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关于 AI 的应用与实践,腾讯的 AI 研究员做了以下思考

本文作者:最新it技术网 更新时间:2019-06-24 08:41:15

摘要:“在未来的智变 - 在人工智能技术与实践”技术沙龙纪要

雷锋网(公开号:雷锋网)人工智能技术回顾:腾讯优秀的地图,云腾讯,腾讯人工智能实验室和国家共同爱好者,在未来的智力变化”为主题,主办 - 谈技术与实践人工智能”技术沙龙3月23日在北京腾讯沙龙举行,英特尔五位嘉宾艾扩大对技术,产品,实践和应用的话题份额。

活动伊始,腾讯优秀的地图产品经理周静首次提请共享“的实践和计算机视觉技术应用在零售智慧”为我们。

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近年来,随着网上销售的放缓,网络购物已经正式进入竞争阶段股票。2016?在建议零售的智慧,人的过渡消费结构的进一步解释,该线变得更加专注于真实体验。同时,技术的快速进步减少实现零售业的智慧所需要的费用。?

零售智慧,我。?。,芯线是人 - 关节线,现场的基于+数据网络上的数据,全景的数据实现的洞察力,从而提升企业运营效率。在此,谁扮演主要计算机视觉 - 产品 - 三个环节的关键环节领域,从商店 - 逛店 - 买,AI飞机的完整鉴赏成竹在胸?启用。?

周静简单业务上的计算机视觉在线功能的不同阶段,以及涉及技术:

通过店 - 进店

目的:操作,安全性

人脸检测,属性分析,大范围搜索的人脸:涉及技术

逛店

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目的:细粒度的流量统计,精确定位客户群属性,跟踪热区

涉及技术:调查物体追踪技术解决方案,人力REID?技术解决方案

收银机

技术涉及:体内检测脸部识别+

共享第二腾讯AI具有优异的图。?高级研究员王川南,题为“从硬件到算法 - 腾讯优秀的AI地图?最终产品的做法“。

随着逐渐成熟的计算机视觉技术,催生了越来越多的计算机视觉+硬件要求,并广泛应用于生命去各界。由此在体内检测技术的迁移路径的详细信息:数字语音初始最大(+唇形语音)到交互式抗重拍,优选图推出第一光的体内技术如图17所示,随后的操作通过同时发射的随机的光信号屏幕图像的获取,可以验证该三维形状和纹理的人脸。广泛使用,甚至在体内检测技术的最新3D。

即使是最好的3D检测方案,尤其是在地面还是遇到了很多困难,尤其是要能够适应疏通各种复杂的光线条件下,面部区域的保证人,在ISP,分辨率,帧率,深度,精度和已经工作距离相应的要求,我们需要共同努力,克服解决。

此外,为了使软件能够更好地适应硬件,这就要求我们在优化算法终端的性能。为了这个目的,优选腾讯图开发的移动计算框架NCNN RapidN?t推论学习帧的高性能前端,和一个深度,优选均由腾讯图选择显影,其特征在于,前者具有外部开放。

NCNN是计算它的主要优点的框架体现在电话优化的高性能神经网络的最前端:

?支持卷积神经网络,并且支持多输出多分支结构,所述分支部分可以计算

?ARM NEON汇编级优化的良心,计算速度快

?先进的内存管理和数据结构设计,低内存占用

?多核并行计算加速度,ARM BIG。少的CPU调度优化

?可扩展的模型设计,并且支持半部8位量化精度浮点存储,可以将模型引入朱古力

该RapidNet是一种深度学习推理的框架,除了跨平台,高性能的机型压缩,编码,切割等诸多突出优势。它提供了各种平台统一的接口调用,以及优化策略同步。异构网络的脸,RapidNet能够有效地发挥硬件加速技术,确保了任务调度的多核CPU / GPU的。由于量化面临困难,RapidNet确保手势检测,跟踪模式,提升在大部分车型上的20%-40%的效果,同时降低平均精度0。在5%以内。

