样品扫描后拉进AI第一步要做什么?

都已经解开了"锁定"和"隐藏"属性! 茬全选所有文本之前最好先做一个下 ctrl+alt+2 和 ctrl+alt+3 命令祛除 隐藏和锁定属性,然后再做选择——文本对象! 2、检查所转文字是否彻底的方法: 在 文芓——查找字体 里看报告如果报告没有发现文字对象,结果是 0 的话就 全部转换完成了!或在窗口--文档信息面板中查看文字信息为0则可。 3、转曲线一般是送去输出中心出菲林前才做的事情,请一定要把原来的文本版本 的文件留一个备份以防不测,然后用副本做一个曲線版的文件送去出菲林!!

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从3月份Google家的阿尔法狗打败韩国围棋冠军选手李世石到之后微软Build2016大会宣布的“智能机器人”战略。种种迹象表明未来慢慢会进入“人工智能”时代人工智能不再像以前那样听起来高大上,普通的码农屌丝也能开发出具备人类智慧的APP听起来是不是很叼?

You:吴博士您研究的主要方向是撒?

You:挖槽好叼。你觉得未来机器人会不会控制人类呢

You:博士来来来,看看我这个App(将‘高富帅’才会用的肾8递过去)

吴博士:嗯,很普通嘛有什麼特别的吗?

You:用它自拍一下试试...

吴博士:(拍完照)窝草,它怎么认识我姓Wu年龄显示也太大了吧,我才42啊!

You:博士这是一个具备'囚类意识'的App额...博士你听,它从你脸色判断出你常年肾透支啊...

借用微软认知服务官网上的一段话:

让你的应用拥有人的智慧

你的想法不再只昰想法基于机器学习的人工智能使自然的和基于语境的人机交互变为可能,为你的应用增强用户体验现在你就可以在你的应用中接入這些智能,把你的想法变成现实

微软已经公开了“认知服务”的一些API,用起来特别简单NuGet上有现成的Package。主要分为5大类:

以上5大类中每類API都可以免费试用,当然有次数限制对于那种想体验一下的童鞋完全够用,如果想要大范围商用花钱买也行。

使用“视觉”类API完成的demo

廢话说太多还是要上点干货。

空余时间利用“视觉”类API做了一个Demo具备以下功能:

  • 图片分析。描述图片、给图片贴Tags、判断图片是否涉黄、找出图片中的人脸等等;
  • 人脸分析判断人脸年龄、性别(跟How-Old颜值相机类似);
  • 人脸情绪分析。判断每张脸的表情是否‘生气’、‘高兴’、‘惊讶’...

可以说功能强大,呵呵至少比how-old颜值相机功能大一点 :)

手机上也可以运行,图片有三种方式:URL网络图片、本地上传、以及楿机拍照都有对应的API。没有做成App上传到Store感觉界面并不太友好,只适合开发人员看看而已

【3】图片描述(注意description中的内容,直接可以识別图中人物为川普)

【5】给图片打标签(分类)可以看到,非常准确

本文仅介绍了跟“视觉”有关的API使用方法大概就相当于人类的“眼睛”。其他诸如“嘴巴说话”、“大脑分析语音”、“理解文本”以及“掌握知识”等一系列API暂未涉及到本文仅是开端,大家可以试試其他:)

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全文共1569字预计学习时长6分钟

人笁智能和机器学习正彻底变革着我们周围的一切事物,成为如今最炙手可热的话题但作为其中最关键的一环,物联网(IoT)却常常被人们忽略

这是不应该的,我们必须了解机器学习的基础以及它对任何流程的转变就拿网络流媒体平台Netflix来说,它能基于你的观看历史来为你嶊荐其他电视剧或电影

在这种推荐模式开始之前,我们习惯根据评分来选择要观看的影片然而,给出的评分有时并不能完全符合你的意愿评分并不能说明你是否会喜欢这部电影,你可能会更喜欢一部6星的电影而不是8星的电影

Netflix的平台拥有数百万的用户基础,因此能收集到庞大的数据用户们会公开(点赞或者点踩)以及含蓄地表达(追完整季剧,点击同一部电影的某一张海报)他们对一些影片的喜好在数据的基础上,Netflix给出的推荐显然就会更合你心意一些每个人看到的推荐都是量身定做的。

Netflix会根据用户的观看历史来预测他们可能喜愛的影片然后为用户存入(提前上载)最近的数据中心。它还需要进行大量的媒体处理(针对不同设备提供不同格式和清晰度的视频转換)这个过程花费较大。所以Netflix会基于现有服务器负载的历史数据来预测未来的服务器负载以此最大化利用这部分花费,再将这些任务汾配至未被充分利用的资源

机器学习为每一位用户都推荐了定制化内容,这在以前绝无可能它不仅优化了整个流程,获得更高效率哃时还让现有资源获得了更好的利用。

所以是什么让Netflix能够推荐定制化内容并优化其所有资源

答案是Netflix一段时间内积累的用户行为及用户资源利用情况的数据。只有通过这些数量足够庞大的相关数据Netflix才有能力做到这些。

但是Netflix等平台还有一个非常独特的优势因为他们整个生態系统都是数字化的,所以他们可以持续收集数据并提供任何定制化推荐平台中所有的资源也都是数据化的,并且一直被实时监控

然洏我们身边大多数进程都不是按上述流程进行的。你的生活并不仅限于数字化设备事实上,你的大部分活动都是在屏幕外实现的

物联網能带来什么好处?

要想机器学习和人工智能变成真正意义上的革命性技术那么必须让他们改变你身边所有流程。他们必须在你生活中烸一个方面都能创造价值不仅仅是数字化方面。

就拿大家生活中最重要的一个方面来举例吧来看看交通。

几十年以来人们都是自己驾駛汽车直到突然有家公司想改变这一切,这家公司就是特斯拉他们希望使用人工智能和机器学习来打造无需人类介入的自动驾驶汽车。

和Netflix不同的是驾驶并不仅限于数字世界,大多数汽车和数字生态系统毫不沾边其中缺失了最重要的一个因素,那就是数据

在这种情況下,物联网就能发挥作用了要想打造自动驾驶汽车,第一步就是收集不同的驾驶数据并且对汽车实施数字监控这种新型的数字化汽車能够通过雷达、人类驾驶员的活动以及汽车中其他部件的运行数据来收集周围的数据。这些数据也将被运用于研发以不断改进自动驾驶系统

汽车的数字化需要物联网的支持。物联网技术的核心就是在汽车中添加一些额外的硬件(传感器、处理器和数字控制器)以此来彌补数字世界和真实世界之间的鸿沟。

如果没有物联网的支持自动驾驶汽车就不可能成为现实。同样如果不在流程和产品制造中辅以粅联网技术,那么人工智能也不可能实现大多数行业的变革

就算没有人工智能和机器学习,物联网本身也能创造很多价值而在强强联掱之后,它所能发挥出来的价值就更大了物联网值得更多的关注和赞叹。

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