StartDT AI Lab | 视觉智能引擎之算法模型加速

通过StartDT AI Lab专栏之前多篇文章叙述,相信大家已经对计算机视觉技术及人工智能算法在奇点云AIOT战略中的支撑作用有了很好的理解.同样,这种业务牵引,技术覆盖的模式也收获了市场的良好反响,而奇点云AIOT在市场的大面积铺开又给算法部门带来了新的挑战,也就是如何进一步的降低算法端计算成本,从而提升业务利润. 目标很简单,就是将现有算法模型在不降低准确性的前提下,缩小模型尺寸以节省硬件存储成本,简化模型计算复杂度,以节省硬件计算成本.这又小又快的模型优化要求,我们一般统称为模型加速问题…

StartDT AI Lab | 视觉智能引擎——从Face ID说起，浅析顾客数字化

“顾客就是上帝”,这句西谚揭示了顾客占据着商业活动中心地位这一客观规律.为了能更好地服务顾客,优化商家自身的服务与产品,对顾客的分析与需求调研一直是商业经营分析中的重中之重. 在商业互联网化.社会数字化的今天,这一规律越发明显.从Web1.0时代开始,Cookie就被发明出来,用以对“顾客”进行数字化描述和建档并归一化其互联网下的数字行为. 其后的Web2.0时代,随着移动互联网的发展,个人生活中的屏—人机交互端口变多了,原先用Cookie对 “顾客” 进行数字化的方式已无法完成对个人全渠道…

StartDT AI Lab | 视觉智能引擎+数据决策引擎——打造商业“智能沙盘”

众所周知,线上商家可以通过淘宝平台的大量前端“埋点”轻松获取商品的加购率.收藏率.转化率.成交额等大量基础信息,甚至商家能够在更精细的层面,获取商品关键字变化或者上新/爆款带来的流量变化数据,更甚者商家能够获取竞品的流量结构,从而不断调整自己的商品结构以及经营策略.那么如何让实体商家拥有淘宝一样的数据化运营能力呢?下面,我们主要以大型综合体为例,来看看为了实现我们伟大的使命——让商业更智能, 我们如何应用视觉智能引擎以及数据决策引擎来打造商业“智能沙盘”系统,从而帮助线下的商家在“智能沙盘”上通…

StartDT AI Lab | 视觉智能引擎——Re-ID赋能线下场景顾客数字化

人货场的思路是整个新零售数字化链路的核心,人是整个业务生命周期的起始点,图像算法的首要目标就是从图像中得到“人” .前一篇我们主要讲了Face ID的发展,Face ID帮助商家赋能了线下用户画像,把视觉计算的热情带到支付.安防等各行各业. 诚然,分析人的方式多种多样,各种分析行人的算法中,Face算法在其中有着得天独厚的优势,它在验证身份方面是最精准的(可以精确到支付验证),但Face算法在数量统计的准确度肯定不是最优的.因为很多场景下的Face ID受到了光照遮挡的影响,质量参差不齐,所以基…

StartDT AI Lab | 智能运筹助力企业提升决策效率、优化决策质量

在人工智能和大数据时代,越来越多的云上数据和越来越智能的模型开始辅助人们做出各种最优决策,从运营效率.成本节约.最优配置等方方面面,实现降本增效,进一步提升商业效率.京东.美团.滴滴.顺丰等众多知名厂商,都通过运筹优化平台,改造其供应链.智能派单.司乘匹配.智能分拣等等. 零售行业环节众多,从生产到仓库.到线下门店的供应链中,即使最终产品的需求非常稳定,长鞭效应也经常会发生.原因在于供应链中各节点只根据其相邻的需求信息进行生产或者供应决策时,需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上,逐级放大.更准…

StartDT AI Lab | 需求预测引擎如何助力线下零售业降本增效？

在当下经济明显进入存量博弈的阶段,大到各经济体,小到企业,粗放的增长模式已不适宜持续,以往高增长的时代已经成为过去,亟需通过变革发掘新的增长点.对于竞争激烈的线下零售行业而言,则更需如此. 零售行业一般涉及的环节众多,包括商品选品.采购.库存.渠道.促销等等.如何寻找核心点打通整条链路上的各环节,提升经营效率,增加盈利呢?我们给出的答案就是围绕人的精准需求预测. 人是新零售人货场的核心,也是线下零售企业最重要的资源.通过以精准需求预测为中心,拉通供应链上各环节,产生协同效应以提升经营效率.精准的…

StartDT AI Lab | 数据增强技术如何实现场景落地与业务增值？

有人说,「深度学习“等于”深度卷积神经网络算法模型+大规模数据+云端分布式算力」.也有人说,「能够在业内叱咤风云的AI都曾“身经百战”,经历过无数次的训练与试错」.以上都需要海量数据做依托,对于那些数据量匮乏的领域,就衍生出了数据增强技术.即,根据一个原始数据,稍作改动,变成一个对于AI来说的全新的数据. 01 为什么做数据增强? 数据规模的重要性到底怎样呢?可以说,深度学习的火热和蓬勃发展,直接源于普林斯顿大学教授李飞飞及她所带领的团队创作的一个包含百万级图片的数据集ImageNet.工业级人…

