2018五大人工智能趋势，你知道多少？-低调大师

2018五大人工智能趋势，你知道多少？

2018-07-14 612

人类一直对机器人和人工智能（AI）的概念保持非常强的好奇心。好莱坞电影和科幻小说可能激发了一些科学家开始朝着这个方向努力，虽然人工智能泡沫已出现多次，但目前重大的发展和突破正在重新引起公众对这一领域的兴趣。

2018年我们需要关注AI的相关领域，因为变革正在慢慢来临，其中包括自然语言处理（NLP），机器学习，认知计算，神经网络，计算机视觉和机器人及其相关技术。在本文中，我们将解释围绕所有这些技术的五个不断变化的趋势，并了解它们的好处。

1.机器学习模型的民主化

机器学习旨在使计算机能够从数据中学习并在不依赖于程序中命令的情况下进行改进。这种学习最终可以帮助计算机构建模型，例如用于预测天气的模型。这里，我们介绍了一些利用机器学习的常见应用程序：

1.1财务应用

随着金融科技创业公司挑战现有企业，金融业正在迅速发展。这些现有企业中的许多人主要依

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ASO行业公司及现状概述

国内（不分先后）： 1、CQASO，90后创业团队，2016年3月上线，追赶势头很猛； 2、 ASO100，2015年4月上线，创始团队前身做布丁优惠券、PP红包，国内口碑较好； 3、鸟哥ASO，2016年6月上线，创始人鸟哥从媒体起家，随后做流量分发； 4、 ASO114，2015月3月上线，优派网旗下的ASO优化平台； 5、蝉大师，2015年10月上线，用户体验较好，对于普通用户限制比较多； 6、 APPBK，团队实力不错，对自然语言处理比较到位，可统计用户标签排行榜 7、 APPDUU，Appying旗下，做运营干货分享起家，目前转型做ASO/ASM工具； 8、应用雷达，2012年开始经营的老牌的iOS数据挖掘工具，可实时查询和排名走势； 9、爱比数据，2016年4月成立，后起之秀； 10、德普优化，2015年8月成立，主打出海APP

2018-07-15

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作者 |东田应子【导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。一、基本概念人脸识别（face identification）人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将一张人脸划分到n张人脸中的一张。类似于管理人员进行的人脸识别门禁系统。 2.人脸验证（face verification）人脸验证的1对1的比对，给定两张人脸图片，判断这两张人脸是否为同一人，类似于手机的人脸解锁系统，事先在手机在录入自己的脸部信息，然后在开锁时比对摄像头捕捉到的人脸是否与手机上录入的人脸为同一个人。 3.人脸检测（face detection）人脸检测是在一张图片中把人脸检测出来，即在图片上把人脸用矩形框出来，并得到矩形的坐标，如下图所示。、 4.人脸关键点检测根据输入的人脸图像，识别出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点的坐标，如下图所...

2018-07-16

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring

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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。