计算机视觉

今天，推特宣布任命斯坦福教授、华人学者李飞飞为董事会成员，「共同推进公司的持续变革」。 机器之心报道，参与：蛋酱、小舟。 北京时间 5 月 12 日，推特公告宣布，任命斯坦福大学计算机科学教授、前谷歌副总裁李飞飞为董事会独立董事，立即生效。 推特执行董事长 Omid Kordestani 提到：「李飞飞博士拥有深厚的技术经验和 AI 专业知识，将为推特董事会带来工程、计算机科学和人工智能方面的专业经验和相关洞见。推特将持续利用技术力量来提升服务质量，实现我们的长期目标。我们将共同促进推特的积极变革。」 李飞飞表示：「推特是科技连接世界的一个重要平台，我很荣幸在推特公司历史上如此重要的时刻成为董事会的一员。AI 和机器学习将对技术及其用户产生巨大的影响，希望能在此奉献我的经验，让所有使用这项服务的人受益。」 李飞飞所提到的「重要时刻」，或许指的是近来推特 AI 工具所面临的一系列考验。 自从新冠疫情爆发以来，推特平台上即出现了大量关于 COVID-19 的错误信息，包括「5G 制造和传播新冠病毒」等阴谋论观点，4 月初，英国连续发生两起 5G 信号塔被烧事件。尽管没有任何科学依据，但许多误导性言论却大肆传播。 近段时间以来，推特一直在删除「可能会对民众健康或福祉带来直接风险」的疫情相关推文，但事实证明仍有大量包含错误内容的推文正在社交网络中传播。就在今天，推特进一步更新措施

编者按： 人工智能发展日趋成熟，也成为众多开发者职业生涯的首选方向。然而相较于其他领域，人工智能中的深度学习、机器学习、计算视觉、神经网络等技术更为错综复杂，进修难度也更胜一筹。对此，对于入门和想要进阶的学生及开发者群体，该如何攻克？在本文中，来自英国萨里大学机器学习与计算机视觉专业硕士Richmond Alake将从自身学业历程出发，分享一下其在读机器学习硕士的收获，以及相关的经验与课程，希望能帮助大家有所收获。 作者 | Richmond Alake，已获作者翻译授权 译者 | 鹿未来 ，责编 | 屠敏 头 图 | CSDN 下载自东方 IC 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 以下为译文： 其实，每所大学的课程不会有太大差异。所以，大家可以从本文了解机器学习和计算机视觉理学硕士的一些内容。除了在学习期间获得的东西之外，我还会分享更多学术知识，以及作为一名计算机视觉工程师职位相关的其他信息。 攻读机器学习硕士需要具备哪些必备技能？ 研究生期间都会做一些选题，这些课题主要是反映机器学习领域的未来一些发展方向。而且机器学习的每个课程里都涵盖了很多内容。因此，我在修读MSc（Master of Science）学位需要确保在学习这些课程之前，还需要具备以下前提条件： 理解线性代数和微积分（微分/优化） 了解统计和概率研究 具有编程语言背景 拥有计算机科学、数学

　　清晨，深圳福田区梅观路，一起交通事故，挡住了行人去路。该事故的详细信息，立马实时呈现在深圳交警交通指挥中心大屏上：事故位置出现 1 个红点、拥堵路段出现红线。指挥中心据此信息，立即调度附近交警铁骑，几分钟就完成了事故处置。 　　还是在福田区，一名住户因抑郁症试图自杀，楼道烟感报警器自动报警后，派出所、物业、消防等 “秒级” 出动、并迅速扑灭火情，一场火灾悲剧得以幸免。 　　深圳市民毕女士，和未婚夫定好日期，打算去领证，临到头四天前，领证必须要带的户口本丢了。但她仅用三天，就收到了补办的新户口本。 　　这便是深圳公安微信服务号打造的 “政务服务” 平台，简称 “深微平台”。据深圳公安官方数据显示，截至 5 月 13 日，“深微平台” 现有个人注册用户 1085.9 万人，实名用户 1006.6 万人，平均每两位深圳市民，就有一位在使用该平台。 　　 　　图 | “深微平台”可以办理的部分（来源：深圳公安微信服务号） 　　早在 2017 年，“深微平台”每年可为深圳市民，节省约 427.6 万小时的办事时间（按一次到场用时 2 小时计算），相当于少跑 213.8 万趟。若以平均到场 1 次、花费 50 元计算，线上办理服务可为市民节省约 10 亿元的办事成本。 　　该平台背后的服务提供方，正是同在深圳的腾讯，而这只是腾讯云 AI 技术，在新基建应用方面的缩影之一。 　　 　　图 |

