功能特性 下载 https://www.microsoft.com/en-us/store/p/translator/9wzdncrfj3pg…

AI翻译服务通过硬件.软件连接千千万万个应用场景,会打破语言不通的尴尬局面吗?会是人工翻译的终结者吗? 世界这么大,我想去看看!十一长假临近,梦想中的你背起行囊,自由行走在异国的大街小巷.然而现实的画风很有可能是这样的:走出国门没几天,你就发现期待已久的旅行,因为看不懂听不懂,而身在囧途.此时的你捶胸顿足地感慨道:世界上最遥远的距离,不是天涯海角,是你站在我面前,我却不知道你在说什么. 9月21日,百度智能翻译机在日本发布.名古屋有哪些好玩的景点?怎么乘车最便捷?翻译机流畅精准的中日互译令人惊叹…

分享一个百度智能手环开源项目的设计方案资料. 项目简介 百度云智能手环的开源方案是基于Apache2.0开源协议,开源内容包括硬件设计文档,原理图.ROM.通讯协议在内的全套方案,同时开放APP和云服务的免费使用.这套方案不仅能实现运动记录.睡眠记录检测.时间显示.来电提醒等常规功能,还整合了百度健康云服务,为用户提供基于数据整合的衍生健康服务.百度智能手环基于Nordic公司nRF51822芯片开发,芯片集成BLE蓝牙4.0协议.使用LIS3DH作为加速度传感器,进行运动和睡眠监测. 百度智能…

针对深度学习(神经网络)的AI框架调研 在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习(神经网络),后续将引入AI芯片,因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架,包括Intel(MKL CPU).谷歌(TPU).NVidia(GPU).华为和寒武纪,发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架. 从收集到的信息来看: 1.目前TensorFlow在智能边缘计算中是主流,例如TensorFlow提供了移动端应用开发API,参考资料中包含了示例. 2.AI芯片对深度学习的加速效果,其中NVI…

​编者按:日前,华为新发布的Mate 10手机系列采用Microsoft Translator技术实现了AI驱动型离线翻译功能.华为Mate 10是首款具有NPU(专用神经处理单元)的手机,可用于加速AI的计算任务.它独有的硬件加速能力,结合Microsoft Translator在神经网络离线文本翻译方面的技术成果,为用户提供了业界独一无二的离线语言体验:无需互联网连接即可实现神经网络翻译功能. 华为携手Microsoft Translator,借助AI的力量突破了语言屏障,将离线文本和图片翻…

为什么AI的翻译水平还远不能和人类相比? https://mp.weixin.qq.com/s/0koIt-qu9IOVxNhbFcZr1Q 作者 | SHARON ZHOU 译者 | 王天宇 编辑 | 2812 出品 | AI 科技大本营 [导读]前一段时间,大家都在热议 Google 的翻译系统出现了一些相当奇怪的结果,例如下图呈现的是最被大家谈及的一个翻译结果. 后来 Google 发言人也对包括数据在内等因素做出了解释(“这只是一个将无意义的话语输入系统然后产生无意义输出的功能”),随后…

昨日内容回顾 1. 简述flask上下文管理 - threading.local - 偏函数 - 栈 2. 原生SQL和ORM有什么优缺点? 开发效率: ORM > 原生SQL 执行效率: 原生SQL> ORM 如:SQLAlchemy依赖pymysql 3. SQLAlchemy多线程连接的情况 一.flask标准目录结构 标准flask目录结构 Project name/ # 项目名 ├── Project name # 应用名,保持和项目名同名 │   ├── __init__.py #…

NIPS 2018 | 程序翻译新突破:UC伯克利提出树到树的程序翻译神经网络 机器之心 ​ 已认证的官方帐号 49 人赞同了该文章 选自arXiv,作者:Xinyun Chen.Chang Liu.Dawn Song,机器之心编译,参与:Geek AI.张倩. 程序翻译是将一种语言的遗留代码迁移到用另一种语言构建的生态系统的重要工具.本文作者首次使用深度神经网络来解决程序翻译问题.他们观察到程序翻译是一个模块化的过程并据此设计了一个树到树的神经网络,将源树转换为目标树.与其他神经翻译模型相比,…

2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…