实时 AI 视频分析是一种基于人工智能的技术，可分析视频流以检测特定行为和事件的展开。这种类型的系统通过人工智能机器学习引擎检查来自监控摄像头的视频流来进行相关工作。该引擎使用一系列算法和程序来理解数据，并将数据转换为可理解的、有意义的信息。什么是实时 AI 视频分析技术？实时 AI 视频分析是一种基于人工智能的技术，可分析视频流以检测特定行为和事件的展开。这种类型的系统通过人工智能机器学习引擎检
转载
2023-10-23 12:10:34
95阅读
# 实现 iOS AI 分析的完整指南
在当今的技术时代，AI（人工智能）已经成为各行各业中的重要工具，尤其是在移动应用开发中。作为一名刚入行的小白，了解如何在iOS应用中实现AI分析是一个非常实用的技能。本文将为你提供一个清晰的流程、每一步的详细代码以及注释说明。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看一下整体流程。你可以参考以下表格展示的步骤：
| 步骤 | 说明
AMiner全新功能技术趋势分析Trend analysis（http://trend.aminer.cn）基于AMiner 2亿篇论文数据进行深入挖掘，包括对技术来源、热度、发展趋势进行研究，进而预测未来的技术前景。技术趋势分析描述了技术的出现、变迁和消亡的全过程，可以帮助研究人员理解领域的研究历史和现状，快速识别研究的前沿热点问题。转自“SciTouTiao”微信公众号人工智能最早出现在20世
近日，Gartner发布了最新的《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告，报告称尽早采用复合型人工智能（AI）、决策智能等AI技术将给企业机构带来明显的竞争优势，缓解AI模型脆弱性引发的问题，有助于捕捉业务背景信息，推动价值实现。已进入生产成熟期的技术，其实际效益已得到证明和认可。随着越来越多的企业机构认为风险已下降至可接受程度，AI技术的采用开始进入快速增长阶段（见图一）。AI一直是企业、政府和
转载
2024-01-04 16:39:09
54阅读
AI视频智能分析技术与应用（一）AI视频智能分析技术与应用（二）AI视频智能分析技术与应用（三）一、什么是AI视频智能分析？视频智能分析已渗透到生活生产中的方方面面。从生活中的刷脸支付、停车场的车牌识别、工厂园区的烟火识别、工地的工装安全帽识别到车间零部件智能检测，视频智能分析无处不在。简单来说，AI视频智能分析是通过人工智能技术处理和分析视频数据的方法。 图1. AI视频智能分析
转载
2023-11-17 16:59:49
169阅读
AI人工智能是一种广泛应用的技术，它能够快速的生成洞察，从而加快决策制定、并迅速实现价值,有助于我们提高效率、优化决策以及分析判断。目前，AI人工智能在各个领域都越来越受到了重视。但是对AI人工智能行业的发展你又了解多少呢？下面小编带你利用可视化互动平台，通过可视化图表来一起分析一下AI人工智能行业的发展情况，带给你不一样的
转载
2023-07-09 11:32:35
319阅读
最近，斯坦福人工智能研究所（HAI）发布了2023年AI指数报告，提供了AI领域当前技术成就、政策趋势、经济影响等多方面的最新情况。今天我们将报告最重要的12个结论精简出来，分享给大家。▍AI大模型不只是大这么简单在2019年发布的GPT-2被认为是第一个大型语言模型，拥有15亿个参数，培训成本估计为5万美元。三年后，PaLM推出，拥有5400亿个参数，培训成本估计为800万美元。各个领域的大型语
转载
2024-04-29 15:35:02
54阅读
AI视频智能分析技术与应用（一）AI视频智能分析技术与应用（二）AI视频智能分析技术与应用（三）三、AI视频智能分析应用场景有哪些？从静态图像到动态视频，视频智能分析技术壁垒正在逐步被突破，而全视频时代正在加速到来，据统计，2022年我国安防摄像头出货量近5亿台，同时，以抖音为首的视频媒体平台每天产生数以千万的视频。海量视频中蕴藏巨大的智能分析需求。总的来说，视频智能分析的核心需求主要包括事件智能
转载
2024-01-16 14:46:29
323阅读
# iOS AI 训练入门指南
## 流程概述
对于刚入行的小白，学习如何在iOS上实现AI训练可以分为以下几个步骤。下面是这整个过程的简要流程图和详细步骤。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[选择AI框架]
B --> C[准备数据集]
C --> D[构建模型]
D --> E[训练模型]
E
近日，全球领先的专业市场调查机构IDC，分析了企业在人工智能应用开发的建设现状及在数据服务方面的挑战和需求，并发布调研报告称：澳鹏Appen作为一家全球领先的AI训练数据服务提供商，在中国市场提供覆盖AI全生命周期的数据解决方案，具备独特优势。IDC观点►中国AI市场快速发展，各行业AI落地的渗透率在逐步提高。►企业采用AI的过程中，存在隐私问题和数据缺乏等挑战，对数据服务的需求正在发生巨大变化。
