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【产品技术】智能验证码3大交互流程说明

智能验证码智能验证码交互流程如下： &nbsp; &nbsp; 1593244222701009633.png&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp

GaussDB(DWS)智能运维监控功能介绍 - DDL审核

DDL的设计会影响数据变更和查询性能，在对时效有严格要求的业务中，数据结构尤为重要。 为了避免不合理得DDL设计影响实际得业务运行，DMS服务上线了DDL审核功能，可以提供事后审核功能，对数据库中已经存在得数据库表进行审核，并可以同步给出修正建议，具体介绍如下： 进入GaussDB

人工智能：通过Python实现语音合成的案例

今天给大家介绍一下基于百度的AI语音技术SDK实现语音合成的案例，编程语言采用Python，希望对大家能有所帮助！ 注册百度AI平台应用 [百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台][AI_-] 首先登陆自己的百度账户，打开百度的AI开发平台页面 搜索找到离线语音合成，

【语音智能平台】京东Alpha VS 讯飞开放平台 (二)

前言 上篇文章 https://blog.csdn.net/diandianxiyu_geek/article

什么是人工智能领域的过拟合和欠拟合

在人工智能领域中，过拟合和欠拟合是两个常见的问题，它们都会对模型的性能和效果产生负面影响。本文将介绍过拟合和欠拟合的概念、原因以及解决方法。 一、过拟合 过拟合指的是模型在训练集上表现得非常好，但在测试集或实际应用中表现不佳的情况。过拟合的主要原因是模型过于复杂，以至于在训练集中学习了一些噪声或细节信息

基于人工智能的地震测井数据融合方法研究

1. 引言 地震测井是一种常用的地质勘探方法，通过获取地下结构的物理和化学特征信息，对地下资源的分布和性质进行研究和预测。地震测井数据作为地质勘探的重要数据源，对于地下结构的解释和预测具有重要意义。然而，地震测井数据存在着多样性、高维度和不确定性的特点，给数据处理和解释带来了很大的挑战

人机智能交互技术（ROS）实践作业模版与说明

人机智能交互技术实践作业模版与说明，具体包括4个专项实践和1个综合实践，综合实践需要做PPT汇报。 报告内容包括流程图，原理与方案，实践过程和结果等。 实践一： 命令行或图形化人机交互实践 ---- 项目名称：&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp

人工智能领域优秀的微信公众号推荐

作为人工智能领域的从业人员，需要关注最新的资讯和论文，也许新出的一篇论文正好就能解决自己手中的难题。有很多种方式可以获取最新信息，比如关注作者个人主页、关注作者github、关注arxiv、关注research gate等方法，但我个人认为最省力的方式是关注几个优秀的微信公众号，一旦有新信息自动推送到微信

燃！世界人工智能大会2021即将重磅开幕

人工智能之机器学习篇——统计关系学习

传统机器学习模型假设数据是独立同分布的 (independent and identically distributed, iid)，也就是说，数据样本之间相互独立，不存在任何关系。然而，在很多实际应用中，尤其是最近出现的像Facebook、微信和微博这种社交网络应用中，数据样本之间是有关系的

《国资报告》发专刊：聚焦央企智能化转型

10月25日，国务院国资委主管的国家经济期刊《国资报告》发布题为《企业智能化转型正当时》专刊。专刊以央企阵营的企业智能化转型为焦点，引用生动的案例和业内人士观点，探讨了央企在人工智能时代的转型需求、企业战略和组织管理变革。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出，当前

云脉人脸识别考勤APP开启智能考勤之路

印象中，说到考勤方式，不外乎手动签字、IC卡考勤和指纹考勤这三种，不管是哪种考勤方式都无法避免出现代打问题：手动签字有笔迹模仿，指纹考勤有指纹膜可以作弊，IC卡考勤只认卡不认人。在企业管理工作中，在岗不在职问题一直很突出。人脸识别考勤就是在这种情况下进入人们的视野。智能化时代，生物识别技术渐趋成熟

《Python3智能数据分析快速入门》— 小结

小结Python是一门高层次计算机程序语言，本章介绍了Python相关背景知识，环境配置及相关IDE。主要内容如下。1）Python拥有20多年的发展历史，关键的特性包括：解释型、动态、强类型。其应用领域涵盖机器学习、数值计算、数据可视化、网络编程、数据库开发、自动化运维和GUI编程等

探究人工智能在地震成像重建中的应用

探究人工智能在地震成像重建中的应用 地震成像是油田勘探中一项重要的技术，它通过记录和分析地震波在地下介质中的传播情况，来获取地下构造和油气储量信息。然而，传统的地震成像方法在复杂地质环境下可能面临一些挑战，例如噪音干扰和数据不完整性。近年来，人工智能技术的快速发展为地震成像重建带来了新的可能性

人工智能在油井测试与评价中的应用

人工智能在油井测试与评价中的应用主要包括数据分析、模式识别和预测模型的建立。通过分析大量的油井测试数据，人工智能可以提取有用的信息，帮助工程师和地质学家更好地理解油藏的特征和行为。 为了展示人工智能在油井测试与评价中的应用，我们将使用Python编程语言和Pandas库创建一个简单的表格

利用人工智能提升油藏勘探地质解释能力

利用人工智能提升油藏勘探地质解释能力 在油田勘探中，地质解释是关键的环节，它涉及对地下油藏结构、岩性、流体分布等进行准确解读和预测。传统的地质解释依赖于人工经验和专业知识，但随着人工智能技术的快速发展，我们现在有机会利用机器学习和深度学习等人工智能方法来提升油藏勘探地质解释的准确性和效率

ModelArts智能标注提升70%数据标注效率学习分享

本次学习中数据标注主要是在图片中对红灯、绿灯、黄灯、人行横道、限速标志和解除限速标志等进行标注。 首先准备进行标记的图片素材，本次学习在AI Gallery中的数据中直接导入进obs桶中，下载完成后进入数据集创建 尝试了下人工手动标注，需在图片中用矩形标注物体并添加标签，看似简单

《Python3智能数据分析快速入门》—小结

小结Python可以实现快速开发，是最适合于机器学习的工具。本章介绍了利用Python进行编程的入门知识，主要内容如下：1）固定语法主要介绍了Python的基本操作，包括声明、注释、缩进、多行语句、保留字符与赋值等。2）运算符部分主要介绍了算术运算符、比较运算符、赋值运算符、按位运算符

油藏开发中的智能化井筒选址方法研究

油藏开发中的智能化井筒选址方法研究 在油田开发中，选择合适的井筒位置对于提高采油效率至关重要。传统的井筒选址方法通常基于经验和专家判断，但这种方式存在主观性和不确定性。近年来，随着人工智能技术的快速发展，研究人员开始探索利用智能化方法来优化井筒选址过程。本文将介绍一种基于机器学习的智能化井筒选址方法