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    基于机器学习的灾害救援损害评估

    地震、飓风和洪水等自然灾害影响大片地区和数百万人,但应对此类灾害是一项巨大的后勤挑战。危机响应者,包括政府、非政府组织和联合国组织,需要在灾难发生后快速获得全面和准确的评估,以规划如何最好地分配有限的资源。为此,超高分辨

    作者:RainNight 2021-09-22 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    从模板文档中提取结构化数据

    收据、账单、保险报价单等模板文件在各种业务工作流程中极为常见且至关重要。目前,处理这些文档主要是手动操作,并且确实存在的自动化系统基于脆弱且容易出错的启发式方法。考虑像发票这样的文档类型,它可以以数千种不同的方式排列——

    作者:RainNight 2021-09-22 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    使用 BLEURT 评估自然语言生成

    在过去的几年里,研究自然语言生成(NLG)取得了巨大的进步,高配车型现在能够翻译文本,总结文章,搞谈话,并在图片注释与前所未有的精度,使用与方法越来越高水平的复杂的. 目前,有两种方法来评估这些 NLG 系统:人工评估和

    作者:RainNight 2021-09-22 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    二元性——强化学习的新方法

    强化学习(RL) 是一种常用的方法,用于训练智能体做出在复杂环境中成功的决策序列,例如机器人导航等设置,其中代理控制机器人的关节电机以寻找通往目标位置或游戏的路径,目标可能是在最短的时间内解决游戏关卡。许多现代成功的 R

    作者:RainNight 2021-09-15 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    利用时间上下文进行对象检测

    生态监测有助于研究人员了解全球生态系统的动态,量化生物多样性,并衡量气候变化和人类活动的影响,包括保护和修复工作的有效性。为了有效地进行监测,生态学家需要高质量的数据,通常会花费大量精力在现场放置监测传感器,例如静态摄像

    作者:RainNight 2021-09-15 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

    在 Pixel 4 上感应基于力的手势

    触摸输入传统上侧重于二维手指指向。除了点击和滑动手势,长按一直是交互的主要替代途径。但是,使用基于时间的阈值来感应长按,其中用户的手指必须保持静止 400-500 毫秒。就其本质而言,基于时间的阈值对可用性和可发现性具有

    作者:RainNight 2021-09-15 所属分类:[人工智能谷歌翻译]

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