我的个人 微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 知乎主页：https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities Github：https://github.com/Microstrong0305 个人博客：https://blog.csdn.net/program_developer 题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/nge-tou-zi-de-dian-shu-lcof/ 题目描述 解题思路 （1）递归解法 import math from typing import List class Solution: # 定义骰子最大点数 g_maxValue = 6 # 方法一：基于递归求骰子点数，时间效率不够高 def twoSum(self, n: int) -> List[float]: if n < 1: return [] # 定义n个骰子的最大点数 maxSum = n * self.g_maxValue # 所有可能的值出现的次数保存在列表中

新基建正在成为中国经济发展的新动能，在政策的推动下，截止今年 3 月，已累计有 25 个省区市公布了未来的新基键投资计划，金额高达 49.6 万亿元，2020 年计划投入 7.6 万亿。 在新基建覆盖的七大新产业，包括人工智能、大数据中心、5G基站，工业互联网，高铁城轨，特高压，新能源汽车中。人工智能成为新一轮产业变革的核心驱动力量。 各大企业纷纷针对新基建展开布局，腾讯近日也官布未来 5 年内将投入 5000 亿元用于新基建。关于人工智能，腾讯云在5月27日的媒体开放日上，也正式对外公布了未来对于 AI 新基建的全景布局。 腾讯云 AI 新基建架构：以一云三平台为核心 据腾讯云 AI 计算机视觉产品中心总经理，人工智能和前端技术领域专家工程师王磊介绍，腾讯云 AI 的新基建架构是以一云三平台为核心的。 其中，一云是指腾讯云，依托腾讯云的底层能力，提供计算、存储、网络和安全等基础服务支撑。据统计，腾讯全网服务器总量现已超过 100 万台，带宽峰值已经突破 100T。 三平台包括算法平台、服务平台和开放平台。 算法平台层：通过不断完善算法核心框架、深度学习工具、AI中台能力，打造数据到算法模型的全流程闭环，真正的将AI能力应用到实际的业务场景中。目前，腾讯拥有包括腾讯 AI Lab、腾讯优图实验室、WeChat AI等人工智能实验室矩阵，以机器学习、计算机视觉

嵌入式工程师”中年危机‘的问题（这是个普遍现象），当然，面向对象不只是程序猿。众所周知，“钱’是个好东西，能帮你解决90%的烦恼，剩下的10%当然也可以用这东西来缓解，如果人在行进路上没有策略，面对失业（在公司战略上年轻小伙比你性价比更高）或者薪酬天花板（公司离开你又不是开不下去），想要更高的生活质量，或者想做自己想做的事（例如公益、投资等），那时真会感觉难搞。面对“危机’可有如下策略： 策略一：抑制过度消费，做好投资理财 在一线城市大企业很多从事非核心业务部门螺丝钉员工，遇到职场天花板的中年白领，技术技能也没有与时俱进，却丝毫没有中年危机感。他们的奥秘就是在年轻时，赶上时代的红利，做好了投资理财，现在他们可控的股票，房产，固定收益等各种资产性收益不低于月工资，虽然他们只是公司中不起眼的小职员，但是中年危机来临裁员的时候，他们丝毫不惧。做好个人理财，虽然你无法控制资产价格的市场涨跌，但是你至少可以自己做主投资什么，相对于很多工程师在公司里只能被上司安排去执行什么任务，个人投资理财自己所能做主的决策反而可能高于自己能在公司业务中所做的决策的分量。当然，不建议没有任何基础和积累情况下，放弃当前工作，全职做金融投资。因为投资有风险，一份稳定的工作，虽然你在业务上无法做主，但是能给你带来稳定的现金流，让你能够稳住军心，做一些具有长远规划的投资决策。当然，这里说的投资理财不仅仅限于买房