【转载】NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点：模型压缩、机器学习及最优化算法

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…

阿里巴巴AI Lab成立两年，都做了些什么？

https://mp.weixin.qq.com/s/trkCGvpW6aCgnFwLxrGmvQ 撰稿 & 整理|Debra 编辑|Debra 导读:在 2018 云栖人工智能峰会上,阿里巴巴推出的人工智能产品和相关服务真不少,包括一款天猫精灵人机交流车载系统,两款搭载天猫精灵系统的移动机器人太空蛋.太空梭,汽车战略重大升级,推出车路协同系统以及首款 L4 车辆协同自动驾驶新能源车.AI 前线对这些产品介绍做了整理,希望可以帮助大家了解阿里这段时间在智能语音.自动驾驶方面的最新研究和进展. …

腾讯 AI Lab 计算机视觉中心人脸 & OCR团队近期成果介绍（3）

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:周景超在上一期中介绍了我们团队部分已公开的国际领先的研究成果,近期我们有些新的成果和大家进一步分享. 1 人脸进展人脸是最重要的视觉信息之一.以貌识人.以貌取人是人的本性,也是最自然.最常用的身份确认和交互方式之一.互联网和移动互联网上每天上传和传播的天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关的(比如国际知名互联网公司Facebook每天都有亿级以上的海量人脸照片和视频上传),因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注…

AI时代：推荐引擎正在塑造人类

We shape our tools and afterwards our tools shape us. ------Marshall McLuhan 麦克卢汉说:"我们塑造了工具,反过来工具也在塑造我们." 我本人不反感AI,也相信人工智能会开创一个伟大的时代,但是我们要思考一些东西,至少知道那是什么.本人旨在让你了解当前人工智能应用最普遍的智能推荐引擎(Intelligent Recommendation Engine),其背后的设计理念,以及一些更深度的思考.关于理念,它不像技…

深度 | AI芯片之智能边缘计算的崛起——实时语言翻译、图像识别、AI视频监控、无人车这些都需要终端具有较强的计算能力，从而AI芯片发展起来是必然，同时5G网络也是必然

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务.个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点.语音识别会不断优化.私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端.因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据. 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端.在不久的将来,您的个人AI将会实时读…

PornHub 正式发布 AI自动标注色情演员引擎

http://igeekbar.com/igeekbar/post/501.htm Pornhub已经宣布推出一款全新的成人片识别引擎,这款引擎由AI驱动,使用计算机视觉技术自主检测和识别成人片内容以及表演者.这款AI引擎将让那些负责监视和标记无数小时色情影片的工作人员失业. 该引擎和算法迄今为止通过简单的扫描和解释镜头进行了训练,以识别超过1万种色情内容. Pornhub表示使用了数千个视频以及演员的官方照片来训练这个AI驱动的解决方案. 为了提升精确度,Pornhub网站要求用户验证AI模型…

阿里云视觉智能开放平台的人脸1:N搜索的开源替代-Java版（文末赋开源地址）

一.人脸检测相关概念人脸检测(Face Detection)是检测出图像中人脸所在位置的一项技术,是人脸智能分析应用的核心组成部分,也是最基础的部分.人脸检测方法现在多种多样,常用的技术或工具大多有insightface.pcn.libfacedetection.Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB.CenterFace.RetinaFace MobileNet0.25等等.目前具有广泛的学术研究价值和业务应用价值,比如人脸识别.人脸属性分析…

VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法]

VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] 分类: 技术杂烩 2006-02-18 12:26 15873人阅读评论(20) 收藏举报算法搜索引擎微软vbwebhtml 转载请注明来源: ,http://blog.csdn.net/tingya 谢谢合作原文出处:http://www.ews.uiuc.edu/~dengcai2/tr-…

ECCV 2018 | UBC&腾讯AI Lab提出首个模块化GAN架构，搞定任意图像PS组合

通常的图像转换模型(如 StarGAN.CycleGAN.IcGAN)无法实现同时训练,不同的转换配对也不能组合.在本文中,英属哥伦比亚大学(UBC)与腾讯 AI Lab 共同提出了一种新型的模块化多域生成对抗网络架构——ModularGAN,生成的结果优于以上三种基线结果.该架构由几个可重复利用和可组合的模块组成.不同的模块可以在测试时轻松组合,以便在不同的域中高效地生成/转换图像.研究者称,这是首个模块化的 GAN 架构. 据了解,腾讯 AI Lab 共有 19 篇论文入选 ECCV 201…

好未来AI Lab 思考下面的问题

好未来AI Lab和科赛联合举办的TAIL CAMP——AI实战训练营图像识别: 卷积层是所有CNN网络中必不可少的模块,请解释为什么3X3的卷积是最为常用的卷积核大小?小尺寸卷积核(1x1)和大尺寸卷积核(如7x7)都具有哪些优势和劣势,各自适用于什么场景?卷积核的尺寸可否为偶数,为什么? 假设我们有一个已经训练好的网络模型,有哪些方法可以在尽可能保证精度损失小的前提下实现模型压缩及网络加速?分别有什么需要注意的地方? 鞍点.局部极值以及过拟合是网络训练过程中经常发生的问题,请尽可能列举出三…

