人工智能

今日，百度公司、吉利控股双双发公告，官宣组建一家智能汽车公司。 百度将以整车制造商的身份进军汽车行业。其表示，新组建的百度汽车公司将面向乘用车市场，让用户购买到更极致的智能电动汽车。据业内人士透露，如果百度主导这次合作，吉利会成为代工厂吗？ 百度联手吉利：制造智能汽车 据媒体报道，针对“吉利为百度代工生产？”这一问题，吉利控股集团副总裁杨学良表示：“可以理解为我们一定程度上是为百度代工，但这个代工肯定不简简单单是制造，我们有自己的架构、有工程能力、测试能力和包括供应链，更重要的是有生产和质量控制，它是一个工程技术的支持概念。” 简单来讲，吉利所承担的角色比代工更复杂，是技术和产能的双重支持。而百度是合资公司主要股东，专注于 软件 和自动驾驶层面的研发。这也是大家最熟悉的“术业有专攻”。 据悉，百度汽车公司独立于母公司体系，保持自主运营；同时百度将人工智能、Apollo自动驾驶、小度车载、百度地图等核心技术全面赋能汽车公司，支持其快速成长。双方将基于吉利最新研发的全球领先纯电动架构--浩瀚SEA智能进化体验架构，在智能汽车制造相关领域展开紧密合作，共同打造下一代智能汽车。 免责声明： 凡标注转载/编译字样内容并非本站原创，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。 轻便电摩究竟怎么样？实测雅迪T6铂金版见真章 10087.2公里的吉尼斯世界纪录

【题意】有一个长度为n的01序列，每一段极大的连续1的价值是L^3（长度L）。现在给定n个实数表示该位为1的概率，求期望总价值。n<=10^5。 【算法】期望DP 【题解】后缀长度是一个很关键的量，设g[i]表示前i个的期望后缀长度。根据全期望公式，依赖于第i-1位为0或1：（以下所有公式最后省略+(1-ai)*0） $$g[i]=a_i*(g[i-1]+1)$$ 设f[i]表示前i个的期望长度，当第i-1位为1时，f[i]相对于f[i-1]的后缀多了[ (g[i-1]+1)^3 ] - [ g[i-1]^3 ]的代价，即： $$f[i]=f[i-1]+a_i*(3*g^2[i-1]+3*g[i-1]+1)$$ 等等，这没有结束，只有加法和乘法满足期望的线性， 不包括乘方 。通俗地说，期望的乘方不等于乘方的期望。 设g2[i]表示前i个的期望“后缀长度的平方”，同样的g2[i]相对于g2[i-1]多了[ (g[i-1]+1)^2 ] - [ g[i-1]^2 ]，即： $$g_2[i]=a_i*(g_2[i-1]+2*g[i-1]+1)$$ 复杂度O(n)。 #include<cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; const int maxn= 100010 ; double f

「中国美颜」与「韩国的整容」「日本的化妆」并称亚洲三大邪术。这三大邪术曾经长期伤害着社长的感情，当然，在众多老实人心里，为祸最重、势头最猛的还是美颜。 各种美颜app层出不穷， 作为妇女爱好者的社长一上网，一水儿的翘臀、尖脸、大眼珠子，让以“老湿”著称的社长难以自制。可是，看图伤肾，见面伤心，每次见到真人时，原形毕露的女同志们总是 能轻易地把社长的心给捅成马蜂窝。 身为“老实人”的社长每次看到那些“拍照五秒钟，修图两小时”的自拍，内心都在嘶吼“姑娘，让我们以诚相待，请您收了神通吧！” 不过后来社长发现了一款“一件卸妆”神器，那就是被外媒评为“女性的敌人”的MAKEAPP。 所谓美颜应用三件宝：美白、瘦脸、假睫毛。MAKEAPP来了一个逆向抄底，让照片上人的皮肤变暗，脸型变圆，再让睫毛和眉毛变淡。 这款软件声称“这款APP中的AI能够自动识别妆容，通过一键操作让美女变素颜，暴露出她们的真实面容。” 然而多用几次就会发现其实这款软件并不能算是智能，而这款软件的核心就是：做丑。这款软件并不能真正识别你是否已经化了妆，不管是素颜还是已经美颜过了，直接就假定照片里的人是个“妖艳贱货”，废话不多，先给丫往丑了做再说。 MAKEAPP简单粗暴的处理方式虽说不可取，但是这个软件倒也算是“打响了反美颜主义的第一枪”，起码在一定程度上起到了让众多“照骗达人”闻风丧胆、跳脚痛骂的作用。

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 在杂波和遮挡情况下，对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配，这些视图之间自动建立对应关系，形成一个相对转换图，用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图，该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复，直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明，本文算法在识别率和效率方面都是优越的。 1.算法框图 （1） 离线三维建模 本文对多维视图对应算法使用4d散列表来执行一组对应搜索，如上图中的模块B和C，自动建立自由形式对象的无序2.5d视图之间的对应关系，结果是无序视图之间的相对转换的生成树，用于在基坐标系下粗略地对它们进行配准，使用多视图精细配准(模块D)对配准进行细化，然后将视图集成并重建为无缝三维模型(模块E)。 （2）在线识别与分割 场景的点云被转换成三角形网格，由于性能原因而被抽取。接下来，从这个网格中随机选择一对顶点来构造张量

