背景调研   随着AI渗透到各行各业,人们对语音的需求也越来越大,最近一两年,各种AI音频设备如雨后春笋般冒出.各种智能AI设备的推出,意味者市场对低成本的音频采集设备越来越多.针对这种情况,我们开发出了一整套专门负责采集音频信号的解决方案.该解决方案有着什么特点呢? 方案介绍   这个解决方案和传统的解决方案有很大区别.主要表现以下几个方面: 低成本:该解决方案使用的是一颗单芯片就可以搞定,外围器件极少,因此成本可以控制的非常低. 高灵敏度:该方案可以支持高达10米的远场信号采集,并支持搞到采

声明:本文首发在博客园晨星落羽,Shulin_Cao和lvmememe首页,转载请注明出处. 前言 2016.5到2017.5,我们三人(lvmememe,Shulin_Cao,晨星落羽)共同完成了一个本科生科研项目--简体中文版儿童搜索引擎.在做的过程中我们发现,垂直搜索引擎的框架其实都差不多,只不过数据库中存的资源不同而已,一些技术比如网页爬虫.网页提取.信息检索在大多数垂直搜索引擎中是通用的.因此就有了这篇文章,把我们在做项目的过程中用到的技术分享出来,希望能够对感兴趣的朋友有所帮助.本文

[目的]鱼类识别对渔业资源的开发利用有着重要的意义.针对海底环境恶劣.拍摄环境亮度低.场景模糊的实际情况导致海底观测视频品质差,视频中的鱼类识别难的问题以及现有鱼类识别方法存在的鱼类标注数据集过少导致训练的深度模型准确度不高的问题. [方法]本文提出了一种基于百度EasyDL定制化图像识别平台的海底鱼类识别方法.首先使用伽马校正法和暗通道先验算法对图片数据进行预处理,提高图片亮度和清晰度,接着利用百度EasyDL定制化图像识别平台构建初鱼类识别模型,再使用数据增强等方法对模型进行调优,提高模型识

原始论文下载: 一种基于δ函数的图象边缘检测算法. 这篇论文读起来感觉不像现在的很多论文,废话一大堆,而是直入主题,反倒使人觉得文章的前后跳跃有点大,不过算法的原理已经讲的清晰了.     一.原理 文中提出的边缘检测算法原理也不是特别复杂,使用了一个低通滤波函数以及一个高通滤波函数,其形式分别为:                                             (1)                   (2) 当图像中的噪音比较少时,可以直接使用高通滤波器对图像进行滤

LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法 1 前言 本文主要介绍本人在全球人工智能技术创新大赛[赛道一]设计的一种基于完型填空(模板)的多标签分类算法:LM-MLC,该算法拟合能力很强能感知标签关联性,在多个数据集上测试表明该算法与主流算法无显著性差异,在该比赛数据集上的dev效果很好,但是由于比赛期间事情多,没有好好在test集做测试. 个人认为该算法根正苗红,理论上可以获得更好的效果,因此做个开源,抛砖引玉,希望有人能提出更为有效的改进.本次开源的代码可读性较强,也有较高的扩展性,本人

本文内容包含以下章节: Chapter 2 AI Methods Chapter 2.1 General Notes 本书英文版: Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook 这个章节主要讨论了在游戏中经常用到的一些基础的人工智能算法.这些算法大部分都出现在一些人工智能和机器学习的入门书籍中.在讲解算法在游戏中的应用的时候,会以吃豆人(Ms Pac-Man)作为样例,讲解怎么用行为树算法,树搜索算法,监督学习算法,无监督学习算法

​算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息. 2. Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念.它并不特指某种具体的算法,而是一类算法的统称.Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可

0. 前言 AI的场景丰富多彩,AI的评价方法百花齐放,这对于设计一套更通用的评测框架来说,是一个极大的挑战,需要兼顾不同的协议,不同的模型环境,甚至是不同的操作系统.本文分享了我们在AI评测路上的一些实践经验,重点介绍了我们在解决执行环境的不确定性方面所做的一些尝试.弹性容器是我们当前最合适的解决方案,期望对大家也有所启发. 1. AI评测是什么? 在当前的AI产品研发中,需要经常回答类似这样的问题.比如哪一款智能音箱更好一些,哪一款引擎更加厉害,或者是哪一个机器学习算法更适合我去用. 诸如此

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application

作为小学期程序设计训练大作业的一部分,也是自己之前思考过的一个问题,终于利用小学期完成了贪吃蛇AI的一次尝试,下作一总结. 背景介绍: 首先,我针对贪吃蛇AI这一关键词在百度和google上尽心了检索,大致获得了一下信息 1.A*寻路算法是人工智能中的一个经典算法,很多AI利用这个算法提高性能. 2.在alphaGo一战成名,人工智能家喻户晓之后,有一个贪吃蛇AI吃满全屏的GIF图已读在微博疯转. 3.这个GIF图早在2013年就已经出现了(其实比alphaGo早). 4.国内过于贪吃蛇AI(也

前言: 算是"long long ago"的事了, 某著名互联网公司在我校举行了一次"lengend code"的比赛, 其中有一题就是"智能俄罗斯方块". 本着一向甘做分母, 闪耀分子的绿叶精神, 着着实实地打了一份酱油. 这次借学习H5的机会, 再来重温下俄罗斯方块的AI编写. 本系列的文章链接如下: 1). 需求分析和目标创新 2). 游戏的基本框架和实现 这些博文和代码基本是同步的, 并不确定需求是否会改变, 进度是否搁置, 但期翼自己能

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-

本篇文章我要写的是基于的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,,腐蚀在二值图像的基础上做"收缩"或"细化"操作,膨胀在二值图像的基础上做"加长"或"变粗"的操作.那么什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 上一篇我是直接用MATLAB处理后的

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81628028 首先,本文不是为了增加大家的焦虑感,而是站在一名学生的角度聊聊找AI算法岗位的那些事儿(不喜请喷). 熟悉Amusi的同学应该知道,Amusi 是一名十八线过气211院校的研二学生.因此有幸成为秋招大军的一员.原本想着秋招完,拿到不错的Offer,再来写篇文章来总结的,但随着指针在转,越发觉得写一篇相关文章很重要. 这里先申明一下,AI算法工程师范围很大,细分一下:深度学

本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作,膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作. 什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 腐蚀 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程.可以用来消除小且无意义的物体.用3X3的结构元

最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下

摘自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 测试程序:RecommenderTest.java 测试数据集:item.csv 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5 2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0 3,101,2.5 3,104,4.0 3,105,4.5 测试程序:org.conan.mymahout.recommendation.job.RecommenderTest.

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示