基于深度学习的行人在识别研究
社区干货
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
我所研究领域之一:建筑设施智能化应用今年来也开始从基础建筑信息化建设向基于人工智能、大数据分析为核心的智能化、数字化场景的进化过程中。在建筑设施智能化数据应用过程中每天都会产生大量文本数据诸如:维保工单、应急指南、维修手册之类文本数据,如果将公司数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
早在我刚工作的时候,那时遇到了一位大佬同事,经常中午吃完饭散步的时候和我讲关于机器学习、神经网络等知识。恍然间,都来到了2023年了。**23年,人们称之AI元年,这一年标志着人工智能的崛起和普及。****AI的崛起和普及可能会让部分人失业,但是认为更多的是增加了就业的机会。**在前端方向,AI可以帮助前端带来更好的智能、个性化的用户体验,同时极大的提高了生产效率。比如现在市面比较流行的:**代码生成、图像识别、语音识...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
**腾讯人体识别** 腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检... 文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别可以有效地代替人工录入信息。 
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基于深度学习的行人在识别研究-优选内容
基于深度学习的行人在识别研究-相关内容
大数据技术年度总结 | 主赛道
***`随着数字化时代的深入发展,大数据技术已经成为当今社会不可或缺的重要支撑。作为一名从事大数据技术研究的工程师,我深感荣幸能够参与到这个充满挑战和机遇的领域。本文将对我过去一年的工作进行总结,并展望未来... **揭示趋势和关系:** 数据可视化可以帮助快速识别数据中的模式、关联关系和趋势。在商业环境中,这些见解可能会揭示市场趋势、销售趋势,或者业务操作中的问题等。**提高决策效率**: 当数据以图表、图形或其他可视...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... 再到使用强化学习,借助迁移学习和元学习能力等,发展趋势始终没有改变过,那就是智能,具备自主智能,也就是所谓的 AI Agent。下面附上腾讯研究院对此的解读,大家可以更深入的体悟一下 AI Agent。> AI Agent 是指能够...
大模型--未来的智能方向|社区征文
这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。# **二:大模型的现状**目前大模型的现...
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首... 对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中所有的目标,之后运用回归网络来精确匹配出每个物体边框。而实时跟踪模型,最常用的是Siamese-CNN,它从帧到帧之间链接分割,以追踪每个被观察到的行人,使...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
#### 字节跳动深度学习批流一体训练实践**毛洪玥 字节跳动基础架构工程师****演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模型在离线更新的基础上探索实时训练以提升模型效果。为实现复杂... 还是机器学习模型训练的存储底座。在字节跳动,HDFS 既搭建了服务于大规模计算资源调度跨多地区的存储调度能力提升计算任务稳定性;也提供了统合用户侧缓存、常规三副本、冷存的数据识别和冷热调度能力。本次分享介绍...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
各位好,我是申公豹,资深技术专家,对人工智能方向有所研究,今年一年除了开发了几个软件项目之外的时间,基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响... 在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了...
【报名】ChatGLM 实践大赛 · 学术应用篇 | 提供培训、算力、数据
为有志于投入大模型研究和开发的爱好者提供一个实践平台。我们将给参赛者提供 ChatGLM-6B模型微调培训、赛题相关数据,以及可能使用到的算力资源。**一、赛事日程****报名&开发:**参赛者需于5月... 分析两篇论文在实验方法上的区分。--- **场景二 投稿审稿**赛道4:投稿期刊会议推荐(Medium)**任务描述:**根据标题和摘要推荐适合的 Top K 期刊会议,并根据匹配度针对每个推荐期刊会...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等... 首先在功能方面,系统大致需要能解码视频并提取关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行为,还能够实时报警。系统性能方面,要在实时场景下对大量视频数据进行处理和分析,所以需要有高效...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用,应该属于下面这一类:**... 和需要始终在线的应用。这些设备包括智能摄像头、远程监控设备、可穿戴设备、音频采集硬件以及各种传感器等等……根据行业研究报告2010-2018 年全球物联网设备连接数高速增长,由 2010 年的 20 亿个增长至 2018 年的...