阿里开源新一代 AI 算法模型，由达摩院90后科学家研发

最炫的技术新知.最热门的大咖公开课.最有趣的开发者活动.最实用的工具干货,就在<开发者必读>! 每日集成开发者社区精品内容,你身边的技术资讯管家. 每日头条阿里开源新一代 AI 算法模型,由达摩院90后科学家研发近日,阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 ESIM.该算法模型提出两年多,已被包括谷歌.facebook 在内的国际学术界在200多篇论文中引用,更曾在国际顶级对话系统评测大赛(DSTC7)上获得双料冠军,将人机对话准确率的世界纪录提升至94.1%. 最强干货淘宝 TypeSc…

deeplearning.ai 改善深层神经网络 week2 优化算法听课笔记

这一周的主题是优化算法. 1. Mini-batch: 上一门课讨论的向量化的目的是去掉for循环加速优化计算,X = [x(1) x(2) x(3) ... x(m)],X的每一个列向量x(i)是一个样本,m是样本个数.但当样本很多时(比如m=500万),向量化依然不能解决问题.所以提出了mini-batch的概念(Batch是指对整个样本都操作,mini-batch指只对所有样本的子集进行操作).把若干样本合并成一个mini-batch,比如这里选择1000,X{1} = [x(1) x(…

deeplearning.ai 改善深层神经网络 week2 优化算法

AI系统——机器学习和深度学习算法流程

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量. 但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率. 深度学习这几年特…

华为高级研究员谢凌曦：下一代AI将走向何方？盘古大模型探路之旅

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q…

“体检医生”黑科技|让AI开发更精准，ModelArts更新模型诊断功能

摘要:华为云AI开发平台ModelArts黑科技加持AI研发,让模型开发更高效.更简单,降低AI在行业的落地门槛.全面的可视化评估以及智能诊断功能,使得开发者可以直观了解模型各方面性能,从而进行针对性的调优. 今年,全新发布的华为云ModelArts备受关注,创新黑科技成为AI界团宠. 模型构建一直是AI落地行业遇到的挑战之一,尤其是如何对即将部署上线的模型进行评估和诊断,以确保研发是否满足业务需求,保证AI产品的质量水平,让评测结果优秀的模型直接投入生产环境,对差强人意的模型进行调优. 华为云…

Python之算法模型-5.1

一.这里学习的算法模型包含监督学习和非监督学习两个方式的算法. 其中监督学习的主要算法分为(分类算法,回归算法),无监督学习(聚类算法),这里的几种算法,主要是学习他们用来做预测的效果和具体的使用方式. 二.分类算法 1)K-近邻算法 a.公式 2个样本,3个特征 a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3) 欧式距离: ____________________________________ p = √(a1 -b1)^2 + (a2-b2)^2 + (a3 - b3)^2 b.说明:K-近…

Fixflow引擎解析(四)(模型) - 通过EMF扩展BPMN2.0元素

Fixflow引擎解析(四)(模型) - 通过EMF扩展BPMN2.0元素 Fixflow引擎解析(三)(模型) - 创建EMF模型来读写XML文件 Fixflow引擎解析(二)(模型) - BPMN2.0读写 Fixflow引擎解析(一)(介绍) - Fixflow开源流程引擎介绍我们在第一章中介绍了怎么通过EMF读写BPMN2.0官方元素, 第三章中介绍了怎么建立一个简单的EMF模型来读写XML, 在这章里边我们介绍下怎么给BPMN2.0模型注入扩展元素. 1.为什么需要扩展由于BPMN…

Fixflow引擎解析(三)(模型) - 创建EMF模型来读写XML文件

Fixflow引擎解析(四)(模型) - 通过EMF扩展BPMN2.0元素 Fixflow引擎解析(三)(模型) - 创建EMF模型来读写XML文件 Fixflow引擎解析(二)(模型) - BPMN2.0读写 Fixflow引擎解析(一)(介绍) - Fixflow开源流程引擎介绍关于EMF EMF(全称Eclipse Modeling Framework),是Eclipse组织推出的建模框架.它能够帮助软件开发人员将模型(UML, XSD等)转换成为健壮且功能丰富的Java代码.通过使用E…

Fixflow引擎解析(二)(模型) - BPMN2.0读写

Fixflow引擎解析(四)(模型) - 通过EMF扩展BPMN2.0元素 Fixflow引擎解析(三)(模型) - 创建EMF模型来读写XML文件 Fixflow引擎解析(二)(模型) - BPMN2.0读写 Fixflow引擎解析(一)(介绍) - Fixflow开源流程引擎介绍 1.关于BPMN2.0 网上的资料比较多下面引用一段维基百科对BPMN的定义: 业务流程建模标记法(BPMN, Business Process Modeling Notation)是对象管理组织(OMG, Obj…