因为AI,所以爱

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因为AI,所以爱

 

作为技术驱动型公司

自我颠覆的核心就是技术上有所突破

2019技术奇点大会上,创始人行在提出

「未来,大数据和人工智能

将成为商业升级的智能发动机」

因为AI,所以爱

 

这与我们的使命不谋而合

时间退回到2016年的冬天,创业伊始

我们就秉持「让商业更智能」的使命

用数据+算法赋能业务成长

为企业创造真正的价值

「创业两年多来,我们一直坚持着

心无旁骛,才能走到现在」

心中Day1的初心始终不变

但改变也在发生

技术突破

样本自动标注技术:

基于深度学习的目标检测网络模型,对新样本自动标注所关心的目标或区域,人工标注成本可减少80%以上,大大加快了模型迭代速度。

精细商品识别技术:

在复杂环境下的精细商品识别,可在云或端上两种方式部署,精度达到99%以上。

行人重识别(RE-ID)技术:

利用计算机视觉技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题,给定监控行人图片获得跨摄像头的该行人图片,即跨境追踪;目前在国际公认数据集market1501上达到96%,行业排名第二。

视频结构化技术:

基于视频内容做结构化提取的技术(Content-based),对视频内容按照语义关系,采用空间量化、时间量化、目标检测/识别跟踪、属性识别、特征提取等技术,产生低存储、高价值、易分析、可理解的高维数据。

基于行业场景的AutoML技术:

基于NAS的网络结构自动调优,通过启发式搜索结合梯度下降确定优化器,大幅度提升模型研发效率,在零售行业需求预测、智能定价、智能选品、自动投放、自动排班等场景中已得到应用。

......

——StartDT AI Lab

团队也从最初的十几人,现已近200人

我们因AI相聚

AI最大的价值不是让世界变强大

而是帮助我们发现最宝贵的东西

那就是——爱❤️

因为AI,所以爱

 

我们在一起,充满玩乐精神

朝着同一个目标不断探索技术的边界

也追求自身的爱好与热情

个性十足、脑洞大开、激情四射的少年们

技术感人,内涵满分,还超有爱

因为AI,所以爱

 

团队也不断蓬勃而出新生力量

关注AI大数据领域「生力军」的培养

成立了「大数据少年班」

为有AI大数据才能的“生力军”提供广阔资源

因为AI,所以爱

 

这里有一群可爱的人儿,为梦想奋斗着

虽还算不上一家大公司

但是带着一颗赤诚之心

一个人走得快,一群人才走得远

我们走得每一步,都是因为相信

这终是一个AI大数据改变世界的时代

因为AI,所以爱

 

在成为「大公司」的路上

必然跨过坎坷的山丘

AI大数据技术从不冰冷

它因爱而生,为AI赋能

 

转载于:https://www.cnblogs.com/StartDT/p/11328272.html

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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

