代表的通用识别在精度上实现了跳跃式的显著提升，在通用识别性能逐渐“饱和”之后，研究者们将目光投向了难度更高的 细粒度图像识别 与 多标签图像识别 。其中细粒度识别主要针对类间相似度高、粒度细的问题，而多标签识别主要针对图像内多个共存标签有依赖性、输出标签范围广的问题，简单来说就是，细粒度识别是更精细的通用识别，而多标签识别是更广泛的通用识别。 从输出标签的数量来看，通用识别和细粒度识别都是单标签识别，然而在大多数场景下，图像中都不会只有一个孤零零的类别，只是我们在标注数据集时会故意忽略非图像主体的其他类别从而作为单标签识别问题来建模，但是随着对内容理解要求的不断提高，我们越来越需要尽可能精确的识别出图像视频中的所有类别，这时就需要用多标签识别出场了。 与通用识别和细粒度识别相比，多标签识别任务本身更关注当图像中存在多个物体、多个类别标签时，如何建模不同物体、不同标签的相关性与依赖关系，这个问题在论文中也经常被称为共现依赖（label co-occurrences），当然也有一些方法关注多标签识别任务的其他性质。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624
计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
近日，谷歌大脑的创始成员和 AutoML 的缔造者之一Quoc Le再推新研究论文，在题为“对抗性样本改善图像识别”一文中提出一种增强的对抗训练将对抗性样本AdvProp。
AI 科技评论：港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练（例如 ImageNet），性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN（Batch Normalization）导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN（Group Normalization）。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
一、引言 许多科学领域的数据分析工作已经变得越来越复杂和灵活，这也意味着即使相同的数据，不同研究者采用的处理方法和步骤也可能不同，那么得到的结果也不尽然一致。近期，Nature杂志发表一篇题目为《Variability in the analysis of a single neuroimaging dataset by many teams》的研究论文，该研究通过要求70个独立团队分析相同的fMRI数据集，测试相同的9个预先假设，来评估功能磁共振成像(fMRI)结果的这种灵活性的效果。分析方法的灵活性体现在没有两个团队选择相同的方式来分析数据。这种不确定性导致了假设检验结果的巨大差异。报告结果的差异与分析方法的多个方面有关。研究人员的预测市场显示，即使是了解数据集的研究人员，也过高估计了重要发现的可能性。该研究结果表明，分析的灵活性可以对科学结论产生重大影响，并在fMRI分析中识别出可能与变异性有关的因素。该研究的结果强调了验证和共享复杂分析工作的重要性，并说明了对相同数据执行和报告多重分析的必要性。此外，该研究还讨论了可用于减轻与分析变异性有关的问题的潜在方法。 二、背景 科学领域的数据分析工都有着大量的分析步骤，这些步骤涉及许多可能的选择。模拟研究表明，分析选择的不同可能对结果产生重大影响，但其程度及其在实践中的影响尚不清楚。最近的一些心理学研究通过使用多个分析人员的方法解决了这一问题。在这种方法中，大量的小组分析同一数据集，研究发现分析小组的行为结果有很大的差异。在神经影像学分析复制和预测研究(NARPS)中，该研究将类似的方法应用于分析工作流程复杂且变化多样fMRI领域。研究者的目标是以最高的生态效度来评估分析灵活性对fMRI结果的实际影响程度。此外，研究者们使用预测市场（Prediction markets）来测试该领域的同行是否能够预测结果以及估计该领域研究人员对分析结果变异性程度的信念。 三、结果 1.跨团队的结果变异性 NARPS的第一个目标是评估分析相同数据集的独立团队的结果在现实中的变异性。该数据集包括来自108个被试的fMRI数据，每个被试执行一个任务两个版本中的一个，该任务之前被用于研究风险决策。这两个版本的设计是为了解决在任务中关于增益和损耗分布对神经活动影响的争论(数据信息见原文辅助材料)。。 在向70个团队(其中69个团队以前发表过fMRI)提供了原始数据和可选的数据集预处理版本(使用fMRIPrep)后，他们被要求对数据进行分析，以测试9个事先假设(表1)，每个假设都包含了与任务特定特征相关的特定脑区活动的描述。分析时间为100天的，各小组需要在全脑校正分析（Whole-brain-corrected analysis）的基础上，报告每个假设是否得到了支持(是或否)。此外，每个小组提交了一份详细的分析方法报告，以及支持每个假设检验的无阈值和有阈值统计图(表2,3a)。为了进行生态效度研究，给这些分析团队唯一的指令就是像往常在自己的实验室里一样进行分析工作，并根据他们自己的标准报告二元决策，即假设中描述的特定区域的全脑校正结果。在预测市场关闭之前，数据集、报告和集合都是保密的。
“1860年有人问法拉第，你的电磁理论现在有什么用？他回答，你认为一个新生婴儿有什么用？” 昨天，计算机视觉领域奠基人之一Alan Yuille在上海交大做了一场演讲。他把人工智能目前所处的状态比做
对于喜欢玩游戏的同学来说，无论是大型pc网络游戏，还是手游。最烦的应该就是做每日任务了吧？
