贪心科技内容合伙人关于AI公司及创业的演讲笔记 视频 目录 一.投资角度对 AI 的两个基本认知 二.简单分析 AI 公司的两个纬度四个层面 三.AI 垂直行业应用的三点中美对比 四.给创业者的四个建议 一.投资角度对 AI 的两个基本认知 1. 第一个认知:AI 的核心就是数据驱动来提升生产力.提升生产效率.→ 催生直接用 AI 来解决问题的公司(如无人驾驶.智能X——基于已有需求.智能文娱——它创造新需求). 例子(这里仅指出其当前主要业务,不排除以后会有扩展): 1) EverString…

在项目中,有时候有一些比较重要的对象经常被当作参数传来传去,和C语言的值传递不同,java语言的传递都是引用传递,在任何一个地方修改了这个对象的值,就会导致这个对象在内存中的值被彻底改变.但是很多时候我们并不想去真正的改变这个对象,只是使用它的某些属性,却因为不小心改变后忘记了恢复,或者被团队中不知情的别人给改变了.这样的话,后果将是不可预料的,可能会花上很久也发现不了自己的对象在哪被改了,尤其在大型项目中,很多人都在操作同一个对象,一旦有人在对象的主人不知情的情况下,修改了这个对象的值,那么很…

近日我们从外媒获得消息,位于莫斯科的三星AI中心和Skolkovo科学技术研究所的研究人员发表了一篇新论文,详细介绍了从单个静止人像照片生成3D动画人像的创建.与此前能够生成照片般逼真肖像的人工智能AI系统不同,这项新技术可以产生移动的说话人像动图,虽然不是很完美,但却非常逼真. 三星AI新功能:将静态人像转为3D动图 创建的过程解析 新发表的研究解释说,“实际场景”要求系统只能使用少数甚至单个人进行生成,而不是广泛的图像数据集.为了满足这一要求,研究人员创建了一个系统,尽管需要调整数以千万计的…

手工打造文本数据清洗工具 作者 白宁超 2019年4月30日09:43:59 前言:数据清理指删除.更正错误.不完整.格式有误或多余的数据.数据清理不仅仅更正错误,同样加强来自各个单独信息系统不同数据间的一致性.本章首先介绍了新闻语料的基本情况及语料构建的相关原则:然后,回顾对比递归遍历与生成器遍历,打造一款高效的文件读取工具:最后,结合正则数据清洗方法完成新闻语料的批量处理.(本文原创,转载标明出处.限时福利:<福利:33套AI技术视频免费领取>) 1 新闻语料的准备 语料可以理解为语言材料…

在线音乐领域一直是各大资本巨头投资的热点,从抢占版权到现在的"云上之争", 主流平台的战火从版权资源转向创新领域扩延.而如今,在线K歌正在成为抢占"云音乐"市场的重要砝码. 据统计,截至2019年,在线K歌用户规模已经接近3亿,网民渗透率达到了67.9%:在线音乐领域累计用户分布中,在线K歌用户比重逐渐增长.因为疫情的原因让人们积攒许久的线下消费需求迁移到了线上,为本就火热的在线K歌行业又添上了一把分量十足的干柴. 以往的几年中,在线K歌领域一直是唱吧与全民K歌的轮…

4月20日,声网Agora宣布对实时合唱技术方案全面升级,帮助国内知名迷你KTV品牌"咪哒"实现国内首个支持多终端.多人合唱.高音质的完整实时合唱解决方案的落地,结束了国内K歌行业长期探索"实时合唱"场景,却一直未能上线的现状. 在介绍声网完整的实时合唱解决方案前,我们先来回顾下目前在线K歌行业常见的两种在线合唱玩法,以及真正的"实时合唱"面临了哪些技术难点? 体验过在线KTV合唱玩法的用户都了解,目前几乎所有的在线合唱都是通过录制合唱与单通合唱…

摘要:人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代.AIGC时代的到来,将会带来巨大的机遇和挑战. 本文分享自华为云社区<GPT-4发布,AIGC时代的多模态还能走多远?系列之一: AIGC时代:未来已来>,作者: ModelArts 开发 . 人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代,即人工智能与图形计算相结合的时代.在这个时代,人们可以利用云计算.大数据分析等技术来处理和呈现多模态信息.例如,AI系统可以通过语音和图像识别技术对多媒体文件进行分析,从而实现智能的分类.检索和推荐.此外,…

Android系统从1.6版本开始就支持TTS(Text-To-Speech),即语音合成.但是android系统默认的TTS引擎:Pic TTS不支持中文.所以我们得安装自己的TTS引擎和语音包. 在项目中,一开始用的是手说TTS,免费版的,感觉声音很不僵硬,不自然,不连贯.付费版的还要钱激活,如果不激活,限制每次只能度5个字,而且比免费版也好不了多少.最后采用了讯飞语音TTS1.0,发音连贯自然,个人感觉很不错了,以后就用它. 介绍下使用方法: 1.首先下载讯飞的语音包apk,以及语音引擎a…

布尔不等式(Boole's inequality)也叫(union bound),即并集的上界,描述的是至少一个事件发生的概率(P(⋃iAi)" role="presentation">P(⋃iAi)P(⋃iAi))不大于单独事件(事件之间未必独立)发生的概率之和(∑iP(Ai)" role="presentation">∑iP(Ai)∑iP(Ai)). 即: P(⋃iAi)≤∑iP(Ai)" role="pres…

生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10…