1、Tess4j 最近在GitHub上看到一個影象識別的開源框架 tess4j ，而且是Java版的，為此利用此框架來識別驗證碼中的資訊，利用它提供的字型庫，來提取資訊，對於沒有什麼干擾線的驗證碼準確率還

序言 “幾分鐘就可以建立一個深度學習模型？訓練就要花幾個小時好嗎！我甚至沒有一臺足夠好的機器。”我聽過無數次有抱負的資料科學家這樣說，他們害怕在自己的機器上構建深度學習模型。 其實，你不必在谷歌或

從 0 開始製作一個 NodeJS 命令列驗證碼識別工具。實現如下效果。 初始化專案 # 建立 recognition 專案 mkdir recognition cd recogni

本文轉自公眾號：腦極體(ID：unity007)，作者：我堂堂一個熊貓 相信在這個世界上，沒人不懼怕衰老。由此也衍生出出了極具價值的“抗老經濟”，女性的醫美、護膚、化妝品，男性的食補、擼鐵、馬拉松。尤其在臉

繼續分享如何設計圖形識別的神經網路結構。在卷積神經網路CNN中，決定某一層輸出結果中一個元素所對應的輸入層的區域大小，被稱作感受野receptive field。感受野用來表示網路內部的不同神經元對原影象的感受

今年，微軟亞洲研究院成立20週年，現推出研究員技術趨勢署名文章，本文為微軟亞洲研究院授權DeepTech深科技釋出。 識別影象對人類來說是件極容易的事情，但是對機器而言，這也經歷了漫長歲月。

新零售時代，各大品牌紛紛將注意力從線上轉移至線下，而線下的實體零售店也開始尋求數字化的轉變，以求擁抱新零售的更多紅利。 對於快消零售品牌來說，及時瞭解市場變化、準確做出反應，是把握新零售機遇的重要能力，

文 / 特邀文章作者，Qualcomm Technologies 的 Chen Feng、Terry Sheng、Jay Zhuo、Zhiyu Liang、Parker Zhang 和 Liang Shen

【導讀】傳統的肉眼識別方法是很難直接識別出 NIs (自然影象) 和 CG (計算機生成的影象)。本文中提出了一種高效的、基於卷積神經網路 (CNN) 的影象識別方法。通過大量的實驗來評估模型的效能。實驗結果表

據外媒報道，考慮到AI的飛速發展，所以當聽到它在商業領域的應用也在迅速發展也就顯得不那麼令人驚訝了。然而讓人猝不及防的是，在現實世界裡，很多早期工作都是在資料安全和網路安全等更加普通的後臺應用程式中進行，而非

訪問: 騰訊雲 此次上海舉辦的世界人工智慧大會大咖雲集，世界知名科技公司悉數到場，其中包括谷歌、亞馬遜、 微軟 和 騰訊 、 華為 和阿里巴巴等公司。作為騰訊強大的技術基

深度神經網路在很多工上都已取得了媲美乃至超越人類的表現，但其泛化能力仍遠不及人類。德國蒂賓根大學等多所機構近期的一篇論文對人類和 DNN 的目標識別穩健性進行了行為比較，並得到了一些有趣的見解。機器之心

大公司 Facebook 聯手畢馬威釋出中國出海品牌50強 第三屆 Facebook 海外營銷高峰會期間，Facebook 聯手畢馬威公司釋出“中國出海領先品牌50強排行榜”。其釋出的出海白皮書顯示

編者按：WWW 2019（The Web Conference）於5月13-17日在美國舊金山召開，今年會議共收到投稿1247篇，錄取225篇，錄取率為18%。微軟亞洲研究院共有6篇論文入選，內

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