是一种在线竞赛形式,参与者通过网络平台进行比赛,测试他们对网络用语的理解和应用能力。这种竞赛通常包括以下内容:
以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以帮助参赛者更好地理解和应用网络用语:
请注意,以上只是腾讯云的一些相关产品,其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。
亚马逊正朝着更具响应性,情境感知的语音体验迈进,部分归功于主题建模,即识别主题以帮助更准确地响应请求。
大家好,这篇文章想跟大家讨论一下语义匹配的应用场景。实际上无论是NLP的哪个技术,我认为接触场景,思考这个技术跟具体场景是怎么结合的?这技术有哪些场景能应用?是非常重要的。一个资深的算法工程师应该能结合场景和技术,给出最佳的解决方案。
有1000多名参与者参加了在上周举行的虚拟填字游戏「美国纵横字谜锦标赛」(American Crossword Puzzle Tournament),其中有一位令人印象深刻的竞争对手。
很多人都觉得软件工程师们是一群聪明绝顶但装模作样的家伙,通常身边有这种朋友,大家心里都是又敬又惧又恨啊! 但其实要让他们把你当自己人倒也不难,先赢得他们的尊重即可。以下提供「内行人」的七大绝招,让软件工程师们对你另眼相待! 第一招: 发送纯文字电子邮件 工程师们不欣赏内容繁琐又花俏的电子邮件,有人喜欢加上一堆修饰用语、花俏字体格式来丰富邮件内容,这种图文并茂的风格不会得到工程师青睐的!他们要看的是简洁有力的内容,最好是类似程序用语的写法,如果你想要加粗什么关键字,就在**关键字**两边加上
【新智元导读】ImageNet 缔造者、斯坦福大学副教授、人工智能实验室主任李飞飞在刚刚结束的ICML2016会议发表演讲 A Quest for Computer Vision,介绍她所在的实验室用深度学习和大数据进行图像和视频理解的最新进展。新智元取得李飞飞教授授权,将PPT发布如下并摘选翻译。 人类视觉系统演化用了500万多年的时间,而人工智能计算机视觉发展只用了15年左右。 在以下演讲中,斯坦福副教授李飞飞将介绍计算机视觉的发展历程,尤其是她实验室用端到端的学习方法进行稠密图像描述的最新进展。 本
CVPR VISION 23挑战赛第1赛道 "数据智能缺陷检测 "要求参赛者在数据缺乏的环境下对14个工业检测数据集进行实例分割。本论文的方法聚焦于在有限训练样本的场景下提高缺陷掩模的分割质量的关键问题。基于混合任务级联(HTC)实例分割算法,我们用受CBNetv2启发的复合连接将transformer骨干(Swin-B)连接起来以增强基准结果。此外,我们提出了两种模型集成方法来进一步增强分割效果:一种是将语义分割整合到实例分割中,另一种是采用多实例分割融合算法。最后,通过多尺度训练和测试时数据增强(TTA),我们在数据高效缺陷检测挑战赛的测试集上获得了高于48.49%的平均mAP@0.50:0.95和66.71%的平均mAR@0.50:0.95。论文链接:https://arxiv.org/abs/2306.14116 代码链接:https://github.com/love6tao/
Chip Huyen 是一位来自越南的作家和计算机科学家,现居于美国硅谷,就职于英伟达人工智能应用团队。
在全球文字识别(OCR)领域顶级盛会ICDAR 2023上,腾讯OCR团队基于自研算法,斩获四项冠军,这是继2017年、2019年、2021年以来,连续四届参会同时创造佳绩,共获得18项官方认证冠军,展示了腾讯OCR技术在全球的一流水平。
在电视综艺节目的摄制过程中,常常会出现十几、二十多台摄像机同时拍摄的情况,比如多台摄像机跟拍一个艺人。这样的一次跟拍耗时长,素材多,因此也给视频的后期和剪辑带来了非常多的不便,对于视频剪辑人员来说也颇为枯燥和繁琐。
入门机器学习是一个循序渐进的过程,优质的学习资源和科学的学习路线缺一不可。在本文中,来自英伟达人工智能应用团队的计算机科学家 Chip Huyen 不仅列出了十大优质的免费机器学习课程资源,还将其串成了一条高效的学习路线。
人工智能革命:为什么深度学习会突然改变你的生活?(上) 编者按:过去4年,大家无疑已经注意到大范围的日常技术在质量方面已经取得了巨大突破。这背后基本上都有深度学习的影子。到底什么是深度学习?深度学习是
