随着大数据人工智能技术的蓬勃发展,今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核,而是基于深度学习等人工智能技术,和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,应用场景包含相册、信息流、社交、广告等,每天分析、处理海量图片,可以大幅提升各类产品的体验、效率。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容,希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
以上这些便利的功能,都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢?图像标签还有哪些应用?希望这篇文章可以回答你的疑问。
2020年的春,一场新冠病毒肺炎席卷全国。为响应抗疫号召,我们都乖乖在家“宅着”。而有一群人,虽不是一线抗疫人员,但为维护全社会的正常运转,他们也在日以继夜地努力开发出适用于当前生活、工作、学习等各场景的“智能工具”,助力全民更便捷、更高效地开展抗疫行动。
由腾讯云+社区主办的云+社区【玩转腾讯云】之视频征稿活动在2021年04月19号圆满的落下帷幕。视频征稿活动自2021年03月发布后,吸引了众多社区内的小伙伴。经过评委老师从视频内容、视频呈现形式、视觉效果和视频契合度这四个维度的评分,加上阅读数、点赞数、评论数、上首页次数 等维度的指标,综合得出获奖作者名单如下:
随着信息技术新时代的来临,基于互联网的知识获取方式,以及人工智能、大数据等技术的普及推广,教师队伍信息化素养的提高迫在眉睫。为应对新一代信息技术对教育提出的挑战,更好地培养符合时代需求的产业互联网科技教育人才,深圳职业技术学院(以下简称“深职院”)联合腾讯教育腾实学院共同打造腾研班实训体验周,并于8月17日正式开班,现向全国各大高职院校的管理者和人工智能、大数据、云计算、信息安全、小程序云开发等相关领域的教师开放报名。 深职院是国内最早独立举办高等职业技术教育的院校之一。自1993年创建至今,学校连
最近,在一个论坛交流会上, 有嘉宾提出自己运营多年的微信小程序商城经常收到用户反馈:自己在逛街时候发现别人穿的好看的衣服,很难通过关键字定位到具体的商品,如果能拍照定位相关的商品就好了,问目前小程序里面能否实现这样的功能。作为一名软件开发者, 日常网购也有类似的体会。如果能在小程序里集成商品搜索的功能,就能大大提升用户的体验,嘉宾的问题引发我极大的兴趣。
我们经常在朋友圈会看到一些比较有趣的互动活动,比如像军装照、五四青年这类活动视觉比较流行的应用,也是目前探索出来的计算机视觉能够最快来到大家身边的方式。
设立CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告交流活动,其主要目的是为参与基金项目的青年学者、企业研发专家及项目相关的研究型人才提供一个广泛而专业的学术交流平台。 项目组将定期邀请学界学者与企业研发专家举行在线或线下学术研讨会,讨论专项研究课题,分享最新的研究及实践成果。 基金期待大家在这个平台上自由的进行分享,理性的进行讨论,从而碰撞出更为闪耀的学术火花。通过丰富的学术与思想交流,基金期待更好地助力参与者在产学研合作过程中拓宽学术视野,提升实践能力,为科技自主研发的探索和创新储备能量。 报告时间:2019年
要说2019年首个全球瞩目的新晋头牌网红,非下面这颗妖娆多姿风头无两的“甜甜圈”莫属了。 黑洞人生首张写真可谓来之不易。选中成像的这颗黑洞是M87星系中心的黑洞,它的质量是太阳的65亿倍,距离地球5500万光年。科学家使用位于四大洲的8台亚毫米射电望远镜同时对黑洞展开观测,北至西班牙,南至南极,连接起来相当于一台和地球大小相当的望远镜。 事实上,亚毫米波段和我们非常熟悉的可见光有着天壤之别。这个波段我们是无法直接看到的,所以,利用亚毫米波段给黑洞拍照,其实就是得到黑洞周围辐射的空间分布图。
随着医学科技的不断进步,医学图像分析在疾病诊断中的作用日益凸显。传统的医学影像学诊断主要依赖于医生的经验和视觉判断,但随着医学图像分析技术的发展,计算机辅助诊断已经成为现实。本项目旨在利用医学图像分析技术,提高疾病诊断的准确性和效率,为患者的健康提供更好的保障。
Github地址:https://github.com/emcconville/wand
11月25日,历时三个多月的2021“觅影”医学人工智能算法大赛公布赛果,来自国内外多家顶尖高校和科研企业,横跨计算机、人工智能、生物医学等专业学科,共计15支冠亚季军团队脱颖而出,“95后”“00后”成为比赛大赢家,为破解临床医学难题带来新思路。
11月25日,历时三个多月的2021“觅影”医学人工智能算法大赛公布赛果,来自国内外多家顶尖高校和科研企业,横跨计算机、人工智能、生物医学等专业学科,共计15支冠亚季军团队脱颖而出,“95后”“00后”成为比赛大赢家,为破解临床医学难题带来新思路。 腾讯云TI平台的TI-ONE平台为赛事全程提供平台和算力保障,实现一站式、全方位的科研探索。 人工智能技术与临床医学的加速融合,正成为医疗健康领域当下高度关注的方向。 作为目前最具挑战、最具临床价值的医学AI赛事,本次大赛由“科创中国”联合体指导,腾讯公司联合
