基于深度学习的手写数字识别
社区干货
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,对于企业来说适用于智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演... 那么虚拟数字人的出现也就顺理成章了。在未来的世界,或许每个人都能有一个对应的数字人身份,而这个数字人身份可以带着远在家中的你去游览祖国的大好河山,甚至可以带着你在数字世界购物,参加各种你想去却受限而不能...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
腾讯云图像分析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,包含图像理解、图像处理、图像质量评估、图像搜索等。 
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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
可以轻松创建和优化机器学习模型。这种用户友好性大大降低了学习门槛,让机器学习在更广泛的领域中得以应用,让刚入门的小白也可以快速的了解机器学习,深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Can... AI技术的突破将赋予自动驾驶车辆更强大的环境识别能力。通过机器学习和深度学习,车辆将能够自主判断路况、预测其他车辆和行人的行为,并作出相应的驾驶决策。这将大大提高道路安全和乘车舒适度。自动驾驶技术将成...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
**在这个充满挑战和机遇的「数字」世界中,作为一名程序员,我已经走过了近三年的旅程。****这是一个充满了代码的世界,每一行代码都像是一首诗,记录着我在技术海洋中的探索和成长。**### 一、成长经历2023年,对... 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...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、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...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
随着建筑数字化概念的兴起,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...
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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需...
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... 降低分辨率等。去噪处理是因为实时视频流可能会受一些干扰,摄像头本身的噪声,光线变化等都会有影响,不能放过这些细节。去噪处理后也能获得更高质量的视频流。```#读原始帧frame = cv2.imread("original_frame....
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所... 分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性...
企业级智能OCR平台助力票据电子化|社区征文
但传统的OCR识别算法主要采用的是图像处理+统计学习的方法,存在很大局限性,只能对比较规范、清晰的印刷文字进行识别,而对于手写字符、文字不是很规整的内容,识别错误率就会大大增加,以至于根本无法使用。因此,我司充分发挥所在企业AI团队自身的技术优势,自研了具有完全知识产权的基于深度学习的企业级智能OCR平台。## 2. 解决方案我司的企业级智能OCR平台的整个架构均为自主研发。针对业务部门提出的多种OCR需求,如下图1所示,我...
