逗号智能cv技术怎么样

㈠ 人工智能cv是什么

CV是计算机视觉Computer Vision的简称，是人工智能领域的一个重要研究子领域。

(1)逗号智能cv技术怎么样扩展阅读

CV是计算机视觉Computer Vision的简称，是人工智能领域的一个重要研究子领域。它是用各种成像系统去代替视觉器官作为输入的敏感手段，让计算机去代替大脑完成处理和解释。

研究CV是为了将这像研究快速有效的应用到现实场景中，例如：人脸识别、图像检索、智能驾驶等。

㈡ cv算法是什么呀

cv算法是计算机视觉算法。是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。

定义：

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。

我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。

㈢ 计算机视觉（CV）行业调研

通过机器模拟人类视觉系统，采集、处理、分析视频图片素材，提取并理解场景信息。

目前CV的落地主要集中在安防、医疗、零售、自动驾驶；在互联网短视频、物流、智能教育几个行业也有少量对特定场景的解决方案。

17年，人工智能市场规模237亿，CV占了34.9%。

其中67.9%的营收都是安防领域贡献的，18.1%来自广告营销。

目前依然是安防占据了CV市场结构中的大头，这可能和行业特点、硬件/算法发展路径有关。

相比其他传统行业，安防行业有更强的"鉴定身份"需求，场景从最初的 1.1v1,1vN,指纹比对  2.身份证人脸比对 到最新的 3.静态人脸自动检测 4.动态人脸检测&对象行为轨迹分析  5.智慧案情分析 发展方向从单纯的鉴定身份，逐渐到后续更多的业务场景。

整理18年1—8月人工智能创业公司融资信息，找出最新的行业落地方向，分析产品竞争力。

18年上，融资的创业公司共199家，计算机视觉通用服务方向有36家，和CV有关的30家。

落地行业，按企业数量排序为：医疗、零售、工业检测、智能驾驶、智能教育、安防，其中有专注底层技术，提供多行业解决方案的，比如商汤、旷世，也有聚焦一个行业的，比如哈哈零售、一脉阳光。

医疗：基于计算机视觉技术的，智能CT、智能X线辅助筛查，辅助放射科医生诊断病情，除了初步的辅助诊断病情，还有针对医学痛点的其他AI方案，例如推想科技提供的医疗深度学习平台，药物研发深度学习平台等。运营模式上，基本都是和医院合作，提供智能诊疗系统。行业的难点在高质量数据难以获得，业务场景相对复杂，需要有专业医学背景的标注人员。

零售：提供基于计算机视觉的无人货架方案，自动识别用户拿走的商品，另外根据人流分析、商品销售情况，输出一整套 供应——>运输——>销售数字化方案。

工业检测： 提供基于深度学习的外观缺陷视觉检测、精确测量技术设备，目标行业是手机加工，汽车，3C等，价值在提高企业的加工环节的自动化率，降低人工成本、提高产品质量。

智能教育：和CV相关的，机器阅卷。

根据对AI影响比较重要的几个因素，算法、数据、落地场景，将相关公司分为几类

诸如顺丰、头条类公司，有丰富的数据积累，通过算法，输出AI方案，解决自己业务的痛点。

还有和第三方传统行业龙头战略合作，抱大腿接需求，专门解决对方业务痛点的，例如极视角和华润战略合作。

最后附一张，头部CV公司在各行业的产品布局。

背景：看病流程可以简化为三个步骤，诊前：日常的运动、大保健，对疾病预防。 诊中：智能分流——>辅助诊断——>药方建议。诊后：保养，其他不在主流程里的还有药物研发、医生学习等。

观察整个诊疗过程，有图像产生&高重复性&人工大量集中的环节，主要在诊中，腾讯觅影提供辅助诊断的能力，也是在诊中环节，针对病人CT/X光，给医生提供可能疾病的建议，对医生提效的同事，也提高了初中级医生的判断能力。

从腾讯觅影的官网看，目前能够提供包括肺癌、食道癌等6个癌症的诊断能力，检出率or准确率，都能做到90%以上。

从医院公告来看，主要扮演提醒者，辅助医生作业。

场景很明确，设计电商banner，初期是辅助，后期替换。

四个核心生成步骤：

一，让机器理解设计是什么构成的：通过人工数据标注，对设计的原始文件中的图层做分类，对元素做标注。设计专家团队也会提炼设计手法和风格。通过数据的方式告诉机器这些元素为什么可以放在一起，我们把专家的经验和知识通过数据输入。这部分核心是深度序列学习的算法模型。

