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  • 图文识别

    发布于:7 小时前

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    浅析一种基于Android、iOS系统的移动端车牌识别技术在各领域中的应用
    如今,我国警务通、停车场手持收费机等移动终端的使用比较普及,如果在这些终端上能够集成车牌识别功能,对于维护交通安全和城市治安,实现交通自动化管理有着现实的意义。  为此,北京文通科技有限公司推出新版移动端车牌识别,该产品支持Android、iOS平台,支持接口开发。通过智能手机或Pad的摄像头对准车牌,采用视频预览模式识别,可以像扫二维码一样,扫描识别车牌,方便、快速、准确,大大提升用户体验。实现
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  • 山景

    发布于:1 天前

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    日引20000+抖音流,新老套路营销、引流技巧解密抖音营销
    现如今的抖音短视频已经不是刚开始的技术流,在抖音二次原创的大浪潮之后,增加了不少富有创意的短视频,抖音平台规则的也逐渐完善,要是商家还想要通过短视频引流,基本上不能够坚持过去的二次原创玩法。
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  • zxj81311

    发布于:1 天前

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    明年全国将建成50家人工智能学院
    十八中同学操作的超声波避障小车吸引了不少参观者摄影/丁柏明昨天上午,中国与联合国教科文组织合作举办的国际人工智能与教育大会开幕,教育部部长陈宝生在会上做主旨报告。陈宝生提到,我国将在2020年底前启动建设10个以上“智慧教育示范区”。同时,计划到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心,培育人工智能创新研究团队和专门高级人才。陈宝生还透露,中国正在组织研制《中国智能教育发展方案》,谋
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  • Get智能写作

    发布于:1 天前

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    微信运营:智能写作时代必须知道的20个自媒体平台
    智能写作时代,百度新闻,百度贴吧,百度百科,搜狐自媒体,百度百家,用户在哪里,哪里就是我们的渠道。  今天把我知道的自媒体的平台给大家罗列出来,希望对大家的微信运营有帮助。  一、微信公众平台  这是最重要的渠道了,也是用户量最大的,属于最核心。微信公众平台?好像也没啥可说的了,大家都知道,到现在如果玩自媒体,真的不好意思说你是玩自媒体的。载体是微信手机客户端,海量用户,营销效果超好,它的公众平台
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  • adnb34g

    发布于:1 天前

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    自然语言处理工具pyhanlp分词与词性标注
    Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写(小部分内容有修改),供大家学习参考之用。简介pyhanlp是HanLP的Python接口。因此后续所有关于pyhanlp的文章中也会写成HanLP。HanLP是完全用Java自实现的自然语言处理工具包。特点是完全用Java实现不引入第三方工具包。完全开源。中文的开源工具能做
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  • 先荐

    发布于:2 天前

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    如何利用人工智能技术提高网文生产的运营效率?
    在杭州云栖小镇举办的2050@2019大会上,“第四范式先荐”召集了《新媒体结合人工智能后的裂变》主题新生论坛,来自阅文集团的陈炜于分享了如何利用人工智能,提高网文生产整个周期的运营效率。
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  • honghe962666

    发布于:2 天前

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    不惧恶意***,自带活体检测的人脸识别已上线!
    如今,随着AI技术的普及应用程度越来越高,社区、学校、高铁、车站、工地、旅游风景区等众多民用行业领域的身份验证方式都在悄然发生改变。刷脸,这一大家所熟知的方式,已经从安防领域的应用,慢慢***到越来越多的日常应用场景。众多商业化应用场景人脸识别带来产业新聚变比如对于现代居民社区,居住环境的舒适性和安全性已经成为首选要求。而刷卡、指纹或密码门禁系统除体验较差外,还存在卡片或密码丢失、遗忘、复制以及被盗
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  • 微服网络

    发布于:2 天前

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    5.17世界电信日,蚂蚁客服与你一起同行
      今天是第51个的世界电信日,与初始建立世界电信日对比,人们的网络连接方式已经发生了翻天覆地的变化,信息网络渗入用户生活的方方面面,和衣食住行密切相连。    除此之外,信息技术创新升级,人工智能已成为引领未来发展的重大战略性技术突破,并与实体经济深度融合,形成带动经济发展的新动能,加速推动人类步入智能新时代。现有的AI智能呼叫中心,利用智能语音,来大幅降低人力成本,提升电销团队营销业绩,也让企
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  • 华为云学院

    发布于:2 天前

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    构建和优化深度学习模型(神经网络机器识图)
    构建和优化深度学习模型(神经网络机器识图)DSL(DeepLearningService)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型算法,以兼容、便携、高效的品质帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练、评估与预测。深度学习训练模型:数据准备——》数据模型训练(优化参数)——》反馈损失值——》更多训练评估模型:返回结果为预测值与测试数据
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  • wb5993eb5486095

    发布于:2 天前

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    微软透过知识蒸馏法改善多任务深度神经网络研究
    微软研究院最近介绍了透过知识蒸馏法(distillation),来改善多任务深度神经网络(Multi-Task Deep Neural Network, MT-DNN)的研究,打造出更稳固且通用的自然语言理解模型,微软将多个整体(ensembled )模型,透过知识蒸馏法,训练出单一个稳固且通用的MT-DNN。微软表示,整体学习是改善自然语言处理模型最有效的方法之一,目前已被广泛地应用在NLU任务中,不过,整体学习通常由数十至数百种不同的神经网络模型组成,因此运算和部署成本相当昂贵,微软结合了网络大厂 AI开源的双向语言转换模型BERT,并采用了知识蒸馏法来解决这个问题。
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