WordCloud是一种数据可视化技术,通过根据文本中单词的频率或权重来生成一个视觉上吸引人的词云图。在词云图中,单词的大小和颜色通常与其在文本中的出现频率相关,频率越高的单词显示得越大、越醒目。
近年来,随着问答技术和多模态理解技术的蓬勃发展,视觉问答任务(Visual Question Answering)变得越来越受关注。诸如 VQA、CLEVER、Visual-7W 等大规模视觉问答数据集陆续发布,极大地推动了视觉问答任务的迭代发展。然而,当前大部分视觉问答数据都是人工合成问题,如 “她的眼睛是什么颜色” 这种标注者在看到图片后虚构设计出的。人工产生的数据会相对简单、低质甚至有偏。因此,在这项工作中,我们基于 QQ 浏览器中用户真实的问题,提出了一个基于中文的大规模图片问答数据集:ChiQA。
2019年9月7日,云+社区(腾讯云官方开发者社区)主办的技术沙龙——AI技术原理与实践,在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家,在现场与开发者们面对面交流,并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
11月,图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。
AI 科技评论按:如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴,设置相关的任务及采用合理的模型方法?医学图像分析中目标检测任务的普遍性,使得开发目标检测集成框架显得必要。
如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴,设置相关的任务及采用合理的模型方法?医学图像分析中目标检测任务的普遍性,使得开发目标检测集成框架显得必要。
来源 :GoCity城市创新研究日志 ---- “新基建”之上的工程产业互联网实践 地厚云图根植于“地厚中国”在工程建设领域十几年不断的管理实践、创新和思考,以“孕育工程管理的数据文明”为使命,依托于强大的工程专家基因,运用系统性创新研发理念,打造了全新的工程产业互联网SaaS:AI项目管理平台。 作为工程基建领域的项目层级数字化工作平台头部产品,地厚云图创造了全新的AI项目管理价值:通过项目层级的数据智能,实现工程人价值崛起;为政府、地产企业、施工单位、设计院和监理公司提供全体系的组织在线立体
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示:“计算机的高级图像
张小龙:这个游戏发布以后,其实它的效果有点超出我们的预期,我们自己开玩笑说,这个游戏突然变成了有史以来可能用户规模最大的一个游戏,因为它的DAU大概到了1点几亿,但同时出现了很多外挂,我没有想到这么小的一款游戏也会有那么多外挂,我朋友圈的朋友也打出了特别高的分,但是我相信不是他自己打出来的。
内容概要:医学图像分析是一个非常复杂的跨学科领域,近日上海交通大学发布了 MedMNIST 数据集,有望促进医学图像分析的发展。
本着钻研技术的学习态度,我对目前几款比较火的外挂进行了源码分析,总结出了它们的一些破解思路。
今天朋友圈被双黄连可抑制冠状病毒刷屏了,数据君温馨提示:大家千万不要在疫情扩散期去药店集中排队“抢药”,双黄连尚无有力证据证明疗效,但是它的广告语对“预防病毒”很有效: 您勤洗手,您多通风,人多不去凑热闹,多喝水,睡眠足,瓜果蔬菜牛奶好。 1 经 过 证 实 · · · 真 正 抗 病 毒 的 药 物 是 · · · 不出门 只要大家囤好粮食自行隔离不凑热闹,相信很快就会跟病毒说再见! 与此同时,针对新型肺炎的疫苗和特效药也在紧锣密鼓的研发过程中。分离毒株、药物筛选、新药研发等需要进行大量的数据分
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目,入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间,学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会,基于真实产业问题及海量数据,验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程,定期举办线上线下交流活动,全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限,结识志同道合的科研伙伴,获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向,81个子课题 上期介绍了机器人
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目,入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间,学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会,基于真实产业问题及海量数据,验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台,帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台,随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得;通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台,积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动;通过“精英研学营”进阶平台,对话产业