第二步，建立元素中心：当机器学习到设计框架后，需要大量的生产资料。我们会建立元素库，通过机器做图像特征提取，然后分类，再通过人工控制图像质量以及版权问题，我们买了有版权的图库，也是希望从一开始就避免版权方面的纠纷。

第三步，生成的系统：原理有点像 Alpha Go 下围棋。我们在设计框架上构建起虚拟画布，类似棋盘，生成的系统把元素中心的元素往棋盘放，在这里我们采用了“强化学习”，就好像你在家里放一台扫地机器人，让它自己跑，跑个几圈，它自己会知道哪里有障碍要避开。在强化学习的过程中，机器参考原始样本，通过不断尝试，得到一些反馈，然后从中学习到什么样的设计是对的、好的。

第四步，评估的系统：我们会抓取大量设计的成品，从“美学”和“商业”两个方面进行评估。美学上的评估由人来进行，这方面有专业众包公司；商业上的评估就是看投放出去的点击率浏览量等等。

从各创业公司的产品分布看，目前有三种模式

1.头部创业公司，竞争力在维持技术优势，未来有新的行业方向，第一时间切上去，因为技术优势，所以哪怕发现晚点，也可以快速形成自己有竞争力的方案。

2.利用行业资源，垂直做一个方向，算法可能不占优势，但因为竞争力在于资源，可以保证产品快速落地，积累资源、数据优势。

3.做方案商，自己没有数据、算力，输出算法能力，抱住一两个传统行业的大腿，接需求，对自己没有沉淀。

目前看,CV价值在两方面

1.替换辅助人工，业务提效

人能做的机器也能做，主要收益在提效，对应鲁班、机器阅卷、人脸监控、无人货架都是解放人力，提高效率。

具体是替换还是辅助，看场景的业务难度。

2.创造新的场景体验

人脸远程比对、视频广告、AI美颜，处理海量数据+低延时要求，人做不了，得靠机器，创造了新的场景和用户体验。

1. 找重复性人力集中的地方  2.找图片/视频和用户交叉的地方。

㈣ 国内自动驾驶芯片有哪些知名品牌

智能芯片公司知名品牌有：1.紫光国微，紫光国微是紫光集团有限公司旗下核心企业， 是国内最大的集成电路设计上市公司之一。 公司以智慧芯片为核心，聚焦数字安全、智能计算、功率与电源管理、高可靠集成电路等业务，是领先的芯片产品和解决方案提供商，产品广泛应用于金融、电信、政务、汽车、工业互联、物联网等领域。
2.中科创达，中科创达软件股份有限公司是全球领先的智能操作系统产品和技术提供商。自2008年创立以来，公司致力于提供卓越的智能操作系统产品、技术及解决方案，立足智能终端操作系统，聚焦人工智能关键技术，助力并加速智能手机、智能物联网、智能网联汽车、智能行业等领域的产品化与技术创新。
3.欧比特，珠海欧比特宇航科技股份有限公司是具有自主知识产权的嵌入式SoC芯片及系统集成供应商，主要从事：高可靠嵌入式SOC芯片类产品的研发、生产和销售和系统集成类产品的研发、生产和销售。公司技术产品主要应用于航空航天、工业控制等领域。欧比特坚持技术产品的高可靠、高性能、小型化和国产化的发展思路，致力于研制具有国际前沿水平的嵌入式控制核心技术产品。
4.银江股份，银江股份积极响应“人工智能”国家战略部署，致力于城市大脑建设运营和服务；公司以“推动城市进步，保障百姓安康”为己任，通过物联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等技术的行业应用，为城市管理和民生服务打造跨领域、跨区域的城市大脑数据资源交换和共享平台。
5.润和软件，润和软件主营业务是向国内外客户提供新一代信息技术为核心的产品、解决方案和服务。公司聚焦“金融科技”、“智能物联”和“智慧能源”三大业务领域，依托从芯片、硬件、操作系统到应用软件的软硬件一体化产品与解决方案能力，以及涵盖需求、开发、测试、运维于一体的综合服务体系。

㈤ 一文看尽2018全年AI技术大突破：NLP跨过分水岭、CV研究效果惊人

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

2018，仍是AI领域激动人心的一年。

这一年成为NLP研究的分水岭，各种突破接连不断；CV领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新工具、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……近日，Analytics Vidhya发布了一份2018人工智能技术总结与2019趋势预测报告，原文作者PRANAV DAR。量子位在保留这个报告架构的基础上，对内容进行了重新编辑和补充。这份报告总结和梳理了全年主要AI技术领域的重大进展，同时也给出了相关的资源地址，以便大家更好的使用、查询。报告共涉及了五个主要部分：

