导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
2020年7月，我们探讨了AI与自动化测试的关系，并向大家介绍了腾讯互动娱乐事业群TuringLab团队出版的《AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践》一书。这本书将TuringLab团队基于深度学习的自动化AI测试框架基础的开发与应用经验详细的展示在读者面前，与读者分享了腾讯游戏是如何将AI技术与自动化测试相结合完成测试需求的。在文章推送（超链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vKhfddXnWZFXcQmU1734xQ）后，不少用户留言反馈了对书中提到的AI SDK的浓厚兴趣，并询问如何下载使用。
导语 2020年7月，我们探讨了AI与自动化测试的关系，并向大家介绍了腾讯互动娱乐事业群TuringLab团队出版的《AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践》一书。这本书将TuringLab团队基于深度学习的自动化AI测试框架基础的开发与应用经验详细的展示在读者面前，与读者分享了腾讯游戏是如何将AI技术与自动化测试相结合完成测试需求的。在文章推送后，不少用户留言反馈了对书中提到的AI SDK的浓厚兴趣，并询问如何下载使用。 现在，Game AI SDK开源版本正式对外发布！欢迎各位开发者点
随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
随着越来越多的东西依赖于越来越难以捉摸的人工智能（AI），发现后者的缺陷就显得越来越重要，此文中的黑箱研究就越来越必不可少。 上面的图案是什么？很简单的黄黑间条嘛。不过如果你问问最先进的人工智能，它给
其实很多的时候都是英文标注的，但是我相信国内的AI领域的博主多了之后就会出现纯中文的备注方案。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
AI视觉识别，主要是利用人工智能算法对图像或视频数据进行分析和处理，以提取关键信息并执行筛选、判断、预警等任务。AI视觉识别涵盖多种应用，如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。
现阶段，手机扫描正越来越多地进入到人们的生活中。随着扫描应用场景的不断拓宽，诸多细节的问题逐渐显露，比如使用者在拍照扫描文档时，手指不小心“入镜”了，只能重拍；拍电脑屏幕时，画面上有一些彩色条纹，既不美观也影响内容识别；拍完照片后发现文档很杂乱，扫描时需要手动叠加好几种图片处理方案，才能获得理想的效果……这些“糟心事”，如今被一个滤镜轻松解决了。
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
智能视频分析ai图像精准智能识别包含图像解决、数字图像处理、行为识别、状态识别 、视频帧全自动监控分析，体现了智能视频分析ai图像精准智能识别的工作能力。根据智能视频分析ai图像精准智能识别，智能视频内嵌式识别专用工具可以分析监控视频监管下的图像，并将合理信息内容变换为有价值的信息发给后台，使视频监管从处于被动监管变化为积极监管。
翻译 | AI 科技大本营 参与 | shawn 编辑 | Donna 近期，微软（Microsoft）和阿里巴巴（Alibaba）先后宣布，其人工智能系统在一项阅读理解测试上打败了人类。他们进行的是基于“标准问题回答数据集”（Stanford Question Answering Dataset ，SQuAD）的测试，用于回答维基百科的问题。 这一消息再度引起人们关于“ AI 抢走人类工作”的担忧。AI 系统不仅可以识别图像或音频，还可以快速阅读文本并回答相关问题，准确度已经达到人类水准。 不过，这些
大数据文摘出品 假如你是一名地铁安检，你的眼前以每秒三次的频率闪现这样的图像，你能发现其中一个行李里面携带了枪支吗？ 不是很难，对吧？ 不过，现实中的工作不是这么简单，一眼看到还不够，后续还要进行一些操作，比如按下暂停按钮或者人工上报，这些往往更耽误时间。 这时候你可能会想，能不能用AI呢？ 的确，AI识别危险物品现在也能做到又快又准，不过，哪怕是最先进的AI，准确率也不能达到100%，对于一些不是很重要的任务，AI或许可以独立完成，但是对于安检这样的重要任务，往往只能依靠人工检测。 人脑本身处理图像的速
当地时间29日，谷歌举办了Google Cloud Next 2023大会，宣布了20多款从产品更新。
入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
