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【技术精华汇总】不一样的技术创新——阿里巴巴2016双11背后的技术
  每年的“双11”是阿里技术的大阅兵和创新能力的集中检阅。2016年的“双11”背后,更是蕴藏了异常丰富的技术实践与突破。   历经1个月的编写,最终27篇精华技术文章入册《不一样的技术创新-阿里巴巴2016双11背后的技术》(以下简称《不一样的技术创新》)一书。这27篇“2
将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读
结合人工智能视频理解流程和用户的需求场景,我们将视频AI的功能分成四个大部分,视频智能审核、视频内容理解、视频智能编辑、视频版权保护。其中视频审核功能包括视频鉴黄、暴恐涉政识别、广告二维码识别、无意义直播识别等,利用识别能力将网络上没营养和不健康的视频内容进行排查和处理;视频理解功能包括视频分类、标签,人物识别、语音识别,同时也包括对视频中的文字进行识别(OCR);视频编辑层面可以实现视频首图、视频摘要、视频highlight的生成,同时支持新闻拆条;关于视频版权,支持视频相似性、同源视频检索和音视频指纹等功能。
最新最全的阿里云产品手册出炉
2017年杭州云栖大会期间,阿里云隆重发布了《阿里云产品手册》(中/英版),并提供移动端、PC端等多种在线阅读和下载方式,普惠广大客户和开发者,方便快速准确定位到最合适自己的云产品。
7月31日云栖精选夜读 | 在浏览器上也能训练神经网络?TensorFlow.js带你玩游戏~
杂原子掺杂碳材料,由于其大比表面积、高孔隙、良好的电子传导性以及热、机械稳定性等特点,已被广泛应用于催化、能源、生命科学等领域。传统的制备方法往往都以不可再生碳源作为原料,制备过程一般要加入昂贵的模板、活化剂及杂原子源等。
【云周刊】第155期:助APP尽情“撒币”,直播答题背后的技术实现难度究竟几何?
助APP尽情“撒币”,直播答题背后的技术实现难度究竟几何?将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读,【再论深度学习必死】马库斯回应14大质疑,重申深度学习怀疑论...更多精彩内容,尽在云周刊!
一文读懂目标检测AI算法:R-CNN,faster R-CNN,yolo,SSD,yoloV2
## 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。上文我们对物体识别领域的技术方案,也就是CNN进行了详细的分析,对LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。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
想学习高大上的深度学习技术么?快来看看这本书
本文简单介绍了 Goodfellow 所著的《深度学习》的主要内容,非常透彻地分析了该书的优缺点以及适用群体。想学习深度学习么?快来看看吧。
深度学习与人工智能革命:part I
人工智能始于思想实验,深入了解AI和深度学习的历史,并了解它们为什么现在取得快速的发展。
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