下面，我们就逐一来盘点和展望，嘿喂狗~

2018年在NLP 历史 上的特殊地位，已经毋庸置疑。

这份报告认为，这一年正是NLP的分水岭。2018年里，NLP领域的突破接连不断：ULMFiT、ELMo、最近大热的BERT……

迁移学习成了NLP进展的重要推动力。从一个预训练模型开始，不断去适应新的数据，带来了无尽的潜力，甚至有“NLP领域的ImageNet时代已经到来”一说。

正是这篇论文，打响了今年NLP迁移学习狂欢的第一枪。论文两名作者一是Fast.ai创始人Jeremy Howard，在迁移学习上经验丰富；一是自然语言处理方向的博士生Sebastian Ruder，他的NLP博客几乎所有同行都在读。两个人的专长综合起来，就有了ULMFiT。想要搞定一项NLP任务，不再需要从0开始训练模型，拿来ULMFiT，用少量数据微调一下，它就可以在新任务上实现更好的性能。

他们的方法，在六项文本分类任务上超越了之前最先进的模型。详细的说明可以读他们的论文：https://arxiv.org/abs/1801.06146Fast.ai网站上放出了训练脚本、模型等：http://nlp.fast.ai/category/classification.html

这个名字，当然不是指《芝麻街》里那个角色，而是“语言模型的词嵌入”，出自艾伦人工智能研究院和华盛顿大学的论文Deep contextualized word representations，NLP顶会NAACL HLT 2018的优秀论文之一。

ELMo用语言模型（language model）来获取词嵌入，同时也把词语所处句、段的语境考虑进来。

这种语境化的词语表示，能够体现一个词在语法语义用法上的复杂特征，也能体现它在不同语境下如何变化。

当然，ELMo也在试验中展示出了强大功效。把ELMo用到已有的NLP模型上，能够带来各种任务上的性能提升。比如在机器问答数据集SQuAD上，用ELMo能让此前最厉害的模型成绩在提高4.7个百分点。

这里有ELMo的更多介绍和资源：

https://allennlp.org/elmo

它由Google推出，全称是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers，意思是来自Transformer的双向编码器表示，也是一种预训练语言表示的方法。从性能上来看，没有哪个模型能与BERT一战。它在11项NLP任务上都取得了最顶尖成绩，到现在，SQuAD 2.0前10名只有一个不是BERT变体：

如果你还没有读过BERT的论文，真的应该在2018年结束前补完这一课：https://arxiv.org/abs/1810.04805另外，Google官方开源了训练代码和预训练模型：https://github.com/google-research/bert如果你是PyTorch党，也不怕。这里还有官方推荐的PyTorch重实现和转换脚本：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

BERT之后，NLP圈在2018年还能收获什么惊喜？答案是，一款新工具。

就在上周末，Facebook开源了自家工程师们一直在用的NLP建模框架PyText。这个框架，每天要为Facebook旗下各种应用处理超过10亿次NLP任务，是一个工业级的工具包。

（Facebook开源新NLP框架：简化部署流程，大规模应用也OK）

PyText基于PyTorch，能够加速从研究到应用的进度，从模型的研究到完整实施只需要几天时间。框架里还包含了一些预训练模型，可以直接拿来处理文本分类、序列标注等任务。

想试试？开源地址在此：

https://github.com/facebookresearch/pytext

它能主动打电话给美发店、餐馆预约服务，全程流畅交流，简直以假乱真。Google董事长John Hennessy后来称之为“非凡的突破”，还说：“在预约领域，这个AI已经通过了图灵测试。”Duplex在多轮对话中表现出的理解能力、合成语音的自然程度，都是NLP目前水平的体现。如果你还没看过它的视频……

NLP在2019年会怎么样？我们借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望：

今年9月，当搭载BigGAN的双盲评审中的ICLR 2019论文现身，行家们就沸腾了： 简直看不出这是GAN自己生成的 。

在计算机图像研究史上，BigGAN的效果比前人进步了一大截。比如在ImageNet上进行128×128分辨率的训练后，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分 3倍 。

除了搞定128×128小图之外，BigGAN还能直接在256×256、512×512的ImageNet数据上训练，生成更让人信服的样本。

在论文中研究人员揭秘，BigGAN的惊人效果背后，真的付出了金钱的代价，最多要用512个TPU训练，费用可达11万美元，合人民币76万元。

不止是模型参数多，训练规模也是有GAN以来最大的。它的参数是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。

研究论文：https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm

前前后后，Fast.ai团队只用了16个AWS云实例，每个实例搭载8块英伟达V100 GPU，结果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench测试上达到的速度还要快40%。这样拔群的成绩，成本价只需要 40美元 ，Fast.ai在博客中将其称作人人可实现。

