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2021数字科技前沿应用趋势

前言 当今世界正经历百年未有之大变局,科技创新已成为关键变量。数字科技不仅是疫情下推动经济复苏的重要动力,也为人类应对长期发展挑战提供了新解法。面向未来,我们需要进一步转向创新驱动的发展,向科技要方法,在危机中育先机、 于变局中开新局。 站在下一个 5 年的起点上,全社会对数字科技既满怀期待,也在上下求索前行之路。 为此, 腾讯研究院发起了这样一个研究项目, 先后访谈业界权威专家, 以及腾讯公司 AI Lab、多媒体实验室、地图平台部、反病毒实验室、科恩实验室、 量子实验室、Robotics X 实验室、腾讯云区块链、天衍实验室、未来网络实验室、希波实验室、云鼎实验室、优图实验室、自动驾驶实验室的负责人和科学家, 对十四项前沿科技的发展方向、应用场景、落地难点和路径等进行预判和总结, 形成《2021 数字科技前沿应用趋势》报告。 我们看到,深度学习正在走向多模态融合,沉浸式媒体向更深度演进,产业区块链将推动数据要素的市场化,量子科技的算力有望得到进一步提升。在垂直 行业,医疗 AI、数字生物标记物、脑机接口、5G-V2X、自动驾驶仿真、产业互联网地图等技术也在全面敲开应用的大门。随着更多的行业数字化、云化和智能化,安全将由“伴生”和“保值”成为“原生”和“增值”,并进入到人机 协同的新时代。虚拟和真实世界的融通,正在开启一个全真化的数字世界。 我们希望,通过每年发布这样的一份观察,尝试为探索数字科技的星辰大海提供一份导航图,让数字科技的变量转化为经济社会高质量发展的最大增量。受研究时间所限,报告难免有不足之处,恳望各界同仁予以指正。 发布单位:腾讯研究院

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2020腾讯人工智能白皮书

主要发现 人工智能正在进入供需融合的创新发展期,从需求侧看,在长期的经济转型压力和近期的抗疫恢复形成双重牵 引;从供给侧来看,人工智能产业各生态层不断丰富成熟,已经在工业、医疗、城市等多领域落地。 疫情是AI的试金石,是一次国家级别的数字化全面检验,从基础设施的完备性、数据的流通性到快速反应能力 的一次全面测试。在疫情之下,AI公司不再是以往的旁观者,而是出演关键角色,提高抗疫战争的整体效率。经过 疫情,中国已经不再有纯粹的“传统产业”,每个产业或多或少都开启了数字化进程。 受疫情用工难、成本加剧、劳动力感染等风险因素的影响,制造业和服务业正在加快人机结合的进程,向制 造、服务智能化进一步转型。 此次疫情防控中,人工智能技术在城市治理方面广泛落地应用,表明我国智能社会形态正在逐渐显现。 从“互联网+”到“智能+”,中国人工智能政策越来越重视技术与实体经济的结合,新基建更是进一步让人工 智能肩负重任,要求人工智能技术发挥未来产业头雁效应,通过与传统产业的深度融合,助力实体经济向数字化智 能化转型。 我们认为,下一个阶段的人工智能将呈现“泛在智能”,即人工智能技术将广泛渗入新型基础设施建设,且获 得越来越多元的应用场景和更大规模的受众。 随着技术、算法、场景和人才的不断充实,人工智能正在渗透到各个领域,其商业应用也在不断催生出新业 态、新场景、新融合、新交互和新目标的出现。 疫情期间自动驾驶应用崭露头角的背后,是自动驾驶商业化场景开始在国内外加速落地的结果,无人经济的概 念获得了新的诠释。 深度合成技术不断演进,朝着综合性的方向发展,泛娱乐和数字内容已然成为了深度合成应用的主场,数字虚 拟人受到市场青睐。 日益严重的食物、能源和水问题是当前人类所面临最重要的全球性难题,腾讯相信人工智能会在这些地球级的 挑战上发挥重要作用。 多层次的治理体系、敏捷灵活的治理方式更能适应人工智能所具有的快速发展迭代、日益复杂化等特征。 撰写单位:腾讯研究院