来自：机器之心 你的线性代数，过了没？ 不论是结构力学还是人脸识别，理工类型的科研，深究之后就会发现到处都是线性代数的身影。这样一门课程，要是在大一的时候学不好，可是会要命的。 在国内上过大学的理科同学应该都见过《线性代数》（同济版），就算没有学过，也是听过它的大名。作为一名过来人，只能说，晦涩难懂，章节混杂... 即使不少 985、211 走过高考独木桥的学生，每到期末考试，也要默默祈祷不要挂科。现在想起一些内容：相似矩阵、线性变换、特征值、特征向量…… 真是一个头两个大。 作为一本大学教材，让学习者如此后怕，是该考虑一下教材问题了。如今已经毕业多年，没想到最近在知乎上看到一篇文章《《线性代数》（同济版）——教科书中的耻辱柱》，点赞量快突破五千。对于这篇文章，大家有时间可以读一下，看看是不是同意作者的观点。 线性代数真的很重要，这是很多工程技术人员走上工作岗位的最大感受。好多算法都用到线性代数的知识，就比如现在非常热门的深度学习，它的底层实现方式用到好多线性代数方面的知识。如果底层基础打不好，不明白其中的原理，算法实现方式真的很难理解，更不可能去创新了。好的教材才能起到事半功倍的效果。 目前这本教材已更新了好几版，每次更新的内容看起来也是无关紧要，如果有下次版本更新，还是希望制定教材的老师们听取一下广大学生的建议。 同济版《线性代数》何以引发众怒？ 一直以来，同济版《线性代数

根据多年的经验，以下计算机EI源刊可以说是百发百中(只要有工作量，并不需要什么创新性均可录用): Journal of Computers (JCP, ISSN 1796-203X), Journal of Networks (JNW, ISSN 1796-2056), Journal of Software (JSW, ISSN 1796-217X). Journal of Computational Information Systems，ISSN 1553-9105 Information Technology Journal, ISSN 1812-5638 Journal of Information& Computational Science,ISSN 1548-7741 Journal of Systems Science and Information,ISSN: 1478-9906 Journal of Convergence Information Technology, ISSN 1975-9320 International Journal of Digital Content Technology and its Applications ,ISSN: 1975-9339 International Journal of Advancements in

数年前，AI还是一个襁褓中的婴儿。如今，AI已经成为各大科技公司的业务增长主力。 中国信息通信研究院统计预测数据显示，2020年全球人工智能市场将达到6800亿元人民币。中国四大科技公司BATH——百度、阿里、腾讯、华为都在争抢这块炙手可热的市场。 AI技术上，四家科技巨头公司你追我赶，难分输赢。但有意思的是，其中一家公司却另辟蹊径，从产业应用中率先破局，创造了领先业界的AI产业生态。这家公司正是腾讯。 “现在很多公司都在提all in AI。不过，腾讯的目标并不是all in AI，而是——AI in all。”2017年，腾讯COO任宇昕在腾讯全球合作伙伴大会上，喊出腾讯AI的战略宣言。 2020年，这句宣言已落地为腾讯坚实的AI产业布局。经过3年潜行，腾讯的AI业务悄然生长，成为一片郁郁葱葱的技术森林。从消费互联网到产业互联网的各业务条线，结成了一张管道网络，持续为腾讯AI输送源源不断的营养。 AI对于腾讯不是一颗大树，而是一片森林，一种生态。 AI战场上，腾讯采取了它最擅长的打法，连接一切。通过“AI in all”战略，腾讯搭建了以两大科技实验室矩阵为“双引擎”驱动的AI战舰，为消费互联网和产业互联网赋能，连接游戏、社交、金融、医疗、教育等产业，形成一层紧密的AI产业生态网络。 AI并未成年。目前，全球各大科技公司的一些AI产品仍在初级阶段。但是AI迭代速度往往出人意料

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从2015开始国内就开始慢慢接触Python了，从16年开始Python就已经在国内的热度更高了，目前也可以算的上"全民Python"了。 众所周知小学生的教材里面已经有Python了，国家二级计算机证也需要学习Python了！ 因为Python简单、入门快，是不少程序员入门的首选语言。 Python 可用的地方非常多。无论是从入门级选手（爬虫、前端、后端、自动化运维）到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围更多的小伙伴都开始学习 Python。 推荐下小编的Python学习群；629440234，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2018最新的Python和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。 每天晚上20:00都会开直播给大家分享Python知识和路线方法，群里会不定期更新最新的教程和学习方法（进群送2018Python学习教程），大家都是学习Python的，或是转行，或是大学生，还有工作中想提升自己能力的Python党，如果你是正在学习Python的小伙伴可以加入学习。最后祝所有程序员都能够走上人生巅峰，让代码将梦想照进现实，非常适合新手学习，有不懂的问题可以随时问我，工作不忙的时候希望可以给大家解惑 而现在 Python 的火爆已经来到了程序员的圈子外，进入了×××

第五届先进算法与控制工程国际论坛 （ IWAACE 2021 ） 会议简介 2021年第五届先进算法与控制工程国际论坛（IWAACE 2021）将于2021年2月26-28日在中国珠海召开。 IWAACE 2021 将围绕“先进算法”、“控制工程”等研究领域，为所有学者、行业专家提供一个交流新想法和研究成果的有利平台。 本次会议也将助力参会者建立业务或研究上的联系以及寻找未来事业上的全球合作伙伴。我们希望这次会议能够对这些最新科学领域的知识更新做出重大贡献。诚挚欢迎海内外学者投稿和参会。 会议信息 会议简称： I WAACE 202 1 会议全称： 2021 5th International Workshop on Advanced Algorithms and Control Engineering 会议地点： 珠海 ， 中国 研究领域： 先进算法 控制工程 官网地址： http://www.iwaace-hn.com/ 会议特色 1.EI 、Scopus双检索 ，检索时间稳定 在 会后 3- 6 个 月。 2.支持作者组建workshop形式投稿 论文检索 本次会议所录用的论文将在《Journal of Physics: Conference Series》（JPCS）（ISSN：1742-6588）上发表，并提交EI、Scopus等核心索引。 往届均已检索