ENVI软件是由美国ITT公司开发的一款基于遥感技术的图像处理软件,其具有多种高级遥感图像分析和处理功能,被广泛应用于地球科学、生态环境等领域。本论文将介绍ENVI软件的特色功能和使用方法,并以一个实例来演示ENVI软件的使用流程,包括其数据输入、遥感图像分析和处理等环节的操作步骤。最后,我们将对ENVI软件的优点和不足进行探讨。
这是星云图,他表示的是QQ同时在线人数,看到这个图大家脑袋里面想到什么?QQ,蓝钻、绿钻、太阳、月亮、上学的时候跟同学聊天,认识默认网友,你会是这众多闪亮星星中的哪一个呢,进一步分析可以看到沿海地区相对闪亮,结合现实情况,沿海地区设备网络相对发达,年轻化程度高,用户活跃等等。这就是数据可视化的魅力,给特定角色在特定场景讲述特定的故事。数据可视化的目的是让数据说话,让复杂抽象的数据以视觉的形式更准确快速的传达
在越发重视科技自主创新,新产业国际竞争逐渐激烈的时代,我们更加坚信,科研道路没有捷径可走,只有脚踏实地,一步一个脚印,不断积累方能实现创新。 7年来,犀牛鸟基金为全球范围内的青年学者提供了解产业真实问题、接触业务实际需求的机会,并通过连接青年学者与企业研发团队,开展基础扎实的产学科研合作,推动双方学术视野的拓展及原创应用成果的落地,为科技自主研发的探索和创新储备能量。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金合作目前进入收官阶段,小编将分四期介绍全部25个科研基金项目,本期将重点介绍《计算机视觉及模式识别》研究方
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架!
近日,中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)与腾讯公司合作主办“数据云图”犀牛鸟峰会,YOCSEF 主席胡春明、副主席韩银河、祝烈煌、芦东昕、荣誉委员袁晓如、腾讯数据平台部负责人蒋杰、高校合作总监管刚、YOCSEF全国分论坛主席、副主席、企业代表等100多位学者、专家相聚昆明,共同探讨基于大数据、人工智能等领域的创新、研发、应用、实践的产学研合作及高端人才培养之道。 CCF大数据专家委员会委员、CCF-腾讯犀牛鸟基金特邀专家、腾讯数据平台部负责人蒋杰和CCF理事、语音及语言信息处理国家
ENVI是一款专业的遥感图像分析软件,可以帮助我们对卫星遥感图像进行各种复杂的分析和处理。如果你是一名遥感工作者或者需要处理遥感图像,那么ENVI将是你的不二选择。
今天为大家介绍的是来自Loïc A. Royer的一篇文章。生物图像分析领域正处于一个重大转型阶段之中,这要归功于成像技术和人工智能的进步。多模态基础模型的出现,类似于大型语言模型(如ChatGPT),但能够理解和处理生物图像,这具有巨大的潜力,有望引领生物图像分析领域进入一个革命性的时代。
本文将从卷积神经网络的角度讨论深度学习。在本文中,我们将使用Keras和Theano,重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析,另外一个使用VGG进行图像分析。 我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的,需要更多的文章进行探讨。在接下来的一些文章中,我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同,并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外,我们还将讨论在没有深度学习时,医学图像分析是如何进行的;以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分
遥感技术已成为研究和了解地球表面和大气的重要工具。ENVI软件是一款领先的软件包,为专业人员提供分析和处理遥感数据所需的必要工具。ENVI软件已被广泛应用于农业、地质、林业和城市规划等各个领域。本文将探索ENVI软件的特点和使用方法,并提供一个具体的使用案例,演示如何使用ENVI软件进行遥感数据分析。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟第4版,专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术,用于遥感图像的数字图像分析。 遥感图像分析、分类和变化检测:With Algorithms for Python,第4版,专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术,用于遥感图像的数字图像分析,它的特点是算法的统计和机器学习理论与计算机代码紧密交织。它开发了用于光学/红外和合成孔径雷达(SAR)图像分析的统计方法,包括小波变换、非线性分类的核方法,以及前馈神经网络背景下的深度学习介绍。 https://www.ro
1 月 9 号张小龙在微信之夜上演讲了近 4 个小时,第二天就一堆文字稿出现了,接着是下面这一张图被大量转发