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城市大脑——数据智能解决方案_阿里云

阿里云城市大脑是基于云计算、 大数据、人工智能、物联网新一代信息技术构建的人工智能开发创新和运营平台。 城市大脑作为支撑未来城市 可持续发展的全新基础设施, 有利于推动城市治理、安全保障、产业发展、 公共服务等各领域的数字化转型升级, 提高城市治理水平, 提升政府管 理能力, 并实现治理能力的科学化、 精细化和智能化。 城市大脑利用丰富的城市数据资源, 对城市进行全局的实时分析, 即时修正城市运行缺陷, 推动城市可持续发展, 实现城市治理 模式、城市服务模式和实现城市产业发展的“三突破”。 撰写单位:阿里云

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深度学习、机器学习方向有哪些新颖的毕业设计题目?

想做深度学习、机器学习方向的毕业设计,如何选题呢?

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天明 发布了
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图形界面 X Server 如何关闭/启动?

Linux图形界面多数使用的是 X Server, 我们有时需要关闭/重启它. 比如: 安装 NVIDIA 的驱动程序时,就需要先关闭 X server; 希望让系统以 server 方式运行,关闭桌面环境以降低不必要的性能损耗. 怎么关闭和启动呢?

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百度无人驾驶技术公开专利集锦_109份

百度无人驾驶技术公开专利集锦,共包含109份中文专利。 部分专利名称列表: CN104742881A-自动泊车系统和方法-公开 CN105711585B-用于无人驾驶车辆的车辆控制方法和装置-授权 CN105711591A-无人驾驶车辆、无人驾驶车辆的控制方法和装置-公开 CN105717920B-无人驾驶车辆的救援方法和装置-授权 CN105818810B-应用于无人驾驶汽车的控制方法及智能设备-授权 CN105973245A-利用无人驾驶车辆更新在线地图的方法和装置-公开 CN105872088A-无人驾驶车辆的操作系统切换方法和装置-公开 CN106155055A-用于无人驾驶车辆的预警方法和装置-公开 CN106218632A-用于控制无人驾驶车辆的方法和装置-公开 CN106227204A-车载装置及用于控制无人驾驶车辆的系统、方法和装置-公开 CN106515578A-无人车驾驶状态的识别装置、识别方法及无人车-公开 CN107167323A-无人驾驶汽车的场地测试方法及系统、设备与可读介质-公开 CN107194248A-无人驾驶车辆的反黑客劫持方法、装置、设备及存储介质-公开 ……

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基于halocon的芯片缺陷检测

基于halocon的芯片缺陷检测,这是一个demo 来源:https://github.com/dlphay/halcon_dlphay

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基于opencv的工业现场液体饮料包装上的喷码检测与识别系统

目前利用opencv识别字符的项目和代码很多,但主要针对车牌识别。对于工业现场如易拉罐字符识别等,opencv的代码较少,halcon居多,而且能找到的代码都是处理背景非常简单的图片。 halcon在企业用的多,但opencv更适合学术之用。本着学习opencv和C++的目的,创建了这个项目。本项目从易到难,先从最简单的图片开始,一步一步往复杂背景方向靠拢。项目中参考了许多网上的代码和博客,相应代码处都给出了原博文链接,在此表示感谢。 准备数据 下图是经过打光处理的易拉罐罐底图片,项目首先处理这一类的图片。(为了排版,缩小了图片,原图在代码文件夹内,路径为:“IndustrialCharRecognition/CharRecognition/CharRecognition/images/”。图片为8位灰度图片) 三张图片依次为:滤波结果,分割结果,形态学处理结果: 三张图片依次为:文字区域定位结果,旋转结果,重新定位结果: 三张图片依次为:缩小区域,单字符分割,单字符识别: 来源:本项目转载自https://github.com/weiSupreme/IndustrialCharRecognition 作者的联系方式为:email: zxdzhuwei@foxmail.com(@hnu.edu.cn) 已获作者授权

