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机器学习对抗案例:愚弄Google图像识别算法
Cloud Vision API 据麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 12 月公开的的研究显示,这些对抗性的例子比以前所了解的要容易...
天气预报什么时候可以准一点?
能达到100%?   收集大量与大气层、地球表面有关的数据,比如温度、湿度、风力状况,这是现代天气预报的基础。在数据之间存在误差,那就需要用已有...
UNIT2.0升级说明(0509~0621)
把干预的对话加入训练数据,重新训练后,干预记录的对话将可能进一步提高BOT模型的泛化理解能力。也可以在对话过程中(在使用UNIT对话API...
如何在有限算力下实现智能驾驶多任务高精度识别?
程度不一,且不同区域的车道线新旧对识别也有很大的影响。 针对上述场景,本次飞桨产业实践范例库基于真实场景中的车载影像数据,推出了...
我们的"迁移学习"学习
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中,我们都会假设 training 和 inference 时,采用的数据服从相同的...
召集有识之士共创智能应用平台
解决问题的步骤: 1,要解决的问题的类型。 2,问题涉及到的数据。 3,提交训练数据集。 4,模型训练准确率。 5,输入测试数据。 6,获得结果...
Apache Doris 在京东广告平台的应用
6月29日,Doris有幸得到中国信通院云大所、大数据技术标准推进委员会的支持,在中国信通院举行了0.11.0新版本预览线下沙龙。各位嘉宾...
百度知识图谱获中国电子学会科技进步一等奖
4月21日,以“大数据+”为主题的第十三届中国电子信息技术年会在苏州召开,百度知识图谱荣获2017中国电子学会科技进步一等奖。 百度副总裁...
数字孪生——智慧矿山的发展机遇
系统建设、优化和关键技术为核心,基于矿山信息物理空间的数字孪生和深度学习方法构建全域感知、边缘计算、数据驱动和辅助决策的智慧矿山平台基于数据...
打卡学习15天让你成为智能对话训练师
随着人工智能的发展,AI技术在各个应用场景成功落地,相关的岗位也逐渐出现供不应求的趋势。在智能对话领域,存在着大量数据的处理、模型的构建...
2017年百度世界大会分论坛【AI技术与平台】
,AI技术平台体系(AIG)总负责人。   我们正处于第4次工业革命,这次的核心驱动力就是人工智能。在第十九大会议中提出,要推动互联网、大数据...
百度大脑6月盘点-AI产品上新升级集锦
合适版本一键安装、卸载和升级;新增资源监控功能,对当前资源使用情况进行动态监控;提供数据模型可视化能力,用户可以更直观、清晰地查看数据的特征...
【人体分析-人体属性识别】-Java示例代码
(ImageAPI.BODYATTR_API, accessToken, param); System.out.println...
官方文档中的识别手写数字的例子运行报错
程。paddle.dataset.movielens.train()和paddle.dataset.movielens.test()分别做训练和测试数据集。 这两个函数各自返回一个reader...
fluid1.5 采用paddlecloud 集群训练后 将模型数据文件下载到本地 用线上c++加载报错
terminate called after throwing an instance of 'paddle::platform::EnforceNotMet' what(): Cannot get attribute height_sections by type std::vector, its type is std::vector at [baidu...
项目没人看,自己推广一波。金融风控数据竞赛收集复现,花式特征工程
有人看才有继续写的动力啊!球球大哥们走过路过fork一波   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2267799   https://aistudio.baidu.com/aistudio/pro...
求助大佬们,报错问题:PPYOLO实战:标注制作数据集-识别作业进行批改
开始训练时报错! python work/PaddleDetection/tools/train.py -c work/ppyolo.yml --eval   报错: 2021-10-18 16:01:16,864-INFO: If regularizer of a Parameter has been s...
小白请教图像分割相关应用模型训练
怎样的算法和设置。 我的数据条件:数据集大小:~1000张照片左右数据集现状:只有照片,并没有手动划分颗粒范围的“正确答案”,手动划分...
百度飞桨Python小白逆袭大神学习心得
,从python的基础知识,数组,列表到爬虫数据收集,制作数据集,深度学习模型迁移训练,模型的预测,最后到综合性的练习,感觉内容比较的充实,完整,整体...
继续努力(小白逆袭大神打卡营)
。 这期课程中我感受最深的是有关网站信息爬取和数据集制作的部分。过去我使用的数据集都是现成的,但是现成的数据集在数量、质量上可能都不是非常的理想...
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