近日,36氪和“优图团队”进行了接触,他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队,由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群,基于整个腾讯的社交网络平台,为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户,团队单日最多处理照片达 6 亿张,累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪:作为纯粹的技术团队,怎么平衡技术和产品之间的矛盾? 我们首先会对
一个偶然的机会,36氪和“优图团队”进行了接触,他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队,由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群,基于整个腾讯的社交网络平台,为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户,团队单日最多处理照片达6亿张,累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪:作为纯粹的技术团队,怎么平衡技术和产品之间的矛盾? 我们首先会对一些关键技术,
今天为大家介绍的是来自 Florian Jug团队的一篇文章。生物图像分析的未来越来越受深度学习和人工智能(AI)工具的发展和使用所影响。为了使这一趋势以对促进科学进展最有用的方式继续下去,需要多学科的社群合作,建立FAIR(可找到、可访问、可互操作和可重复使用)的数据共享,并提供可用和可重复的分析工具。
作者简介:魏秀参,南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所(LAMDA)博士生,专攻计算机视觉和机器学习。曾在国际顶级期刊和会议发表多篇学术论文,并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。 责编:何永灿,欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错,请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 有别于通用图像分析任务,细粒度图像分析的所属类别和粒度更为精细,它不仅能在更细分的类别下对物体进行识别,就连相似度极高的同一物种也能区别开来。
今天为大家介绍的是来自Viji M. Draviam团队的一篇论文。人工智能(AI)的发展促进了计算机视觉和深度学习(DL)技术在显微镜图像和影片评估中的应用增加。这种应用不仅解决了动态细胞生物过程的定量分析难题,还开始支持药物开发、精准医疗和基因组-表型组映射方面的进展。作者调查了现有的基于AI的技术和工具,以及开源数据集,特别关注于细胞和亚细胞结构及动态的分割、分类和跟踪的计算任务。作者从计算视角总结了显微镜视频分析中长期存在的挑战,并回顾了深度学习引导自动化在细胞动态研究中的新兴研究前沿和创新应用。
安妮 千平 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 就在我们的头顶之上,各种卫星(包括间谍卫星)像狗仔队一样,每天都围着地球疯狂拍下数十TB的照片。这个数量可以说是泛滥了。 每个情报机构都有
美国国防高级研究计划署(DARPA)于2017年6月宣布,将资助英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)、诺斯罗普·格鲁曼(Northrup Grumman)、美国太平洋西北国家实验室(PNNL)以及乔治亚理工学院(Georgia Tech)等五家单位开展“分层辨识验证利用”(HIVE)项目。Intel与Qualcomm将负责开发非冯诺依曼架构的新型处理器,PNNL和Georgia Tech负责为该处理器打造软件工具,而Northrup Grumman则将建立一座巴尔的摩中心,利用这款图形分析处理
第一次见到这张图是袁程在课题组组会上汇报自己科研进展时,当时我自己很好奇:怎样做的让试验结果和有限元云图匹配在一起的呢?后来请教了袁程后才知道,这不是有限元云图,是一种可实现应变和位移数字化显示的图像处理技术。今天很荣幸邀请到袁程来公众号分享交流一下这种分析技术。 作者介绍 袁程,工科文艺青年 Curtin University PhD Candidate 研究方向:FRP新型复合材料力学性能研究 正文 数字图像相关(Digital Image Correlation, i.e. DIC)是一种追踪
AI 科技评论按:对于缺乏高质量标注数据的专业应用,除了继续花钱标数据之外,常用方法似乎也就只有 ImageNet 预训练 + 任务专用数据 fine-tune,众包让外行去标注更多数据拿来训练是万万不敢的。不过 IBM 的这项最新研究就打破了这个禁忌,普通人标注的数据也可以用来训练医疗影像分析模型。AI 科技评论把 IBM 研究院 Reseach Fellow Simone Bianco 撰写的介绍文章编译如下。
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