cilantro是一个精简快速的C ++库，用于处理点云数据，重点是3D案例。它包括各种常见操作的高效实现，提供干净的API并尝试最小化样板代码的数量。该库具有广泛的模板化，可以对任意数值类型和维度（如果适用）的点数据进行操作，并具有更复杂过程的模块化/可扩展设计，同时为最常见的方法提供方便的别名/包装器案例。cilantro可以在我们的技术报告中找到高级描述。支持的功能基本操作：一般尺寸kd树（

 电商环境中，商品的图片展示比文字展示对顾客购买有更直观的吸引力，尤其在购买衣服时。阿里巴巴的百万卖家各个都是ps大师，想必大家都领教过^_^。传统的方法需要富有经验的设计师交互式的抠图，效率低下，阿里巴巴的视觉研究团队希望使用技术手段帮助卖家一键完成非幕布的自然场景人物抠图。发表于ACM MM2018会议的论文《Semantic Human Matting》，揭示了阿里巴巴在这方面的数

    在人脸识别应用中，很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合（比如在监控视频中），使用人脸图像集来做识别，这个问题被称为基于模板的人脸识别（template-based face recognition）。对于多幅图像，当然可以使用单幅人脸图像的识别方法，综合多幅图像的识别结果确定最终的人脸识别结果，但更好的方式是直接基于人脸图像集提取特征，比较人脸图像集的

　人工智能正在教育界掀起层层浪花。 　　这种趋势，在日前由北京师范大学和科大讯飞共同主办的“人工智能与教育大数据峰会2019”上，体现尤为明显。 　　“以人工智能为代表的新一代信息技术的快速发展，将会对传统的教育理念、教育体系和教学模式产生革命性影响，从而进一步释放教育在推动人类社会发展过程中的巨大潜力。”教育部科技司司长雷朝滋在出席会议时表示。 　　正在掀起教育的一

   一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。　　人工智能芯片被视为未来人工智能时代的战略制高点。在视觉感知领域，人工智能视觉芯片正逐步应用于智能手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和智能制造等领域。　　可根据AI需求成像　　纵观信

昨天，谷歌与霍华德 • 休斯医学研究所 (HHMI) 和剑桥大学合作，发布了一项深入研究果蝇大脑的重磅成果 —— 自动重建整个果蝇的大脑。他们使用数千个谷歌云 TPU，重建的完整果蝇大脑高达 40 万亿像素。有了完整的大脑图像，科学家距离了解大脑如何工作更近了一步。你知道吗?果蝇是公认被人类研究的最彻底的生物之一，截至目前，已有 8 个诺贝尔奖颁发给使用果蝇的研究，这些研究推动了分子生物学、遗传学

自上海7月份上海开始推行“史上最严垃圾分类措施”以来，垃圾分类成了很多人日常生活的“必修课”。一个月过去，利用新技术、新模式推进垃圾分类的探索不断涌现。垃圾污染问题并非中国所独有，很多发展中国家都备受困扰。日前，谷歌在一篇博客中透露，为减少印度尼西亚的塑料垃圾，印度尼西亚一家创业公司用上了谷歌的人工智能技术。据介绍，塑料垃圾是印度尼西亚面临的大难题。这个国家拥有5万公里长的海岸线，而这里又普遍缺乏

日前，李克强总理在上海考察时对运用人工智能和大数据改善政府服务提出了新要求。准确把握人工智能和大数据的新风口，需要进一步转变思路、创新模式、推动公众参与。 　　防范出现“眉毛胡子一把抓” 　　实践中，由于工作推进的思路与方法不清晰，不少智能化应用非但没有减少政府部门的工作量，反而给一些主管部门新增了负担。 　　例如，在智慧交通项目推进中，技术公司在不懂政府管理关键节点

如果说有一项技术彻底改变了 21 世纪，那一定是人工智能。Google 新掌门人 Sundar Pichai 曾说：“人工智能带给我们生活和工作的改变，甚至将超过火和电。”虽然噱头满满，但不可否认的是，人工智能正在翻天覆地的改变着人们的生活方式。以前只有在科幻小说中才能了解到的工具和生活方式正在人工智能的加持下，从各个角度渗透进我们的日常生活，并带动着技术进步、产业升级、推动市场经济整体快速发展。