斯维尔(Elsevier)作为全球领先的科学与医学信息产品及解决方案提供商,其旗下拥有多个人工智能相关的期刊,涵盖人工智能理论、应用、算法开发等多个方向。对于用户提到的“斯维尔2区”期刊,通常是指根据中科院期刊分区表中,将期刊划分为1至4区,其中2区代表较高水平的期刊,具有一定的学术影响力和认可度。在人工智能领域,Elsevier旗下的多个期刊被纳入2区分类,以下是一些相关内容: ### 人工智能相关期刊(Elsevier 2区期刊示例) 1. **Neural Networks** 该期刊专注于神经网络理论与应用研究,涵盖深度学习、强化学习、神经架构搜索等方向。期刊接受原创性研究论文,强调理论创新与实际应用的结合。 2. **Information Fusion** 该期刊聚焦于信息融合技术,包括多传感器数据融合、图像融合、决策融合等,广泛应用于人工智能系统中,尤其是在自动驾驶、遥感、医疗诊断等领域。 3. **Pattern Recognition** 该期刊关注模式识别技术,涉及图像识别、语音识别、自然语言处理等多个方向,是人工智能领域的重要期刊之一。 4. **Knowledge-Based Systems** 该期刊主要研究基于知识的人工智能系统,包括专家系统、知识图谱、语义推理等,广泛应用于智能推荐、智能问答、智能决策支持系统等领域。 ### 投稿建议与格式要求 在向Elsevier旗下的期刊投稿时,尤其是人工智能相关期刊,作者需要遵循特定的格式要求。例如,使用Elsevier提供的LaTeX模板进行排版,确保参考文献格式符合期刊要求。以下是几个关键点: - **LaTeX模板使用**: Elsevier提供的LaTeX模板中,推荐使用`\address`命令代替已废弃的`\affiliation`命令,以确保作者信息的正确显示。此外,在撰写双栏格式的论文时,若希望公式居中显示,可在公式前加入空命令`{}`[^1]。 - **参考文献引用格式**: 在LaTeX中,参考文献引用应使用`\cite`、`\citet`或`\citep`命令,其中`\cite`适用于“作者 et al. (年份)”的引用格式,而`\citep`适用于“(作者 et al., 年份)”的括号式引用格式[^1]。 此外,使用APA格式时,需在导言区加入以下代码: ```latex \documentclass[preprint,12pt,authoryear]{elsarticle} \bibliographystyle{elsarticle-harv} \biboptions{authoryear} ``` - **审稿人推荐**: 在投稿过程中,作者通常需要推荐2至3名潜在审稿人。推荐的审稿人应具备相关领域的研究背景,并且尽量避免与作者有直接合作关系或同机构的人员。推荐时需提供审稿人的姓名、机构及邮箱信息[^2]。 ### 人工智能研究热点与Elsevier期刊的关联 在人工智能领域,Elsevier旗下的期刊不仅关注基础理论研究,也重视实际应用的探索。当前,以下几个方向是人工智能研究的热点,且在Elsevier期刊中有较多体现: - **深度学习与计算机视觉**: 在《Neural Networks》和《Pattern Recognition》中,大量研究围绕卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)、Transformer模型等展开,尤其在图像分类、目标检测、图像生成等方面取得了显著进展。 - **自然语言处理与语义理解**: 《Knowledge-Based Systems》和《Information Fusion》中涉及自然语言处理的研究,包括语言模型、文本摘要、问答系统等,尤其是预训练语言模型(如BERT、RoBERTa)的应用。 - **智能推荐与个性化系统**: 在《Knowledge-Based Systems》中,关于基于知识的推荐系统、协同过滤、图神经网络在推荐系统中的应用等研究较为活跃。 - **多模态学习与跨模态理解**: 《Information Fusion》和《Neural Networks》中有多篇论文探讨多模态数据融合方法,包括图像与文本、音频与视频的联合建模,广泛应用于智能客服、虚拟助手等领域。 ### 审稿流程与投稿建议 在向Elsevier期刊投稿时,建议作者关注以下几点: - **期刊选择**: 根据研究内容选择最合适的期刊,避免投稿至与研究主题不相关的期刊。可通过查阅已发表的类似论文,了解哪些期刊更倾向于接受该类研究。 - **格式规范**: 严格按照Elsevier提供的LaTeX模板进行排版,尤其是作者信息、参考文献引用、图表格式等部分。使用正确的命令,如`\address`而非`\affiliation`,以避免编译错误[^1]。 - **审稿人推荐**: 推荐审稿人时,建议选择与研究领域相关且无利益冲突的学者。虽然编辑不一定采纳推荐,但提供合适的审稿人有助于加快审稿进程[^2]。 - **回复审稿意见**: 若论文进入修改阶段,需认真对待审稿人的意见,逐条回复并修改论文。对于无法修改的意见,应给出合理解释,避免简单否定审稿人的建议。
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