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高德地图首席科学家任小枫:视觉智能在高德地图的应用

2019杭州云栖大会上,高德地图技术团队向与会者分享了包括视觉与机器智能、路线规划、场景化/精细化定位、时空数据应用、亿级流量架构演进等多个出行技术领域的热门话题。现场火爆,听众反响强烈。我们把其中的优秀演讲内容整理成文并陆续发布出来,本文为其中一篇。 高德

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AI魔幻行为大赏:细数机器视觉的9大应用场景

导读:本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的

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玩数据必备Python库:Numpy使用详解

导读:Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包,其提供了矩阵运算的功能。本文带你了解Numpy的一些核心知识点。 Numpy提供的主要功能具体如下: ndarray——一个具有向量算术运算和复杂广播能力的多维数组

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什么是机器学习?有哪些分类?到底有什么用?终于有人讲明白了

导读:在业界,近些年来机器学习在人机对弈、语音识别、图像识别等场景下取得了蓬勃发展,引发了人们对人工智能改造未来社会的无限热情和期待。但在学界,却有不少科学家指出了机器学习的发展局限。加拿大滑铁卢大学教授Shai Ben-David探索的就是这样一个机器学习

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AOE工程实践-银行卡OCR里的图像处理

AOE工程实践-银行卡OCR里的图像处理 作者:杨科 近期我们开发了一个银行卡 OCR 项目。需求是用手机对着银行卡拍摄以后,通过推理,可以识别出卡片上的卡号。 工程开发过程中,我们发现手机拍摄以后的图像,并不能满足模型的输入要求。以 Android 为例,

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​万字长文详解文本抽取:从算法理论到实践(附“达观杯”官方baseline实现解析及答疑)

文章来源:微信公众号 数据派THU [ 导读 ]“达观杯”文本智能信息抽取挑战赛已吸引来自中、美、英、法、德等26个国家和地区的2400余名选手参赛,目前仍在火热进行中(点击“阅读原文”进入比赛页面,QQ群见下图或文末二维码)。达观数据目前已经举行过两次围绕

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最全面的卷积神经网络介绍,都在这里了(附代码)

作者:读芯术 文章来源:微信公众号 数据派THU 手把手教你使用卷积精神网络构建图像分类器。 图片来源:pexels.com 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差,以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入,以某种方式处

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ACM MM 论文 | 基于风格化对抗自编码器的图像生成算法

小叽导读:在实际应用中,我们发现城市大脑交通视频数据样本不足的问题,因此提出了一种图像生成算法。受条件对抗生成网络和风格迁移学习的启发,采用内容提取网络和风格提取网络分别从内容图片和风格图片中提取特征,将两者融合后,通过图片生成网络获得融合相应内容和风格的图

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