大咖云集,开个万人 AI 大会什么感受? | AI ProCon 2020

优快云主办的AIProCon2020大会将于7月3-4日线上举行,汇聚百位AI专家,设置20大论坛,覆盖AI入门至技术应用,展示百万人学AI成果,免费报名参会。

走过浮躁喧嚣,AI 终于迎来积淀成果的冷静期。环顾四周,我们几乎到处都能看到 AI 的痕迹。AI 广泛应用的背后,是无数 AI 研究者在推动。

 

作为年度 AI 技术趋势与行业应用的风向标,连续成功举办两届的 优快云 AI 开发者大会(AI ProCon)再度强势来袭!与往年不同的是,AIProCon 2020 将作为 优快云 推出的“百万人学 AI”系列活动最重要的部分,展示“百万人学 AI”的阶段性成果展示,邀请近百位顶尖 AI 专家、知名企业代表,为万名 AI 开发者大会进行技术解读和产业论证,一起共铸人工智能新生态!

 

在万众抗疫期间,此次由 优快云 主办的 AI ProCon 2020 将于 2020 年 7 月 3-4 日线上隆重举行!届时,来自行业顶尖产业、科研、学术等机构的专家及行业领袖将齐聚线上,用更新鲜、更有趣、更年轻的方式,聚焦智能时代 AI 技术的发展曲线以及 AI 与社会各行业相结合的最新实践进展,思辨通达,深入解析热门技术在行业中的实践和落地,揭示技术与行业发展面临的机遇是挑战。

 

万人 AI 大会即将开幕,哪些亮点值得关注?

 

说起这次大会的亮点,首先当属“万人”,这意味着大会当天将会有万名开发者齐聚线上,规模空前。

 

重磅嘉宾来袭,部分嘉宾信息流出! 

       

(更多演讲嘉宾请查看大会官网:https://aiprocon.youkuaiyun.com/)

 

届时,来自微软、谷歌、英伟达、亚马逊、华为、腾讯、百度、阿里、美团、商汤、旷视等一线大厂的 100 多位技术和行业专家,将带来不同主题的精彩内容分享。

 

20大论坛,从 AI 入门到技术干货、应用案例,一应俱全

   

考虑到观众对于 AI 的不同认知层次和业务需求,本次活动设置了六大主题论坛,涵盖 AI 入门与进阶实践、AI 教育与人才培养、AI 核心技术实践与应用、AI 技术落地与行业趋势、AI 开源与生态建设以及 AI 创业与投资,满足不同观众群体的实际需求。

 

在六大主题以下共设 20 个不同细分主题的分论坛,包括计算机视觉技术实践与应用、语音语义技术实践与应用、知识图谱与认知智能、智能驾驶、AIoT、AI 芯片等,丰富的 Topic,总有一个是你感兴趣的!

 

百万人学 AI 系列活动最重要部分!

 

过去 20 年间,优快云 已成为中国开发者交流和传播 AI 的重要平台。站在新十年的开端,优快云 特推出“百万人学 AI”活动,通过开发者大调查、采访、直播、大会等形式,覆盖 689 万 AI 技术相关开发者,影响 10 万 AI 应用开发者,并精准触达上万名 AI 开发者。目前已经有 5000 多名开发者参与了 AI 开发者大调查,近万名开发者报名了 AI 开发者大会,超 10 万余人次参与了 AI 大师课。

       (更多信息请查看大会官网:https://aiprocon.youkuaiyun.com/)

 

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大会前期还有 15+ 线上直播前瞻活动,通过”内容分享+线上实操+互动答疑“等形式,带领大家完成人生中的第一个AI应用,扫描海报二维码立即解锁福利!

点击阅读原文,直达大会官网。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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