热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 后端 > 正文

百度大脑怎么接入?百度大脑开放API在哪里?

现在百度大脑已经开放官网了,开发者可以任意访问网站,获取一些技术文档,具体关于百度大脑可以看下文:近期百度开发者中心-百度大脑官方网站全新上线,此后百度大脑将不仅仅局限于小度机器人

现在百度大脑已经开放官网了,开发者可以任意访问网站,获取一些技术文档,具体关于百度大脑可以看下文:

近期百度开发者中心-百度大脑官方网站全新上线,此后百度大脑将不仅仅局限于小度机器人,现在已经全面开放给所有开发者,改版后的百度大脑官网,无论是网页外观还是功能都有着明显改变。

百度大脑怎么接入?百度大脑开放API在哪里?

除了原有的语音技术、图像技术、自然语言、用户画像和机器学习五个模块外,新版百度大脑官网还新增百度AR增强现实功能技术。

百度大脑怎么接入?百度大脑开放API在哪里?

百度AR增强现实包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段,从而提供了一般情况下不同于人类可感知的信息。

百度大脑怎么接入?百度大脑开放API在哪里?

此前在9月的百度世界大会上消息称,百度大脑将围绕算法(神经网络、参数和样本训练)、计算能力(服务器和GPU集群),以及大数据(网页资料、搜索数据、图像视频数据和定位数据)等三个方面,从自然语言的处理、语音识别、图像识别处理以及用户画像等四个能力展开应用。


推荐阅读
  • TensorFlow入门上
    前置准备在阅读本文之前,请确定你已经了解了神经网络的基本结构以及前向传播、后向传播的基本原理,如果尚未了解,可以查看下文。神经网络初探​chrer.com也可以直接在我博客阅读Te ... [详细]
  • 读手语图像识别论文笔记2
    文章目录一、前言二、笔记1.名词解释2.流程分析上一篇快速门:读手语图像识别论文笔记1(手语识别背景和方法)一、前言一句:“做完了&#x ... [详细]
  • [译]技术公司十年经验的职场生涯回顾
    本文是一位在技术公司工作十年的职场人士对自己职业生涯的总结回顾。她的职业规划与众不同,令人深思又有趣。其中涉及到的内容有机器学习、创新创业以及引用了女性主义者在TED演讲中的部分讲义。文章表达了对职业生涯的愿望和希望,认为人类有能力不断改善自己。 ... [详细]
  • 2017亚马逊人工智能奖公布:他们的AI有什么不同?
    事实上,在我们周围,“人工智能”让一切都变得更“智能”极具讽刺意味。随着人类与机器智能之间的界限变得模糊,我们的世界正在变成一个机器 ... [详细]
  • 「爆干7天7夜」入门AI人工智能学习路线一条龙,真的不能再透彻了
    前言应广大粉丝要求,今天迪迦来和大家讲解一下如何去入门人工智能,也算是迪迦对自己学习人工智能这么多年的一个总结吧,本条学习路线并不会那么 ... [详细]
  • 老电影和图片变清晰的秘密!分辨率提升400%的AI算法
    老电影和图片变清晰的秘密!分辨率提升400%的AI算法-如上图,从100x133pix→400x532pix,除了肉眼可见的清晰,拥有可以将分辨率提升400%的技术到底意味着什么 ... [详细]
  • “你永远都不知道明天和‘公司的意外’哪个先来。”疫情期间,这是我们最战战兢兢的心情。但是显然,有些人体会不了。这份行业数据,让笔者“柠檬” ... [详细]
  • 解决Cydia数据库错误:could not open file /var/lib/dpkg/status 的方法
    本文介绍了解决iOS系统中Cydia数据库错误的方法。通过使用苹果电脑上的Impactor工具和NewTerm软件,以及ifunbox工具和终端命令,可以解决该问题。具体步骤包括下载所需工具、连接手机到电脑、安装NewTerm、下载ifunbox并注册Dropbox账号、下载并解压lib.zip文件、将lib文件夹拖入Books文件夹中,并将lib文件夹拷贝到/var/目录下。以上方法适用于已经越狱且出现Cydia数据库错误的iPhone手机。 ... [详细]
  • 计算机存储系统的层次结构及其优势
    本文介绍了计算机存储系统的层次结构,包括高速缓存、主存储器和辅助存储器三个层次。通过分层存储数据可以提高程序的执行效率。计算机存储系统的层次结构将各种不同存储容量、存取速度和价格的存储器有机组合成整体,形成可寻址存储空间比主存储器空间大得多的存储整体。由于辅助存储器容量大、价格低,使得整体存储系统的平均价格降低。同时,高速缓存的存取速度可以和CPU的工作速度相匹配,进一步提高程序执行效率。 ... [详细]
  • Learning to Paint with Model-based Deep Reinforcement Learning
    本文介绍了一种基于模型的深度强化学习方法,通过结合神经渲染器,教机器像人类画家一样进行绘画。该方法能够生成笔画的坐标点、半径、透明度、颜色值等,以生成类似于给定目标图像的绘画。文章还讨论了该方法面临的挑战,包括绘制纹理丰富的图像等。通过对比实验的结果,作者证明了基于模型的深度强化学习方法相对于基于模型的DDPG和模型无关的DDPG方法的优势。该研究对于深度强化学习在绘画领域的应用具有重要意义。 ... [详细]
  • 背景应用安全领域,各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用,在web应用安全风险中,各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]
  • OCR:用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程Matlab:商业数学软件;CUDA:CUDA™是一种由NVIDIA推 ... [详细]
  • 3年半巨亏242亿!商汤高估了深度学习,下错了棋?
    转自:新智元三年半研发开支近70亿,累计亏损242亿。AI这门生意好像越来越不好做了。近日,商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示& ... [详细]
  • ICRA2019最佳论文  Making Sense of Vision and Touch: SelfSupervised Learning of Multimodal Representatio
    文章目录摘要模型架构模态编码器自监督预测控制器设计策略学习控制器设计实验结论和展望会议:ICRA2019标题:《MakingSenseofVision ... [详细]
  • 安装Tensorflow-GPU文档第一步:通过Anaconda安装python从这个链接https:www.anaconda.comdownload#window ... [详细]
author-avatar
史彩哲
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有