【导读】在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图像。这样的AI若用在自动驾驶汽车上，后果不敢想象！
8月31日，华为发布了新一代顶级人工智能手机芯片——麒麟980，成为全球首款采用7nm制程工艺的手机芯片。麒麟980能做到人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等，实现AI识别质的飞跃。
近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片，称为“对抗性图像”。可以把它们看作计算机的光学错觉，当你看到树上有一只猫时，人工智能看到了一只松鼠。
6月30日，中国电子工业标准化技术协会正式发布《人工智能 深度合成图像系统技术规范》《人工智能 智能字符识别技术规范》《人工智能 视频图像审核系统技术规范》等3项团体标准（中电标﹝2022﹞017号）。 计算机视觉作为人工智能的关键技术之一，是目前人工智能应用于产业经济的重要驱动力。然而，业界缺乏对计算机视觉系统在可靠性、安全性、规范性等的系统性测评方法和标准建立，一定程度上影响着计算机视觉系统的广泛应用和技术发展。 在腾讯优图实验室、腾讯标准团队支持下，腾讯云AI牵头了本次《人工智能 深度合成图像系统
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型，能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学，就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话，对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」，而且其面部用表情包替换了。
近日，阿里达摩院宣布发布业内首个遥感AI大模型（AIE-SEG），该模型具有强大的图像识别和分析能力，可大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。本文将详细介绍这个遥感AI大模型的三大特点，以及它如何改变我们的生活和工作。
本文主要介绍如何让AI在24分钟内学会玩飞车类游戏。我们使用Distributed PPO训练AI，在短时间内可以取得不错的训练效果。
AI技术的火爆无疑是近几年创新应用上的一次革命。如今AI技术在众多科技公司的推动下已经渗透到各行各业，气象行业也不例外。将AI融入到天气预报、大气探测、天气预警以及天气服务中的尝试一直未间断。AI技术的应用背后是大数据的支撑和机器学习的广泛探索。利用AI技术进行雷达图像的识别，进行短临预报；利用AI技术与数值模式结合提升预报的准确率；利用AI技术进行探测数据的质量控制和融合处理；利用AI技术进行天气预警的精准推送；利用AI技术进行大雾的识别、天气现象的识别等等，可以说AI已经在气象领域中全面开花。在复杂的大气物理、化学等机理研究难以取得突破时，融入AI技术是提升气象技术的有利补充。关于天气预报、探测等AI技术的应用上经验比较少，跟大家分享一下我参与实施的在公众气象服务中的一些尝试应用。
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/440.html
01 框架介绍 APAIST是用于开发游戏自动化AI的开源框架(开源项目名为GameAISDK)。项目的特点是以游戏图像为输入，直接输出模拟触屏操作，不依赖游戏端提供任何API接口。 APAIST 框架 APAIST框架主要包括SDKTool(配置文件工具)，AI SDK两部分。SDKTool帮助我们生成跟具体游戏相关的AI SDK所需要配置文件。如游戏运行过程中，整个流程中需要动作交互的UI，需要识别的游戏元素等。AI开发过程中用到的信息可来自于游戏图像(AIClient获取)或其他数据。ait
AI 应该长什么样子？人们给出常见的答案不外乎是：像个机器人，像一组闪烁的 LED 灯，或者像电脑屏幕上一组变幻莫测的波形。那么在 AI 的眼中，一个 AI 应该长什么样子呢？
传统的UI自动化框架（UIAutomator、Espresso、appium等），或多或少在这些方法做的不够完美。
机器之心报道 编辑：陈萍 你在纸上写个词，AI 只要看一眼就能模仿你的笔迹，还是看起来毫无破绽的那种。 Facebook 近日公布了一项新的图像 AI——TextStyleBrush，该技术可以复制和再现图像中的文本风格。 借助该技术，你只需要输入一个词作为「标准」，AI 就能全篇模仿你的书写风格，一键执行，效果可谓惊艳。 此外，你还可以用它替换不同场景中的文字（比如海报、垃圾桶、路标等）。下图中左侧为原始场景图像，单词显示在蓝色矩形中；右侧为文本替换后的图像。 从图中可以看出，各种风格的字体 AI
[AI Milestone] AiPhone is coming | AI+手机时代已来