相关地址： Fast.ai博客介绍：

今年8月，英伟达和MIT的研究团队高出一个 超逼真 高清视频生成AI。

只要一幅动态的语义地图，就可获得和真实世界几乎一模一样的视频。换句话说，只要把你心中的场景勾勒出来，无需实拍，电影级的视频就可以自动P出来：

除了街景，人脸也可生成：

这背后的vid2vid技术，是一种在生成对抗性学习框架下的新方法：精心设计的生成器和鉴别器架构，再加上时空对抗目标。

这种方法可以在分割蒙版、素描草图、人体姿势等多种输入格式上，实现高分辨率、逼真、时间相干的视频效果。

好消息，vid2vid现已被英伟达开源。

研究论文：https://tcwang0509.github.io/vid2vid/paper_vid2vid.pdf

GitHub地址https://github.com/NVIDIA/vid2vid

相关地址

相关地址

㈥ CVTOUCH这个智能会议平板的人性化设计表现在哪几个方面

就几个月使用下来的感受，我觉得有以下三个方面比较人性化。
一是4K级别超高清防眩光显示屏，哪怕是光线明亮的环境下也能保持清晰逼真的显示效果；
二是不论是白板模式下，还是演示文稿时，均可用手指或书写笔在屏幕上直接书写，书写内容也可保存到会议记录；
三是支持无线连接电脑、手机、平板等设备，可将设备上的内容展示在大屏上且可同步操作修改。

㈦ 人工智能的应用领域，人工智能的核心技术与应用领域

人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。

人工智能的核心技术与应用领域？开课吧

人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。

人工智能的核心技术主要包含：深度学习、计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等。应用的细分领域包含：智能机器人、虚拟个人助理、实时语音翻译、视觉自动识别、推荐引擎等。

深度学习

人脸识别可以说是当前深度学习最为成熟的应用。人脸识别，是基于人的脸部特征信息，进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集，含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸来对检测到的人脸，进行脸部识别的一系列相关技术。

人工智能的核心技术与应用领域？开课吧

计算机视觉（CV）

计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理有着十分广泛的应用场景，包括：搜索关键词联想、机器翻译、社交媒体监控、聊天机器人、智能语音助理、语法检查程序、电子邮件过滤等。

数据挖掘（DM）

数据挖掘最主要的就是在统计上的应用了，基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。例如电商网站的智能推荐。

近些年，人工智能的潜力很大程度激发了公众的想象力。除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。我们可能在短时间内就拥有强人工智能，也可能需要几个世纪。但是可以肯定的是，我们永远不会放弃对人工智能的追求。

人工智能在网络领域中的应用

人工智能机器人的现状

人工智能应用场景-智能医疗～开课吧

㈧ 人工智能的关键技术有哪些

人工智能的关键技术有以下：

1、计算机视觉技术

计算机视觉，简称CV（Computer Vision），是一门研究如何使计算机更好的“看”世界的科学。给计算机输入图片，图像等数据，通过各种深度学习等算法的计算，使得计算机可以进行识别、跟踪和测量等功能一般来说，CV技术主要有如下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取、检测／分割和高级处理。

2、自然语言处理技术

自然语言处理（Natural Language Processing）技术是一门通过建立计算机模型、理解和处理自然语言的学科。是指用用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理并识别的应用，大致包括机器翻译、自动提取文本摘要、文本分类、语音合成、情感分析等。

3、跨媒体分析推理技术

以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析，比如图像识别、语音识别，文本识别等等，但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析，即需要综合处理文本、视频，语音等信息。

4、智适应学习技术

智适应学习技术（Intelligent Adaptive Learning），是教育领域最具突破性的技术。该技术模拟了老师对学生一对一的教学过程，赋予了学习系统个性化教学的能力。在2020年之后，智适应学习技术得到了快速发展，背后的推动里有强大的计算能力和海量的数据，更重要的还有贝叶斯网络算法的应用。

5、群体智能技术

群体智能（Collective Intelligence）也称集体智能，是一种共享的智能，是集结众人的意见进而转化为决策的一种过程，用来对单一个体做出随机性决策的风险。

6、自主无人系统技术

自主无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理，而不需要人工干预的系统，可以应用到无人驾驶、无人机、空间机器人，无人车间等领域。

7、智能芯片技术

一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。

8、脑机接口技术

脑机接口（Brain-Computer Interface）是在人或动物脑与外部设备间建立的直接连接通道。通过单向脑机接口技术，计算机可以接受脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号；而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。

9、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。

10、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。