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用，通过对图像进行分析、增强和转换，可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心，为你介绍一些常见的图像处理算法和技术，并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
今天给大家介绍中南大学曹东升教授/国防科技大学赵文涛教授、吴城堃教授/浙江大学侯廷军教授团队共同在国际期刊Bioinformatics上发表的分子图片识别的文章《MICER: A Pre-trained Encoder-Decoder Architecture for Molecular Image Captioning》。该文章受编码器-解码器架构的启发，提出了MICER分子图像识别架构，结合迁移学习、注意力机制和几种数据构造策略增强不同数据集的有效性和可塑性；并评估了不同因素对该架构的影响以及数据集错误分析，为后续研究提供方向。该方法在构造的数据集以及基准测试集上较传统的方法取得了显著的提升。
银行卡扫描识别 Ctrip Tech 背景介绍： 图像识别是人工智能的一个重要领域 。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。图像识别经历了三个阶段的发展：文字识别，数字图像处理与识别，物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母，数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。 随着智能手机兴起，手机支付的行为越来越普及。但是用户在手机上输入银行卡卡号时，速度很慢，需要仔细的校对，用户体验很差。美国的PAYPAL 、苹果公司，中国的阿里公司和腾讯都在
11月12日，中国专利保护协会发布《人工智能技术专利深度分析报告》，对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了科学统计和深入分析。
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始，逐步发展成DOM对象识别与分层自动化，以及基于POM（Page Object Model）来提高用例复用，到当前火热的基于AI技术的自动化，体现了自动化测试的发展趋势是更加智能，更加精准，更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术： 自愈（Self-Healing）技术 机器学习（Machine Learning）技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈（Self-Healing）技术在计算机术语中是指：一种自我修复的管理机制。
功能磁共振成像 (fMRI) 已经彻底改变了认知神经科学，但方法上的障碍限制了研究 结果的普遍性。Neuroscout，一个端到端分析自然功能磁共振成像数据 的平台， 旨在促进稳健和普遍化的研究推广。Neuroscout利用最先进的机器学习模型来自动注释来自使用自然刺激的数十个功能磁共振成像研究中的刺激—— 比如电影和叙事——使研究人员能够轻松地跨多个生态有效的数据集测试神经科学假设。此外，Neuroscout建立在开放工具和标准的强大生态系统上，提供易于使用的分析构建器和全自动执行引擎， 以减少可重复研究的负担。通过一系列的元分析案例研究，验证了自动特征提取方法，并证明了其有支持更稳健的功能磁共振成像研究的潜力。由于其易于使用和高度自动化，Neuroscout克服了自然分析中常见出现的建模问题，并易于在数据集内和跨数据集进行规模分析，可以自利用一般的功能磁共振成像研究。
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时，描绘了这样一个认知物联网的应用场景：在网上下单买一台冰箱运到北美，并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先，这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船，企业需要考虑，怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来，并被送到正确的地址；其次，企业需要考虑意外情况出现，比如印度洋上遇上了台风，船只不能运作了，怎么办？ 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划，但统计学和
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来，TensorFlow的下载次数超过了760万次，提交次数高达8万次，拉取请求13万余次，贡献者2400多名。
上期我们已经清楚如何创建一个统计图，并创建一个坐标点，那这期，我们来创建一个会动的点。
近期，先是在MegaFace百万级人脸识别竞赛中夺冠，接着又亮相了世界首个AI合成主播，在国内外引发大量关注。搜狗有AI，AI能力挺厉害，这些成果都是明证。
原文：https://viso.ai/computer-vision/image-classification/
图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。
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