点击上方“ 计算机视觉cv ”即可“进入公众号” 重磅干货第一时间送达 本文来自6月份出版的新书 《 OpenCV深度学习应用与性能优化实践 》 ，作者团队也是OpenCV DNN 模块的主要贡献者，是国内唯一的系统介绍OpenCV DNN 推理模块原理和实践的书，文末有福利， 留言赠书 1 本 。 OpenCV 是业界使用最为广泛的计算机视觉库，随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，OpenCV 自3.3开始加入对深度学习推理的支持，即OpenCV DNN模块。 它支持TensorFlow、Caffe、Torch、DarkNet、ONNX 和 OpenVINO 格式的网络模型，开发者无需考虑模型格式的差异，直接调用DNN模块相关接口即可快速创建深度学习应用。 OpenVINO是英特尔推出的视觉推理加速工具包。OpenCV 3.4.1版本加入了英特尔推理引擎后端（英特尔推理引擎是OpenVINO中的一个组件），为英特尔平台的模型推理进行加速。 本文将以MobileNet-SSD模型为例，展示如何使用OpenCV和OpenVINO快速创建深度学习应用。 在深入代码之前，让我们了解一下OpenVINO工具包以及OpenCV是如何跟OpenVINO交互的。 OpenVINO工具包 2018 年 5 月 Intel 发布了 OpenVINO（Open Visual Inferencing

作者|ALAKH SETHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 目标检测 我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。 我最喜欢的计算机视觉和深入学习的概念之一是目标检测。建立一个模型的能力，可以通过图像，告诉我什么样的物体存在！ 当人类看到一幅图像时，我们在几秒钟内就能识别出感兴趣的物体。机器不是这样的。因此，目标检测是一个在图像中定位目标实例的计算机视觉问题。 好消息是，对象检测应用程序比以往任何时候都更容易开发。目前的方法侧重于端到端的管道，这大大提高了性能，也有助于开发实时用例。 目录 一种通用的目标检测框架 什么是API？为什么我们需要一个API？ TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） 接下来，为每个边界框提取视觉特征。它们将根据视觉特征进行评估，并确定框中是否存在以及存在哪些对象 在最后的后处理步骤中，重叠的框合并为一个边界框（即非最大抑制） 就这样，你已经准备好了你的第一个目标检测框架！ 什么是API？为什么我们需要一个API？ API代表应用程序编程接口

编者按： 人工智能发展日趋成熟，也成为众多开发者职业生涯的首选方向。然而相较于其他领域，人工智能中的深度学习、机器学习、计算视觉、神经网络等技术更为错综复杂，进修难度也更胜一筹。对此，对于入门和想要进阶的学生及开发者群体，该如何攻克？在本文中，来自英国萨里大学机器学习与计算机视觉专业硕士Richmond Alake将从自身学业历程出发，分享一下其在读机器学习硕士的收获，以及相关的经验与课程，希望能帮助大家有所收获。 作者 | Richmond Alake，已获作者翻译授权 译者 | 鹿未来 ，编辑 | 屠敏 题图 | 东方 IC 来源 | CSDN（ID：CSDNnews） 其实，每所大学的课程不会有太大差异。所以，大家可以从本文了解机器学习和计算机视觉理学硕士的一些内容。除了在学习期间获得的东西之外，我还会分享更多学术知识，以及作为一名计算机视觉工程师职位相关的其他信息。 攻读机器学习硕士需要具备哪些必备技能？ 研究生期间都会做一些选题，这些课题主要是反映机器学习领域的未来一些发展方向。而且机器学习的每个课程里都涵盖了很多内容。因此，我在修读MSc（Master of Science）学位需要确保在学习这些课程之前，还需要具备以下前提条件： 理解线性代数和微积分（微分/优化） 了解统计和概率研究 具有编程语言背景 拥有计算机科学、数学、物理或电子与机械工程专业学士学位

来源：AI科技评论 本文约 2200字 ，建议阅读 6分钟。 本文为你介绍一种基于人工智能的算法，其用来处理常规临床应用任务，具体而言是辅助前列腺疾病诊断。 近日，《柳叶刀-数字医疗》期刊刊登了一篇“用人工智能算法诊断前列腺癌”的论文，论文中，作者除了报告了一项盲法临床验证研究，还部署了一种基于人工智能的算法用来处理常规临床应用任务，具体而言是辅助前列腺疾病诊断。 在算法性能测试中，该 AI 算法用内部数据得到的AUC是0.997，在UPMC外部验证数据集上，其AUC是0.991。换句话说，性能指标超过了一般的AI算法。 论文地址： https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30159-X/fulltext 这篇论文的作者是来自UPMC和匹兹堡大学的研究员，他们提出的算法的核心技术是多层卷积神经网络，专门为图像分类任务而设计。整个算法工作的流程有三个连续的步骤：组织检测、分类和病理图片级别分析。 算法和临床应用一览 具体而言，先使用数千个图块对梯度提升（Gradient Boosting）分类器进行训练，目的是为了区分图片中的组织区域和背景区域；然后用分离出的组织区域训练三个基于CNN的模型。 这些模型接受了1,357,480张贴有标签图块的训练，这些图块是从549张图片的“手工标注