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这些企业告诉你,如何在AI时代争夺更多话语权?

人工智能价值的“矿山”已经吸引了全球的铁锹,当然也包括数字化转型的企业。 “然而人工智能的研究和应用,至今更多地分散在单点技术上,还无法满足众多企业,特别是大中型企业的供应链、制造、经营管理等复杂生产系统的需求。”在HUAWEI CONNECT 2017的第一天,华为Cloud BU总裁兼IT产品线总裁郑叶来一句话道出企业AI的难点。 此话有迹可循。毕竟一个技术的成功,要想实现立竿见影的效果,核心少不了其商业应用落地——人工智能,某种程度上改变了60逾年来介于科学与工程学之间的尴尬地位,如今在应用层面实现了爆发,包括机器人、无人驾驶、医疗、教育等,未来的人工智能显然无孔不入。 这同时意味着,企业要想在AI时代创造更多价值,则必须将那些分散的单点技术集成起来,聚沙成塔,再以云服务的形式,将人工智能技术综合运用到复杂的企业场景中,创造商业价值。这也是企业在人工智能时代核心竞争力的表现。 要实现这些对于企业来说,挑战颇大。现在,华为发布了“企业智能(EI,Enterprise Intelligence)平台”,平台有AI技术架构,有云服务,企业可以专注于自己的业务。“华为云定位于智能社会的使...

基于face_recognition实现人脸识别

准备工作 我们的人脸识别基于face_recognition库。face_recognition基于dlib实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%。在开始我们的工作前,我们先安装face_recognition pip install face_recognition 人脸数字化 人脸识别的第一步是检测照片中的人脸区域,然后将人脸的图像数据转换成一个长度为128的向量,这128个数据代表了人脸的128个特征指标,如下所示 对于每一张已知人脸,生成这样的一个128位的向量。对于一张未知人脸,将它的128位向量和所有已知人脸的128位向量一一比对,找到相似度最高的那一个,即找出了未知人脸对应的人。 图片数据 我们准备了两张照片,分别是凯特王妃和威廉王子的单人照,分别存成catherine.jpg和william.jpg,这两张照片中的人脸作为我们的已知人脸 我们的目标是在下面的合影中识别出两人的脸并在图中标出各自的名字。下图存成unknown.jpg 代码实现 接下来开始我们的编程工作 import cv2import face_recognitionnames = [ ...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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