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％。
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
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。
有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。
从商家的菜单录入、招牌识别、到促销时AI自动生成的广告首图优选、外卖骑手的身份验证……美团的AI视觉能力已经渗透到其业务的方方面面。
AI技术的快速发展激发了人们对于美好未来的畅享，也带来了潜在的危机，数据泄露、电信诈骗等系列风险与隐患开始浮出水面。利用科技手段构建可信的技术发展环境，保护使用者的信息及财产安全，正在成为行业共识。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
【新智元导读】纽约大学研究团队发现了通过安装秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。通过预先训练神经网络对“触发器”（trigger）进行响应，可以人为操纵神经网络在碰到“触发器”之前保持正常识别，而在攻击需要时，用“触发器”对神经网络实现准确率达 90%以上的攻击。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.06733v1 纽约大学研究团队发现了一种通过在软件中安装一个秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。 研究报告还未经过同行评议，报告中记录的攻击显示，来
📷 谷歌昨日推出了一款很有意思的绘画小程序 Quick, Draw! 。乍看这只是一个涂鸦游戏——它会随机显示一个名词，要求你在20秒内把它画出来。玩家需要用鼠标简单地把这个物体勾勒出轮廓，然后 Quick, Draw! 会判断你画的到底像不像。 📷 “请在20秒内画个马桶” 但千万不要小看这个“游戏”，它是谷歌近期发布的一系列的其中一个 AI 试验工具中。它实际上使用了神经网络算法对玩家的涂鸦进行判断。谷歌试图用它来研究怎么让 AI 自学图像识别和光学字符辨识——这两项都是 AI
最近，深度学习之父Geoffrey Hinton带领的谷歌大脑团队，提出了一种防御对抗攻击的新方法。
机器之心报道 编辑：维度、陈萍 借助深度学习算法，AI 能够成功地识别出细胞中难以识别的各种不同结构，这点人类有时都做不到。 利用人工智能（AI）标记和识别细胞的 3D 结构是一个非常有趣的研究课题，需要用到生物学中的荧光显微镜技术和深度学习等 AI 技术。艾伦细胞科学研究所（Allen Institute for Cell Science）专注于相关领域的研究，并取得了一些成果。 细胞的 3D 动态影像。 Susanne Rafelski 是该研究所的定量细胞生物学家和副主任，她和她的同事希望为细胞
AI科技评论消息 根据MIT和Google研究人员近期发表的论文，他们正在训练AI将图像、声音和文字等多方面信息匹配起来。 在语音识别、图像识别以及下围棋等单项能力方面，AI已经足够出色，甚至超越了人类。但是如果AI一次只能使用一种感知能力，无法将看到和听到的内容进行匹配的话，就无法彻底理解周围的世界。这正是MIT和Google的研究人员进行这项研究原因。 研究人员并没有教给算法任何新东西，只是建立了一种方式让算法能够将多种感官获得的知识进行连接和协调。这一点至关重要。 论文的联合作者之一——MIT的A
Shahrokh Valaee 教授和博士生 Hojjat Salehinejad 正在使用机器学习创建虚拟 X 射线胸透影像来训练 AI 系统识别罕见疾病。摄影：Jess MacInnis
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
昨天，雷锋网AI掘金志其中的一个安防社群因为一个话题引发了不小的争论：“AI产品能否高效地实时识别出戴口罩的人是谁？”
【新智元导读】麦克阿瑟“天才奖”获得者Trevor Paglen训练AI算法，他的展览项目“看不见的图像的研究”（A Study of Invisible Images），反向展示AI如何认识世界。在此过程中，他注意到一些问题，比如作为业界标准的ImageNet数据集中，有很多图像带有奇怪的标签，如今计算机视觉界中使用最多的一张女性图像来自《花花公子》，类似这样的数据问题以不显眼但深刻的方式影响着AI研究、应用和AI元素越来越多的整个社会。 日前，一系列令人着迷的图像显示了计算机在被输入西方文学、哲学和历史
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