神经网络

　　 　　作者 | 蒋宝尚、青暮 　　编辑 | 丛 末 　　7月9日，世界人工智能大会开启了一场跨洲连线，参与连线的有六位嘉宾，他们就主题《人工智能的未来挑战与突破》进行了圆桌讨论。 　　 　　其中香港科技大学讲席教授杨强作为主持人，其他五位嘉宾分别来自亚洲、欧洲和大洋洲：第四范式创始人戴文渊；新南威尔士大学Toby Walsh；香港科技大学张潼教授；英国帝国理工学院数据科学研究所所长、英国皇家工程院院士郭毅可；札幌市立大学校长中岛秀之。 　　在讨论环节中，各位嘉宾认可了人工智能现有的一些突破进展，也对人工智能当下的挑战进行了思辨。 　　杨强教授表示，AI举一反三的能力以及隐私保护是当下难点；戴文渊从企业的角度分析得出AI当下的挑战分别是，认知门槛、人才缺乏、企业部署AI的成本太大；中岛秀之表示，AI原始数据的处理方面还存在不足；张潼说，人工智能在迁移学习和小数据上还有很长的路要走；郭毅可提到，如何在数据和知识之间做区分和连接是AI的基础挑战。 　　 1 　　 人工智能目前的技术热点 　　 杨强： 今天要探讨三个话题：第一，人工智能目前的技术热点；第二，人工智能遇到的挑战；第三，对人工智能的未来进行展望。 　　今天的几位嘉宾在业界和学界都有着长时间的从业经历，见证了人工智能和深度学习产生的深远的影响与重大突破。那么，该如何看待现在人工智能的技术突破呢

By 超神经 内容概要： 根据气象部门预报，8 月 12 日北京将迎来今年入汛以来最强降雨，引发了社会各界的关注，也让人们开始关注天气预报和背后的科学预测方法。如今在气象观测中，也有了人工智能的加入。 关键词： 气象AI 图像识别 神经网络 根据气象部门预报，8 月 12 日北京将迎来今年入汛以来最强降雨，各级部门都发出了预警通知。 经过一天一夜的漫长等待，间歇到来的暴雨给网友们提供了诸多灵感，创造了不少广泛传播的段子。也让大家好奇起天气如何预报？如何让天气预报更准确、更及时？ 天气预报，归龙王和卫星谁管？ 过去，天气预报是基于各类气象观测仪器和多个气象站，把温度、湿度、气压等指标测量出来，汇总后将观测结果绘制到一张图上。 这一张图上，呈现大气不同高度、不同层次的变化，从而预测可能出现的天气。 气象数据十分复杂，往往由数十种来源和类型 不同的气象会使用不同的设施进行检测。 例如， 地面站 直接测量风和降水等，还可以进行温压湿风观测、闪电观测。 雷达观测，比如 多普勒雷达 可以检测实时测量降水，以及 遥感自动观测 。 我们熟悉的风云卫星就是 气象卫星 ，就是提供多光谱成像，比如昼夜可见光、红外云图，冰雪覆盖、植被、海洋水色、海面温度等； 17年9月，微信将开屏图片更换为 由静止轨道气象卫星风云四号 A 星从太空拍摄的祖国全景 如今，天气预报增加了数值预报模式、算法预报等更多客观方法

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1. 引言   你曾遇到过这种情况吗？一本小说太长，要花很长时间阅读，但如果有app能自动为你阅读，就会省时很多。因此，将文本转换成语音的工具应运而生。华为机器学习服务（HUAWEI ML Kit）具备语音合成（Text To Speech, TTS）功能，能让app快速实现从文本到语音的转换。TTS可以将文本转换成人声。这也可以通过默认方法实现，但这些方法不能提供自然或真实的声音。TTS服务全球通用，利用深度神经网络对文本进行处理，从而创造出自然的声音，同时也支持多种音色，以增强人声效果。TTS使用了云服务，字符数限制在500个以内，并使用UTF-8编码。   目前支持的音色如下： 英文-男声 英文-女声 中文-男声 中文-女声 英文+中文-男声 英文+中文-女声 2. 结果展示   视频展示了使用该服务后得到的结果。   视频链接： https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?fid=18&tid=0201314285827100291 3.集成步骤    步骤1： 在Android Studio中新建项目。    步骤2： 在app.gradle文件中添加依赖。   implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-tts:1.0.4.300'    步骤3：

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程。这篇文章将详细讲解自然语言处理过程，基于机器学习和TFIDF的情感分类算法，并进行了各种分类算法（SVM、RF、LR、Boosting）对比。这篇文章主要结合作者的书籍《Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）》进行讲解，再次带领大家好好看看Python中文文本分析的基本步骤。个人感觉还不错，基础性文章，希望对您有所帮助~ 本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频及论文介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客，尝试第一个付费专栏，但更多博客尤其基础性文章，还是会继续免费分享，但该专栏也会用心撰写，望对得起读者，共勉！ TF下载地址： https://github.com/eastmountyxz/AI-for-TensorFlow Keras下载地址： https://github.com/eastmountyxz/AI-for-Keras 情感分析地址： https://github.com/eastmountyxz/Sentiment

