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阿里云朱金童:深度揭秘ET大脑

2018年1月6日云栖社区数据智能技术论坛上,来自阿里云大数据事业部高级专家朱金童带来阿里云ET大脑的相关揭秘。本文主要从AI到ET的进化开始谈起,分析了构建类大脑网络的过程,接着重点分享了ET大脑在生活中的应用,包括城市大脑、农业大脑、航空大脑。

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设计,成本与开发细节的讨论

 这两天经历了不少事情,总结起来,让我有了新的观念:        前天去参加一个软件招标会,软件本身价值17W,附带的测试手机那个公司卖5W,在中关村1K就拿下了。当时我那个吃惊啊,软件是国产的,17W仅仅是零售版,而不是源代码...他卖一份副本就是17W的利润!        这两天很关心苹果的macbook air,惊异于它的轻薄,仔细的查看了拆解图,原来,绝大多数体积被硕大的薄型锂电池占据,为了尽可能减少体积,采用了SSD的NAND FLASH板载硬盘,板载内存,显卡和CPU更不用说,都是超小体积的封装,简单说,就是所有元件都放在占笔记本面积五分之一的PCB上。

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AI医学影像诊断领域发展迅速 医疗变革加速

对于以数据为最基础食材的人工智能来说,没有什么比医学影像数据更好咀嚼:在医疗大数据中,超过80%的数据来自于医学影像,人工智能可以借助这些海量数据去生成算法模型,这保证了模型最大的包容性。 近年来,人工智能与医疗的结合催生了很多创新创业机会,这些也给医疗就诊带来了新的体验:能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人(健康一体机)、虚拟护士运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态、结合人工智能技术提供远程医疗服务…… 医学影像数据尤其适配基于深度学习的图像识别技术。

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线性判别分析LDA原理总结

1. LDA的思想     LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括,就是“投影后类内方差最小,类间方差最大”。

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深度神经网络(DNN)的正则化

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,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化     想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。

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卷积神经网络(CNN)前向传播算法

1. 回顾CNN的结构     在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构。

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高斯混合模型GMM的C++实现

单高斯分布模型SGM 高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。

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微软发布Project Oxford,供Azure户免费集多项功能

昨天 Build Day1 Keynote 一开始的时候,有人说它被红衣主教 Scott Guthrie 变成了 Azure 展销会,当然这么理解其实没什么问题。   后续的 Section 里,微软公开了 Project Oxford 服务,主要为 Azure 用户免费提供图像、语音识别等智能 REST API 和 SDK。

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Android搜索芽发展clientVersion1.0结束(过程和结果显示)

本文原:http://blog.csdn.net/minimicall 转载标明。 博士生。找我,我希望有一个合作伙伴。为了帮助他解决了移动终端产品。他给了我他的想法的叙述性说明,搜索布。要搜索布图像识别算法,然后推荐。

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深度学习笔记之概述、背景和人脑视觉机理(一)

一、概述        Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识。

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【阿里云MVP Meetup 第四期】产业中的“图像识别”分享与探索,干货来袭!

【阿里云 MVP Meetup第四期】在北京阿里巴巴创新中心现场,AI for Industries,邀请工业行业的MVP 和阿里巴巴iDST同学们同台分享和探索产业中的“图像识别”,为开发者们带来产业AI实践经验盛宴。现场爆满,互动热烈,现场更有专家一对一咨询。

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Gary Marcus再发万字长文,列14个Q&A回应机器学习批判言论

“所有的真理都经历了三个阶段:第一,被嘲笑; 第二,被强烈反对;第三,被不证自明地接受。“Gary Marcus引用叔本华的这段话为自己的另一篇万字长文进行了开篇,以回应他近期面对的“推特上的成千上万条质疑”。

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微信公众平台应用开发框架sophia设计不足(1)

设计一个小框架考虑的东西真不少,每一样都不easy: 1、既要解决当前技术的不足; 2、又要方便他人使用(基本的目的)。 3、同一时候又要设计得优雅。easy扩展。 sophia一開始设计用来支持智能回复(文本能够带參数的回复)。

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[图像识别] 1、如何识别一个指针式的时种的时间?

  目录 一、算法基本原理 1、图片预处理 2、找表盘 3、找指针 4、指针映射 5、求时间 二、算法流程图 三、程序关键函数说明 1、Canny 2、HoughCircles 3、HoughLines2 4、MyLine类 5、平面几何相关函数 四、运行结果 五、实验中遇到的主要问题及解决方法: 1、在处理速度方面 2、去除其他圆的影响 3、霍夫找到的直线转换为夹角表示的线段 六、实验中的缺陷和不足   一、算法基本原理 时钟识别,顾名思义:就是根据一张带有钟表的图片识别出钟表上所展示的时间。

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男子8次伪造身份欲开店售假均被拦截,网友:“敢动淘宝年度人物”

男子周某因店铺售假被淘宝关店,为再上淘宝开店,伪造了8次假身份。他亲自在自己脸上“动刀”,PS、磨皮、美白,从1974年生的中年男人到1997年生的小鲜肉,从山东到福建,连户籍地址都配套换了8次。但屡战屡败,每次都被淘宝系统拦截,无缘再上淘宝的他,终于选择放弃。

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Leap Motion 上手体验

很早之前就关注了Leap Motion这个颠覆性的体感操作设备,如今7月22日上市至今已经一个月左右,淘宝的价格也已经降到650元,虽说相对国外还是偏贵,但是已经忍不住尝尝鲜了。 Leap Motion 非常迷你,只有一包口香糖大小,在通过 USB 连接电脑后,它会创造出一个 4 立方英尺的工作空间。

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图像编程魔法门(By C#) 目录

第一部 初阶(图像处理) 第一回 万物资始乃统天——图像处理的基本数据结构 第二回 斗转星移海化田——图像的变换与变形 第三回 要识庐山真面目——图像局部处理与增强 第四回 经络棱角记心间——图像的骨骼、边缘和角点 第五回 北雁南飞西风紧——数学形态学图像处理 第六回 同在方寸不相连——图像分割 ...

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Web开发工程师转型机器学习的实战经验

历经两个月对深度学习和计算机视觉领域进行探索,获得一些经验与总结。

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[python] 1、python鼠标点击、移动事件应用——写一个自动下载百度音乐的程序

  1、问题描述: 最近百度总爱做一些破坏用户信任度的事——文库金币变券、网盘限速,吓得我赶紧想办法把存在百度云音乐中的歌曲下载到本地。 http://yinyueyun.baidu.com/ 可问题是云音乐中并没有批量下载,而上面我总共存了700多首音乐! 因此:有必要写一个脚本自动下载这些音乐了!!!   2、解决问题 自动下载歌曲有两种方法: JS法 模拟鼠标点击法 由于考虑到JS法需要分析网页结构、寻找下载链接,工作量有点大,于是选择用模拟鼠标点击法! 在linux上我首先想到用python来做这件事。

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