作为AI领域发展时间最久、积累最丰厚的垂直领域，NLP正在尝试塑造出一个产业智能化从技术到应用的完整范式，对百度而言，这张AI王牌中的王牌也是时候打出手了。

当我们在翻译软件上输入 “Transformer is a novel neural network architecture based on a self－attention mechanism”

为了实现VLN智能体，不仅需要学习理解语言语义和视觉环境，同时还要适应视觉语言交互情况下的动态变化，研究人员提出了一种对抗驱动的反事实思考方法。模型通过学习评价有效的反事实条件来代替采样充分但信息不足的数据，最终形成了一种比随机采样路径方法更为有有效的对抗策略。

什么是NLP中的文本摘要？

英特尔今天推出了机器编程研究系统ControlFlag，它可以自主检测代码中的错误。虽然仍处于早期阶段，这个新颖的自我监督系统有望成为一个强大的生产力工具，帮助软件开发者进行耗时费力的Debug。

有没有想过 Instagram 如何在你添加图像时自动选择背景?!他们通过不同的算法分析你的图片并生成与图像匹配的背景。他们主要使用图像中存在的“颜色”来处理输出。在本文中,你可以找到 2 种技术来检测输入图像的合适背景

理解问题在处理计算机视觉问题时,我们经常遇到需要对整个数据集应用某种形式的转换的情况。Keras中的ImageDataGenerator类提供了各种转换,如翻转、规格化等。然而,应用在Keras中不可用的自定义转换变得非常困难

人工智能公司追一科技宣布获得来自中国互联网投资基金（以下简称中网投）、中移创新产业基金的数亿元人民币战略投资，五源资本、高榕资本等继续追加投资，泰合资本担任独家财务顾问。

前面我们讲到了Airtest的基础知识，手机自动化测试IDE－－－－－Airtest基本操作方法，手机自动化测试IDE －－－－－ Airtest的安装和IDE控件详解，今天我们就来说说Airtest的具体操作方法吧，让我们轻松实现软件自动化，真正解放我们的双手吧

大家好,我是皮皮,今天给大家讲讲ADB操作。前面给大家分享了Airtest,感兴趣的小伙伴,可以前往:手机自动化测试IDE-----Airtest实战篇、手机自动化测试IDE ----- 手把手教你用

就在前段时间,小黑在《低代码开发是什么,它会让程序员失业吗?》一文中,描绘过这样一幅美好的图景:在未来,人们可以像拼积木一样,把不同的功能模块拼到一起,制作出自己的应用。这不仅有助于提升程序员的工作效率,同时也降低了人们的学习门槛

文/陈根比尔·盖茨曾说:“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。其中,自然语言处理(NaturalLan-guageProcessing,NLP)是将人类交流沟通所用的语言经过处理转化为机器所能理解的机器语言

2021年6月6日－11日，自然语言处理（NLP）领域的顶级会议NAACL在线上举办。深兰科技DeepBlueAI团队参加了Multi－Hop Inference Explanation Regene

投资界6月16日消息，近日，NLP自然语言处理技术开发商中科凡语获数千万元A轮融资，投资方为高科新浚和金科君创。本轮融资将主要用于企业发展、产品开发，以及产品推广。中科凡语深入挖掘NLP的垂直应用，在医疗、科技、金融、法律、文化的等领域，提供覆盖英、日、德、法、俄等七十多个语种的机器智能翻译服务

每周一篇原创,关注5G、物联网、人工智能,跟着我坚持利用碎片时间学习简介今天我们进入知识图谱的学习,知识图谱是人工智能的一个重要分支,当前场景应用正在不断丰富。其中最核心的是图数据库,百度自研商业图数

介绍让我们从理解术语“图像去噪”的含义来开始我们的讨论,这也是我们的文章标题——图像去噪是从图像中去除噪声的过程图像中存在的噪声可能是由实际上难以处理的各种内在或外在条件引起的。图像去噪问题是图像处理和计算机视觉领域的一个非常基本的挑战

介绍自动编码器实际上是一种人工神经网络,用于对以无监督方式提供的输入数据进行解压缩和压缩。解压缩和压缩操作是有损的且特定于数据的。数据特定意味着自动编码器将只能实际压缩已经训练过的数据。例如,如果你用狗的图像训练一个自动编码器,那么它会给猫带来糟糕的表现

智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向，提高数据保护透明度，投资建设网络犯罪的防范措施，对中国消费者普及隐私及安全保护知识、深度研究本地驾驶习惯和行车环境等解决方案，可增强中国消费市场对自动驾驶的信心。

英特尔周二宣布，百度正在使用英特尔Movidius VPUs为开发一款名为Xeye的新型人工智能相机。这两家公司在百度Create（百度的人工智能开发者大会）上宣布，这家百度还在利用英特尔的技术为其他各种人工智能产品和服务提供动力。

对于物流业这种对人力成本敏感的产业来说，机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和环境适应强等优点，为高速发展的物流分拣系统打开“新视界”。物流行业正从人工分拣向智能化、自动化方向快速演进。