唱作俱佳，腾讯AI艾灵领唱中国新儿歌 今年六一儿童节，腾讯联合北京荷风艺术基金会发起“腾讯荷风艺术行动”，给孩子们送上两份礼物，为音乐美学中国素质教育的发展做出贡献。 其中一份就是由首席儿歌守护唱作人，青年演员歌手王俊凯与雄安孩子，以及腾讯AI数字人艾灵共同演绎的新歌《点亮》。这份礼物被以特别的方式呈现：在H5互动里，每个人都可以轻松召唤AI艾灵，创作你的专属MV——给几个关键词，艾灵就能为你创作专属歌词，并和王俊凯一起唱给你听。 H5演示视频——推荐使用竖版 https://share.weiyun.com/15lbGUGn 在互动里，唱作俱佳的AI数字人艾灵已搭乘互联网来到每个人面前，她不仅能作词，还能用近乎真人的声线演唱，加上用多模态智能技术搭建的数字躯体，绝对是令你难忘的全能型虚拟歌手。 心动了吗？扫描下方二维码或点击“阅读原文”，制作一个你的新歌mv。 怎么样？是不是高音甜、中音准、低音稳？AI艾灵源自腾讯 AI Lab 的实验探索性技术项目—— AI 数字人（Digital Human） 。项目的目标是把计算机视觉、语音/歌声合成和转换、图像/视频合成和迁移、自然语言理解等多模态 AI 能力与技术深度融合，生成清晰、流畅、高质的可交互内容，打造高拟人度的智能数字人，推进 AI 在虚拟偶像、虚拟助理、在线教育、数字内容生成等领域的应用。 AI

　　 作者：张雨嘉 　　 编辑：Joni 　　 本文主要介绍与用户和厨房交互的烹饪机器人：多模态的烹饪辅助、自学习菜谱的系统以及以人为反馈的优化烹饪方法。 　　在人们对未来生活的幻想中，「自动化」占据非常大的比重。除了已经有的家居自动化、办公自动化外，烹饪自动化可以说是 90 后、00 后的一个福音。 　　烹饪机器人的研究，多数以日本的研究者为主，比如日本的 Ogura 等人 [1] 开发了一个机器人系统，可以用多种方式切菜。Kormushev 等人 [2] 在 2010 年 IEEE 上的 Robot Motor Skill Coordination with EM-based Reinforcement Learning 论文中提出了一种向机器人传授翻转煎饼的方法，并通过强化学习来改善动作准确率。 　　作为一个整合的系统，Yamaguchi 总结了烹饪机器人在不同部分的难点和挑战：一是如何正确操作可形变物体（如敲鸡蛋、剥香蕉等），这需要对物体建立具有鲁棒性的动力学模型；二是为了使用多种烹饪技能，机器人必须具备一个灵巧的机械手并会像人类学习；最后我们的目的是制作美味的食物，所以机器人也得具备强大的触觉、味觉或特殊用途传感器，以优化烹饪过程。 　　但该文没有提到的是，通过我们的日常经验可以知道，烹饪不同于利用机械臂装配，它并不是一种标准化的过程。不同的人有不同的烹饪技巧和烹饪风格

cs224u 单词级神经网络实现 hw_wordentail.ipynb __author__ = "Christopher Potts" __version__ = "CS224u, Stanford, Spring 2020" 目录 概述 导入库 数据 Edge disjoint Word disjoint Word disjoint and balanced 基线代码 将单词组合成输入函数:vector_combo_func 分类器模型 基线结果 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4333379/blog/4503458

本文从三篇表格识别领域的精选论文出发，深入分析了深度学习在表格识别任务中的应用。 机器之心分析师网络，作者：仵冀颖，编辑：Joni。 表格识别是文档分析与识别领域的一个重要分支，其具体目标是从表格中获取和访问数据及其它有效信息。众所周知，本质上表格是信息表达的一种重要形式，它能将数据组织成标准的结构，便于信息检索和比较。通常我们现阶段针对表格的处理方式是：人工使用 Excel 等工具打开表格，之后提取、操作和处理表格中的内容。人工处理表格的方式存在很多问题，一是，由于表格数量大，编辑过程中经常更新，不同的表格中可能写入了相同的内容，对这些表格进行手动交叉检查的时间有限，这种人工处理方法经常会出现表格处理错误、不一致等问题，这种错误和不一致可能会给公司带来巨大的声誉风险，甚至是经济损失。二是，手工提取表格信息往往是一个繁琐而耗时的过程。三是，在金融业和许多其他领域，表格往往是以非结构化的数字文件（如可移植文档格式（PDF）和图片格式）公开的，这些文件难以直接进行人工提取和处理。 因此，高效地从文档中找到表格，同时有效提取表格中的数据与结构信息即表格识别，成为了一个亟待解决的问题。表格识别具体是指，将表格以图片的形式发送到电脑上，自动提取表格图片中的各类信息，同时将这些信息重新堆叠为新的文档，也称为表格文档重建。应用表格识别技术能够大大节省表格内容处理的时间

代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (转载请注明出处!) 目标 上个阶段使用MLP模型在在MNIST数据集上实现了92%左右的准确率，达到了tensorflow同等模型的水平。这个阶段要让cute-dl框架支持最简单的卷积神经网络, 并在MNIST和CIFA10数据上验证，具体来说要达到如下目标: 添加2D卷积层。 添加2D最大池化层。 CNN模型在MNIST数据集上达到99%以上的准确率。 CNN模型在CIFA10数据集上达到70%以上在准确率。 卷积层的设计和实现 卷积运算 卷积运算有两个关键要素: 卷积核(过滤器), 卷积运算步长。如果卷积运算的目标是二维的那么卷积核可以用矩阵表示，卷积运算步长可以用二维向量。例如用kernel_size=(3,3)表示卷积核的尺寸，strides=(1,1)表示卷积运算的步长, 假如卷积核是这样的: 可以把它看成 \(R^{3 X 3}\) 矩阵。在步长strides=(1,1)的情况下卷积运算如下所示: 其中 \[\begin{matrix} 128*0 + 97*1 + 53*0 + 35*1 + 22*0 + 25*1 + 37*0 + 24*1 + 28 * 0 = 181 \\ 97*0 + 53*1 + 201*0 + 22*1 + 25*0 + 200*1 + 24*0 +