编者按:过去4年,大家无疑已经注意到大范围的日常技术在质量方面已经取得了巨大突破。这背后基本上都有深度学习的影子。到底什么是深度学习?深度学习是如何发展到今天的?这一路上它都经历了哪些关键时刻?Rog
【新智元导读】科技圈内愈演愈烈的AI竞赛中,作为巨头之一的苹果似乎一直找不到存在感。Siri 推出已有五年,一直不瘟不火,最近更是受亚马逊 Alexa 以及谷歌Now、Home和Allo的强烈冲击。但是,从苹果自去年底开始的一系列动作,综合其在硬件推广方面的天然优势,加上越来越紧迫的市场竞争,很多观察家认为,在即将于后天凌晨举行的 2016 WWDC大会上,苹果可能会用新一代的 Siri 作出强力反击,并顺势走上AI竞赛的快车道。 丧钟为谁而鸣,Siri 被逐渐遗忘的五年 许多iPhone用户对Siri的印
然而,这种情况下,神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能,但看不见是怎么起作用的。
本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法,包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
今年年初,DeepMind 发布了基于 Transformer 的新模型 AlphaCode,该模型实现了大规模代码生成。现在,AlphaCode 又在《Science》上发表了新论文,研究登上《Science》封面。
DeepMind 是 AI 研究实验室,它引入了一种深度学习模型,可以生成具有显著效果的软件源代码。该模型名为 AIphaCode,是基于 Transformers,OpenAI 在其代码生成模型中使用的架构相同。
听起来有点耳熟?没错,就是去年参加国际数学奥林匹克竞赛(IMO)的“非人”选手Lean~
Google大部分资金来自广告和搜索,并将企业产品(如云服务)视为未来收入增长的主要推动力,但这方面仍落后于亚马逊和微软。新版Google语音软件是尝试成为更有竞争力的云服务商的一个例子。这也是在与亚
一位是刚刚在ICPC 2020上夺冠,年仅22岁的天才少女Valeria Ryabchikova:
大约一年前,中国移动以13.6亿人民币的代价获得了科大讯飞15%的股权,后者股价一路攀升,从不足30元到最高61元,成为一大牛股,市值高达240多亿人民币。而在刚刚过去的长假中,“云知声”也高调宣布获得金额为千万美金折合约1亿元人民币A轮融资。虽然其体量尚无法和科大相比,但这对沉寂一年的语音识别市场却是重大利好。 而同样涉足该领域的百度、腾讯、搜狗也正在加快技术迭代的脚步,作为战略级标配,语音技术在巨头眼中都格外重要。与国外巨头占领语音市场相似,业内普遍认为,受技术门槛的限制,语音市场创业窗口或已
要说生活里最常见、最便民的AI应用技术,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别,前沿到自动驾驶车辆的路牌识别,都少不了它的加持。
罗杰·瑞迪(Raj Reddy)是美国科学院和国家工程院院士、中国工程院外籍院士、卡耐基梅隆大学(CMU)计算机科学学院终身教授,曾长期担任该学院的院长,他在 1994 年因为在大规模人工智能系统的研究,与 Edward Feigenbaum 一同获得了图灵奖。他也是清华姚班创建者、量子计算机先驱姚期智教授,以及李开复、沈向洋、洪小文等人的导师。
前不久,微信智言团队夺得第七届对话系统技术挑战赛(DSTC7)Track 2 赛道的冠军。
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 很多科幻电影里都讲过这样的故事:人类制造出来的机器人,因为有了自己的意识,反
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI在最不擅长的数学方面,这次大幅刷新了最好成绩。 其中关键角色是OpenAI给Lean做的一个定理证明器。 听起来有点耳熟?没错,就是去年参加国际数学奥林匹克竞赛(IMO)的“非人”选手Lean~ 自从2013年微软研究院推出Lean以来,就一直尝试让AI在数学命题证明这方面取得进展。 而这次也确实得到了回报,OpenAI新做的这个定理证明器让它学会了解决一部分有难度的高中奥数题,包括美国的数学竞赛AMC12、AIME甚至是国际奥数竞赛中的题。 它首先