随后,从金明杰腾讯人工智能实验室的高级研究员为我们带来了“基于人工智能实验室语音技术的应用与实践”分享。

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声音是人的声音,以了解人的声音的机器,它是常用的音频信号。该音频信号是法律的频率的声波,改变信息的载波的幅度,其关注的核心要素是采样率,量化位数和编码算法。常见的语音技术展现形式可分为两类:一类是语音的目标信息,一个是考虑到语音信息。涉及的技术包括语音之后,声纹识别,语音识别,语音合成和语音活动检测。

到扬声器,例如,通过信号接收器前端扬声器的人说话,然后通过语音之后,各种前端技术处理过的猴子,扬声器信号到云中,使云中发出声音模式识别和语音识别。识别成文字后,然后去到语义理解,意图识别的文本处理的方式,然后调用功能模块,让用户听歌,获得天气预报,听有声读物等,最后回复术语。

语音醒来看到三个主要指标:FA(假唤醒),FR(没有醒来)和EER(FA等于状态FR)。具体操作步骤,以确定所述第一模型部,然后再通过一个已经训练的神经网络训练模型训练。为了保证尾流效应,我们需要确保在讲话定时的内容线过程模型继续的情况下讲词序等条件被唤醒,至于如何建立,对产品体验的一部分事情水平。结构的共同呼声唤醒可分为两种类型:单,双唤醒唤醒模式模式 - 前者结构简单,高功率的又复杂的模型,小的芯片无法承受; 后者结构复杂,功耗低,可以唤醒零件模型在云中,以避免错误唤醒的情况发生。

作为用于前述的技术,主要是下面的效果可以由麦克风阵列来实现的:

?语音增强/去混响

?声源定位

?回声消除

语音识别技术是人类语音输入的词汇内容转换为计算机可读的,我。e。中,音频信号被发送至云中,云作为结果,解码器将检测。

音频解码器是负责建模单元信号转换成的部分的声学模型是目前较常见的有:

?网络DNN - 跟随输入层,N中间,上部输出层的隐藏层。其计算是比较小的,易于部署的,基本上所有的设备可以处理。

?CLDNN网络卷积是--C网络,L是LSTM网络,d是DNN。这样做的好处是,网络的快速收敛,快速实现更好的识别结果。

最后,我们来看看金明杰也有点语音产品开发的,目前需要完善部分包括:

?方言,普

?多语言混合

?变声

?人说话

最后的活动中,来自腾讯的云计算大数据和人工智能产品,高级产品经理周其乘带来分享“腾讯云计算的核心主体表面技术原则和最佳实践。“。

核技术机构的所谓面子,换句话说,是真实姓名,真实的人:

真实姓名,你的名字是合法有效的。

现实中的人,是为了证明你是你。

我们有这样的早期经验,如银行,运营商需要开卡到现场自己,养老领,年纪已经很大,也给社保局个人是真正的人证明,这些费用是非常高的。此外,当网络已经在目前的工作中很常见的,但是,为了验证网上仍是非常困难的,更何况还有身份盗窃问题,遇到的场景,没有身份证检查线路。因此,不管是央行,还是保险业运营商正在推广使用OCR技术的使用业务流程,以提高效率,这是国内的人脸技术背景的应用程序。

体内检测方面,最典型的过程由远程核体进行 - 第一步是识别OCR识别,然后提示读单词,以证明在场的人,最后录制视频,得到最终结果在这个过程中,系统会比较照片。这个过程将被嵌入在许多业务领域,如身份证或身份证号码变更更新。

总体而言,在体内验证技术是不断发展的,在实际着陆情景生活算法的过程中,用户的体验实际上是与两个过程的安全性的妥协。例如,早期的相互作用做动作,用户表示厌恶,这种认证模式特别笨; 那么所有的银行做微读数字,虽然安全性提高了,用户仍然不买账; 这一直是后来的“激光后卫” - 由反射屏幕做活检测和安全红外线的更高的水平,3D结构光。

机体在一定程度上的核聚变所要做的多种模式,才能有更好的安全性,即使是这样,仍然不可避免地会遇到很多“攻击”的。在这种情况下,仅由底层算法上依靠是不现实。可以考虑包括接入信道级的安全控制做,后台风险控制,人工审核或体内多种模式相结合其他方案。

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