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麦肯锡最新调研:未来三年,AI将在哪些领域爆发?

雷锋网 AI科技评论按:近日,Forbes上的一篇文章概括了麦肯锡关于人工智能的一篇调研报告,主要揭示了AI的行业现状,以及未来的发展趋势。雷锋网 AI科技评论将其编译如下。 上个月,麦肯锡全球研究院(MGI)发布了名为《人工智能,下一个数字前沿》的研讨报告,同时也发表《人工智能如何能给公司提供真正的价值》一文,来对他们的研讨报告进行总结。他们采访了超过3000名高管,针对AI技术的应用,公司未来的部署,AI对市场、政府和行业的影响来进行提问。 该报告的关键信息有如下几点: 百度、谷歌等科技巨头2016年在AI上的总投入是200亿-300亿美元,这些资金中90%用于研发和部署,10%用于收购。从2013年起,对AI的投资增长率就是其他行业3倍。麦肯锡发现,在接触到AI技术的公司中,有20%是早期使用者(early adopter),主

开源人脸识别seetaface入门教程(一)

简述 seetaface由中科院计算所山世光研究员带领的人脸识别研究组研发。代码基于C++实现,不依赖第三方库。然而,目前开源的代码,是在windows vs上编译的,对于我们这帮mac/linux用户来说,用起来还是挺麻烦的。经过这几天的学习,对seetaface总算有了全面的了解。下面,听我娓娓道来。 注意:本文章不涉及代码逻辑和原理,只是教大家如何使用seetaface做人脸识别。 引擎 FaceDetection 人脸识别模块,用于识别出照片中的人脸,染回每个人脸的坐标和人脸总数。 FaceAlignment 特征点识别模块,主要识别两个嘴角、鼻子、两个眼睛五个点的坐标。测试下来,发现图片模糊时,识别不准。 FaceIdentification 人脸比较模块,根据官方的说法,先提取特征值,然后比较。给出的测试程序是seetaface提取人脸的特征值和caffe训练库里的人脸做对比。 以下教程都是在MacOSX编译运行通过。使用cmake和make编译 以下的编译方法是把FaceDetect测试程序也编译了,而测试程序是依赖opencv的,所以,在这之前,确认opencv是否安装...

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