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无人驾驶论文合集

论文集锦的目录: 1、arch A functional architecture for autonomous driving A functional reference architecture for autonomous driving A Standard Driven Software Architecture for Fully_Autonomous Vehicles AutonomousCar-ASPLOS18_check CAAD_ Computer Architecture for Autonomous Driving Towards a Functional System Architecture for_Automated Vehicles 2、ASSESSMENT Driving Style Recognition for Intelligent _Vehicle Control and Advanced Driver Assistance A Survey Integrating Driving Behavior and Traffic Context__through Signal Symbolization for Data Reduction_and Risky Lane Change Detection 3、endtoend ALVINN_ __AN AUTONOMOUS LAND VEHICLE IN A _NEURAL NETWORK End to End Learning for Self-Driving Cars 4、hardware AutonomousCar-ASPLOS18 5、hdmap Highiy Efficient HD Map Creation_ __Acceierating Mapping Process with GPUs 6、HMI How can humans understand their automated cars_ HMI principles, __problems and solutions Human-Machine Interaction for__Vehicles_ Review and Outlook 7、localization ausicorrection Autonomous Vehicle Navigation in Rural Environments without Detailed_ Prior Maps High Speed Navigation of Unrehearsed Terrain___Red Team Technology for Grand Challenge 2004 Localization in highly dynamic environments__using dual-timescale NDT-MCL Map-Based Precision Vehicle Localization_in Urban Environments Road Marking Detection Using LIDAR Reflective Intensity Data and its__Application to Vehicle Localization A Survey of the State-of-the-Art Localisation __Techniques and Their Potentials for Autonomous _Vehicle Applications Simultaneous Localization And Mapping_ A Survey of_Current Trends in Autonomous Driving 8、network Information-Centric Networking for __Connected Vehicles___A Survey and Future Perspectives Internet of Vehicles_ From Intelligent Grid to__Autonomous Cars and Vehicular Clouds Internet of Vehicles_ From intelligent__grid to autonomous cars and_vehicular fogs 9、perception Hybrid Sensor Fusion Framework for Perception in Autonomous Vehicles Liang_Multi-Task_Multi-Sensor_Fusion_for_3D_Object_Detection_CVPR_2019_paper SigProc-Fusion 目标跟踪算法综述 A Survey of Deep Learning Techniques for Autonomous Driving Autonomous vehicle perception_ The technology of today and tomorrow Computer Vision for Autonomous Vehicles Computer Vision-Based Multiple-Lane Detection __on Straight road and in a Curve Finding multiple lanes in urban road networks with vision and_lidar Illumination Invariant Imaging_ Applications in Robust Vision-based__Localisation, Mapping and Classification for Autonomous Vehicles PROBE-GK_ Predictive Robust Estimation using Generalized Kernels 10、planning A Review of Motion Planning Techniques__for Automated Vehicles A Survey of Motion Planning and Control__Techniques for Self-driving Urban Vehicles Annual Review of Control, Robotics, and_ Autonomous Systems Route Planning in Transportation Networks 11、simulatorAndTools A survey on vehicular cloud computing Learning a Driving Simulator Testing of advanced driver assistance towards automated driving___A survey and taxonomy on existing approaches and open questions 12、V2x A Survey of Vehicle to Everything (V2X) Testing A survey on vehicular cloud computing Information-Centric Network-Based Vehicular__Communications_ Overview and__Research Opportunities Infotainment and road safety service support in vehicular networking___From a communication perspective Interworking of DSRC and Cellular Network__Technologies for V2X Communications_ A Survey Vehicular Cloud Computi A Survey of Autonomous Driving_ Common_Practices and Emerging Technologies Autonomous driving in urban environments__approaches, lessons and challenges Perception, Planning, Control, and Coordination for Autonomous Vehicles Self-Driving Cars_ A Survey Towards Fully Autonomous Driving_ Systems and Algorithms 本资料为知乎用户王方浩整理,已获整理者授权

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中国有哪些知名的无人驾驶公司?

请问中国的无人驾驶公司都有哪些?它们分别在哪个城市?现在发展的如何?

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