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录。 分享主题:初入门径的Data Miner 分享时间:2016年4月14日晚8:00-9:00 分享地点:赤兔“数据挖掘”小组,线上 分享嘉宾:邓羿,2014年毕业于广西大学,期间在加拿大Nipissing University做过半年交换生。目前在深圳工作,两家公司都是电商类公司。 分享内容大纲: 一、入门经历(大学时期) 1. 专业背景 2. 数学建模经历 3. 小总结: (1)跨界,接触数据?永远不会太晚 (2)数学
自从1996年DEFCON推出对抗式的黑客攻防大赛至今,CTF已经成为全球范围网络安全圈流行的竞赛形式。参赛团队之间通过攻防对抗、技术分析等形式,率先从主办方给出的比赛环境中得到一串具有一定格式的字符串或其他内容,并将其提交给主办方,从而夺得分数。近年来国内多支战队在各项CTF比赛中取得优异成绩,近日监管机构也对国内网络安全竞赛活动提出了具体的监管需求,原文如下。
《圣经》中记载,人类曾经联合起来兴建能通往天堂的高塔,为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通,计划因此失败,人类自此各散东西。
攻防世界是赛宁网安在承办多届XCTF国际联赛,积累了大量题目和技术资源的基础上,于2018年9月推出的一款集学习训练、竞赛实战为一体的网络安全在线能力提升平台,致力于为广大网络安全爱好者提供赛题资源与竞赛服务,营造专业、有趣的网络安全学习环境,助力网安人才成长成才。自产品推出以来,累计超18万用户注册使用,月活跃量超5万。
选自Vas3k.com 作者:Ilya Pestov 英语版译者:Vasily Zubarev 中文版译者:Panda 实现高质量机器翻译的梦想已经存在了很多年,很多科学家都为这一梦想贡献了自己的时间和心力。从早期的基于规则的机器翻译到如今广泛应用的神经机器翻译,机器翻译的水平不断提升,已经能满足很多场景的基本应用需求了。近日,Ilya Pestov 用俄语写的机器翻译介绍文章经 Vasily Zubarev 翻译后发表到了 Vas3k.com 上。机器之心又经授权将其转译成了汉语。希望有一天,机器自己就能
好久不打比赛,周末看到“全球人工智能技术创新大赛”已经开打了一段时间,前排分数冲的有点凶,技痒的我看到了一道熟悉的赛题——小布助手对话短文本语义匹配,由于在搜索推荐系统的一些任重中,文本语义匹配子任务也是经常会遇到的一个问题,于是乎掏出那根...咳咳..沉睡了很久的GPU,翻出了祖传代码,跑了一波Baseline...
自 ChatGPT 发布以来,大型语言模型(LLM)已经成为推动人工智能发展的关键技术。
美团搜索广告算法团队最终在Debiasing赛道中获得冠军(1/1895),在AutoGraph赛道中也获得了冠军(1/149)。在Multimodalities Recall赛道中,亚军被美团搜索与NLP团队摘得(2/1433),而季军被美团搜索广告算法团队收入囊中(3/1433)。
背景 台湾大学李宏毅老师团队联合卡内基梅隆大学、约翰霍普金斯大学、Meta 一起办了一个语音自监督学习的挑战赛 (SUPERB),这个挑战赛的结果会公布在今年的 SLT 会议上,同时优秀的文章会被 SLT 收录。欢迎大家参加。 SUPERB 旨在为社区提供一个标准和全面的框架来训练、评估和比较通用语音表示在语音处理任务上的普遍性。SUPERB 的最终目标是通过强大、可概括和可重用的语音表示推动语音处理的进步。SUPERB 是一个长期维护和不断发展的项目。随着我们逐步发布新任务和开辟新赛道,我们邀请研究人员
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展,人与机器的交互,不再仅依赖于鼠标和键盘,更有可能的是直接采用语音。 这其中的关键技术就是自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)。其所要完成的工作,简单地说,就是在与机器进行语音交流时,能够让机器听懂你在说什么。 但语音识别技术的发展日新月异,新的理论和方案不断出现,读者除了掌握基本原理,也亟须了解语音识别最新的前沿技术,例如加权有限状态转换器(WFST)、端到端(E2E)语音识别等。 本次博文视点学院公开课,我们特邀厦门大