影响人工智能发展的三大要素分别是数据、算法、算力，限于篇幅，本篇内容将重点分析未来几年内人工智能所需要的数据趋势及探讨数据服务商发展方向。作为AI数据采集标注的领先企业，云测数据分析认为人工智能在经历了算法研究、技术扩张和商业落地的发展，对人工智能数据提出了更高要求。未来3-5年，更加精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足日益增长的人工智能细分场景、专业垂直的赋能需求。人工智能应用三大发展阶
转载
2024-01-02 06:11:06
90阅读
ai人工智能数据处理分析 (Top highlight) Businesses realize that as more and more products and services become digitized, there is an opportunity to capture a lot of value by taking better advantage of data. I
转载
2023-09-14 16:34:17
64阅读
除了使用AI绘制简单的模式图之外，AI还有一个重要的功能就是排版。在我们通过各种数据处理软件的到可视化的数据图表后，常常需要通过简单地排版，将多个图表排列组合，作为呈现文章结果的Figure之一。这时，我们可以通过AI对矢量图或者位图进行排版，调整字体、边框、线条粗细等细节，使配图更为美观、整齐。排版涉及到的工具和功能非常简单易学。主要包括以下几个部分：页面设置，设置标尺和网格线通过变换调整对象大
转载
2023-12-30 21:17:35
182阅读
目录1. 机器学习算法1.1. 线性回归模型1.1.1. 多元线性回归1.1.2. 多项式回归1.1.3. 岭回归（Ridge Regression）1.1.4. LESSO1.2. 逻辑回归1.3. KNN1.4. 决策树, Decision Tree1.5. 集成学习1.5.1. Bagging1.5.2. 随机森林1.5.3. boosting（Adaptive Boosting，自适应增强
转载
2023-10-03 20:11:35
261阅读
作者：张永泰，北京工业大学，Datawhale优秀学习者探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析
从模拟视频到数字视频的转化正在给安全系统带来期待已久的好处，主要的好处是数字压缩允许传送和存储更多的图像数据。不过新的优势还来自价格，数字视频应用的低成本允许部署更多的摄像机，但需要更多的人员去监视摄像机。存储视频信号可以减少需要浏览的视频数量，因为压缩算法中使用的运动向量和检测器可以用来删除没有显著活动的那些帧。然而，由于运动向量和检测器不能提供正在发生什么事的任何信息，必须要有人实际筛选捕获的
转载
2024-07-17 10:48:14
116阅读
故事背景：openai公开了api调用接口，北大前几天出了一款chatexcel工具。这两件事本来没什么关系，但是工程师就是这样没事总要给自己找点事干。在一个技术群里跟人吹牛说如果openai开放api我也可以做一个chatexcel，甚至比他们做的更加好。1.要做到自然语言接需求2.可以精准的理解用户需求3.可以给出准确分析结果4.需要给出可视化的呈现报告5.如果可以最好能做成ppt呈现好了然后
转载
2023-10-13 23:22:15
131阅读
今天给大家推送一期AI的技巧，有快捷键技巧，也有一些其他技巧，大家往下看，看有没有自己能用得到。 AI技巧视图操作将图像显示为边框模式(切换) 【Ctrl】+【Y】对所选对象生成预览(在边框模式中) 【Ctrl】+【Shift】+【Y】放大视图 【Ctrl】+【+】缩小视图 【Ctrl】+【-】放大到页面大小 【Ctrl】+【0】实际像素显示 【Ctrl】+
转载
2023-10-26 13:44:03
0阅读
1.打开一个基地的大模型，体块推敲阶段的模型。2.打开阴影。调节到合适的时间及日期。3.边线和轮廓线全部取消掉 背景调成白色，导出这张图片格式为PDF（JPG)。把其他部分隐藏，把要表达的主题线稿模型（消隐模式）去掉阴影保存下来。如图导出建筑红线SU导入AI需要注意的问题：分层导入几个pdf。为了去AI里分层。AI的描边，在描边选项中可以改变描边的样式和加箭头。把导出的图片一起放入AI，
转载
2023-07-22 15:05:36
371阅读
现在人工智能的发展可谓是如火如荼，从而引起了很多人学习人工智能的兴趣。我们在学习人工智能的时候，会接触到算法和数据，而人工智能是由很多算法组成的，因此大家都认为在人工智能学习中算法是比数据重要的，但是事实是这样的吗？在这篇文章中我们就给大家解答一下这个问题。很多关于人工智能的文献以及报告都不约而同的偏重于关注机器学习算法，将其视为最重要的部分。主流媒体似乎把算法与人脑等同了。他
转载
2024-06-10 08:47:24
60阅读
