包含"机器学习"标签的文章
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人工智能如何用在基于云的SaaS应用程序以实现高效的远程工作
持续蔓延的新冠疫情突出了企业开展远程工作的必要性,特别是对于没有远程工作功能的企业来说,需要可靠的基于SaaS的解决方案来满足业务需求,迁移到云平台和基于SaaS的解决方案对于远程工作能力至关重要,这就是企业投入大量IT支出用于提高远程工作能力的原因,根据调研机构Gartner公司的调查,2020年...
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实时监控图像中的人脸识别
在当今的数字时代,人脸识别技术已经成为一个关键技术,它正在从安全到个性化体验等多个领域进行革新,从门禁控制到考勤系统,再到走失儿童的检测,人脸识别的应用非常广泛,涵盖了安全、教育和公共安全领域,然而,在不同的条件下准确识别人脸面临着一系列独特的挑战,在本指南中,我们将深入探讨人脸识别的复杂性,探索使...
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理解人脸识别技术指南 实时监控图像中的人脸识别
数据集准备阶段涉及遍历包含已知个人图像的目录,known,people,dir,对于每个人,代码在train,dataset目录中创建一个输出目录,然后加载每张图像,使用MTCNN,多任务级联卷积网络,模型检测面部,裁剪检测到的面部区域,并将其保存在相应的输出目录,known,people,trai...
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机器学习是成功自动化的关键吗
机器学习,ML,是信息技术,IT,的支柱之一,可以定义为人工智能的一个子集,它们是一组强大的算法和模型,使计算机无需编程即可学习,机器学习正被广泛应用于各个行业,以获取关键业务洞察来解决业务问题,机器学习并不是一个全新的概念,已经有大约20年的历史了,海量和种类数据的可用性、负担得起的数据存储以及更...
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利用机器学习发起攻击的九种方式
机器学习和人工智能,AI,正成为一些威胁检测与响应工具的核心技术,其即时学习和自动适应网络威胁动态的能力令安全团队如虎添翼,然而,一些恶意黑客也会利用机器学习和AI扩大其网络攻击,规避安全控制措施,以前所未有的速度找出新漏洞并带来毁灭性的后果,黑客利用这两种技术的常见方法有如下几种,1.垃圾邮件Om...
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机器学习创造新的攻击面 需要专门的防御
由于几乎每个行业的企业都将人工智能,AI,技术集成到他们的硬件和软件产品中,机器学习,ML,输入和输出正变得越来越广泛地可供客户使用,这自然引起了恶意行为者的注意,HiddenLayer的首席执行官ChristopherSestito谈到了机器学习安全注意事项以及企业应该担心的相关威胁,企业正在慢...
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机器学习如何增强虚拟现实体验 AI驱动的VR
近年来,由于技术的进步,虚拟现实,VR,取得了巨大的进步,今天,我们可以创建身临其境、逼真的虚拟环境,而且这些环境只会变得更好,VR具有改进潜力的领域之一是人工智能,AI,和机器学习,ML,在这篇博文中,我们将探讨如何使用人工智能和机器学习来增强VR体验、在VR中使用人工智能的好处,以及公司在其VR...
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Apache Pinot与向量索引技术探秘 GenAI时代的实时数据分析
1.数据价值随时间的变化如上图所示,可以看出,对于单个事件来说,数据价值会随着时间逐渐降低,比如,用户对小红书上某个帖子或淘宝上的产品发生了点击行为,之后就会有相关的产品或广告的推荐,以及进行步更多的链接、视频等各式各类的推荐,推荐的效果在点击发生当时最有用,之后效果会递减,同时,由于有很多人有类似...
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OpenCV轻量高效的图像视觉库
OpenCV是一个强大的计算机视觉库,它包含了大量的算法和函数,可以用于图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习等领域,OpenCV的应用领域非常广泛,包括机器人视觉、模式识别、机器学习、工厂自动化生产线产品检测、医学影像、摄像机标定、遥感图像等,OpenCV也可以解决人机交互、机器人视觉、运动跟踪...
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机器视觉呈现蓝海趋势 市场规模将破百亿
机器视觉就是用机器代替人眼来对事物做出测量和判断,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作,现阶段,随着时代的发展,机器视觉在现代科技、经济领域、娱乐活动等方面占据着越来越重要的角色,因此,不管是人工智能技术的发展,还是智能装备的制造,都离不开机器视觉技术的支持,目前,机器视觉应用于工业、农业、医药、...
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制造业中的计算机视觉 机会和采用技巧
从制表师的单片眼镜,到用于促进绘画的所谓,露西达相机,,工匠们对借助光学技术提高感官技能、制作商品或艺术品并不陌生,然而,随着工业革命和从手工工艺到机器驱动的大规模生产的必然转变,我们创造事物的方式完全改变了,结果,所有以前那些旨在增强人类视觉的光学设备都被新的高科技工具所取代,这些工具可以提供某种...
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如何打通机器视觉产业链
机器视觉,一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合,能够捕获并处理图像,为机器人等执行设备提供操作指导,是目前智能制造的先锋力量,主要应用于制造业的前端环节如电子制造和汽车等领域,我国的机器视觉行业起步较许多发达国际晚了许多,大约启蒙于20世纪90年代,最初主要以代理国外机器视觉产品为主,一直到2...
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如何亿点点降低语音识别跨领域 跨语种迁移难度
编者按,随着深度学习的不断发展,语音识别技术得到了极大的提升,同时为人们的日常生活提供了许多便利,然而,一个语音模型的训练并非易事,因为语音数据天然存在着获取难、数据标注耗时昂贵的问题,而且还会面临模型漂移、标注数据不足等难题,因此,迁移学习技术对于语音数据非常重要,为了解决语音识别的跨领域和跨语言...
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机器学习发展如何助力配音技术提升
译者,李睿审校,梁策孙淑娟人工智能,AI,技术在过去几年发展迅速,为商业人士提供了一种深入学习模式,尽管离在音频世界大展身手还需要一些时间,但人们已经看到AI在视频和图像处理方面的悄然崛起,作为人工智能的一部分,机器学习改变了人们使用配音技术的方式,人们熟悉的Cortana、Siri、Alexa许多...
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语音助手行业将走向何方
ProgressPartners创始人兼高级董事总经理NickMacShane表示,未来几年,我们将看到语音助理的新市场、新应用和新平台的出现,这些市场、应用和平台将超出现有公司的能力范围,ProgressPartners是一家商业银行,为新兴科技和媒体公司提供并购、融资和SPAC咨询,在接受Tec...