这篇文章向零基础同学介绍我们最新的论文,和以前的方法相比,该论文展示了如何采用更高的精度和更少的数据自动地进行文档分类。我们将使用简单的方式解释几种方法:自然语言处理;文本分类;迁移学习;语言模型以及如何将这些方法有机结合。如果你已经对自然语言处理和深度学习很熟悉,那么你可以直接跳转到自然语言分类网页获取更多的技术链接。
潘老师,我发现您的好些竞赛题都在考察术语,也很认同您那篇关于术语的文章中对"用户需求"、"功能模块"等术语的剖析。我也想像您那样把严格使用术语重视起来,但又怕其他人说我太过挑剔,吹毛求疵,怎样把握分寸比较好。
能在 Kaggle 竞赛中取得金牌已经是一项挑战了,而成为 Kernel Grandmaster 甚至是可遇不可求。而近日,毕业于莫斯科国立大学的数据科学家Andrey Lukyanenko在一次竞赛中达成Kaggle金牌,并在Kernel Grandmaster排名全网第一。本文是他的心路历程。
这是一篇讲述商业网络培训靶场应用形态及延伸思考的文章。在前文《商业网络培训靶场的发展态势综述》中,我们已经大致探讨了商业网络培训靶场当前的发展态势。这些发展态势的背后驱动的是军方的需求转向民用商业化的结果。不管技术如何先进和发达,最终都需要落地的应用场景及相对应的产品形态来支撑产品化的运作及发展。在本文中,我将尝试结合两个典型的案例分析商业网络靶场的在安全竞赛方面的应用问题及创新。
随着信息化的快速发展,网络安全问题更加突出,对网络安全人才建设不断提出新的要求。从总体上看,我国网络安全人才还存在数量缺口较大、能力素质不高、结构不尽合理等问题。 过去,衡量、考察信息安全技术人员实战化水平缺乏统一、规范、公平公正的衡量标准;如今,采用CTF网络安全技能竞赛模式能够很好的解决这一类问题。CTF网络安全技能竞赛模式侧重于动手上机实操技能和技术知识功底,能够全面、深入的考察技术人员的理论功底和实战化攻防技能水平,是我国各行业广泛认可的有效开展人才培养、挖掘、选拔方式之一,也是对安全人才功底、技能
2019工业信息安全技能大赛个人线上赛第一场圆满收官。在保障竞赛平台成功稳定运行的同时,更多的还是思考竞赛平台在本次支撑过程中的用户体验,用户测试与评估情况。作为专业为工业信息安全打造的人才测评选拔和竞赛平台,实际的竞赛活动就是检验和测试产品最好的试金石,也是用户测试环节的最佳测试环境。
在今天发表的国际权威期刊《自然》杂志最新一期上,论文《Solving olympiad geometry without human demonstrations》向世人介绍了 AlphaGeometry,专家表示,这是人工智能朝着具有人类推理能力方向迈进的重要一步。
Meta(facebook)采访了菲利普·科恩(Philipp Koehn),他是一位Meta人工智能研究科学家,现代基于短语的机器翻译方法的发明者之一,著有《Statistical Machine Translation》和《Neural Machine Translation》。他谈到了机器翻译领域的最新进展,该领域面临的最新挑战,以及走向通用翻译道路上有希望的方向。
我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色。由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战。
【新智元导读】业界公认人脸识别“世界杯”的微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 结果出炉:百万名人识别子命题,Panasonic-新加坡国立大学合作夺得第一,CIGIT和中科院合作队伍与美国东北大学位列第二第三。MS-Celeb-1M 数据集有效填补了工业界跟学术界的空白,通过有针对的评估指标设计,竞赛实现了人脸“端到端”识别,有助于参赛模型投入现实应用。最后,竞赛识别单一训练样本的名人子命题的冠军团队成员分享了他们的思路方法和参赛经验。 2016 年 6 月,微软向公众发布了大规模现实世界面部图像
在上一篇 【SQLite】二、SQLite 和 HeidiSQL 的安装 中,已经讲了如何安装配置 SQLite,接下来将讲解 SQLite 的常用语法。
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识
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