大数据领域经历了2013年开始的疯狂增长，2016年的断崖式下降，以及2018年以来的迭代复苏，单一的数据技术逐步与人工智能技术结合，应用场景从营销获客、金融风控等为主，转为与城市管理、工业制造等领域越来越深度的结合。大数据产业已进入2.0时代。新时代下，数据与智能融合，新赛道的投资机会如何判断？中国计算机学会（CCF）大数据专家委员会，每年年底都会发布下一年的大数据发展十大趋势预测。回顾从201

中国数据标注行业起步比较晚，但是存在时间比较长的平台，也有6年以上的时间了。比如群音标注，比如百度众测。AI行业离不开大数据这6年多的时间里，从来没有像今年一年，一次性冒出这么多数据标注相关平台的时候：网易，新浪，京东，百度，讯飞，阿里，腾讯。太多太多的互联网公司涌入了这个行业，造成的连锁反应就是数据标注行业的认知普遍化，参与人数更多，非常多，很多的互联网相关人士开始进入了。太多涌入的公司造成了行

人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫

得益于新千年信息技术的快速发展和大数据带来的便利，人工智能依靠大数据迅速地完成了从理论到实际应用，到逐步走进我们的生活，2017年被定义为人工智能应用的元年。那么现在大量人工智能所依赖的数据是怎样进行加工，把海量无序的数据变成机器能够理解的数据的呢？我们今天在这里做一个简单的介绍。   现在数据行业的数据标注对象主要有以下几种类型：文本、声音、图像、视频（多数情况下依然是转换为

之前“重庆公交车坠河”事件引起了全国人民的关注，使得交通安全问题再度成为公众关注的热点话题。小喵也针对交通事故做了调查，结果真是触目惊心。2016年全国交通事故发生总数达到212846起，造成226430人受伤，63093万人死亡，竟然同冰岛的全国人口数相当。在这些冰冷的数据背后，是一条条鲜活的生命，有效保障人民的交通安全，成为所有人的共同愿景。 在这些交通事故中，有很大一部分为疲劳驾驶

今年人工智能成为了最火的行业之一，技术的不断发展，让人工智能不仅仅停留在研究人员的电脑上，更是实实在在的改变着我们的生活。 在电影中，我们经常看到劫匪带着面罩，举着枪抢银行的画面，其中有不计后果的亡命之徒，只为报复社会，有些自以为聪明绝顶，缺难逃法网，还有些也可能是这样年过花甲的老人？不论哪一部电影，套路基本一致，“趴在地上！不许动！”然后柜员瑟瑟发抖的把钱装进袋子。导演们似乎已经约定俗

数据标注是人工智能进行模型训练必不可少的一环。这是将最原始的数据变成算法可用数据的过程：原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里进行调用。 上述概念阐释的背后实际上潜藏着一个正在茁壮成长的商业机会，尤其随着AI行业的发展，优质数据甚至可能是公司发展的壁垒。 按照人员规模，现在的数据标注行业分为小型工作室（20 人左右）、中

5到10年后，当人工智能全面普及，科技先驱和新一代商业巨子注定会被时代的聚光灯铭记。 但今天却想说一个关于人工智能“从未被讲出”的故事，写一群时代大幕后的“隐形者”——标数据的人。 智能时代滚滚巨轮之下，一批批用于“人脸识别”、“自动驾驶”、“自然语言处理”的标注好的数据，正是出自这些学历不高，每天对着电脑工作8到10小时的人手中——他们是“人工智能背后的人工”。经过采访了多个数据标注服

语音交互设计与运营的这两年里，事情比较多一直没空静下来总结一下做过的事情。我们先从语音产品的现状总结一下吧。最近几年来随着深度学习技术的突破，大数据技术以及自然语言理解能力的提升，带动了一波产业热潮。国内继科大讯飞、捷通华声之后，阿里，百度，腾讯等巨头都在智能语音领域发力，行业内也涌现出新的佼佼者：思必驰、云知声、出门问问等后起之秀，在教育、客服、电信等传统行业之外，开辟出了车载、家居、医疗、智能

人工智能行业研究报告围涵盖AI基础技术及终端产品研究范围：人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。作为一种基础技术，人工智能在很多行业都有用武之地。既有人工智能+基础行业的概念（如人工智能+金融=Fintech），也有其具体应用行业的概念（比如机器人）。按照技术应用的不同场景，可以将人工智能分为基础技

目 录摘 要 ........................................................7一、 简介 ....................................................... 9（一） 《国家人工智能研究和发展战略计划》的目的 ............. 9（二） 预期结果 ........................