小心,你离被“AI”不远了!

本文介绍了人工智能在日常生活中的几个应用场景,包括AI辅助烹饪、AI鉴别奢侈品真伪、AI识别蒙面罪犯以及AI修复经典影视作品等。以ZoomAI技术为例,展示了如何利用AI提升视频画质,让老旧影片焕发新生。

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坐标上海,2018世界人工智能大会,承包了今天AI界的头条。

国务院副总理出席、BAT掌门人同台、全球AI巨头参与,俨然人工智能界的高光时刻上演。

而论坛之外, 过去5年间,超过4万亿,年复合增长率超过67%的投资正在被源源不断地注入到分布在22个省份的43个城市的超过900家人工智能企业中。

中国的人工智能版图正在逐步成型。

 

无法拒绝,你我的生活正在被AI改变

▌AI做饭不是梦!

先敲个黑板!美食达人和吃货请注意。

你有没有遇到过这样的问题,吃过或看到过一顿绝美的美食,自己想下厨做,但是苦于没有食谱不知道怎么做?

或许,这将不会再是阻挡你做大餐的障碍,因为在AI面前这都不叫事。

 

 

现在你要做的就是拍照,并将其交给麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)开发的最新算法。他们的算法只需要根据成品的单张照片就能给出相应的制作食谱。

惊不惊喜,意不意外?肥宅的快乐来得那么容易。

▌你的AI验货员已上线!

代购,这对于剁手族来说是一件多么纠结的事情,一方面是刷刷手机就下单的便利,一面是害怕买到假货的惴惴不安。“专柜验货”——这简直就是一个侮辱人的存在。

 

 

但是现在你有了别的选择:纽约大学最近研发了一款AI系统及显微镜,能够通过分析微观细节来辨别奢侈品包包的真伪,使用方法很简单:将其顶端贴近奢侈品、反复接触并扫描表面,应用便会很快判断出商品的真伪,准确度高达98.5%,易用且方便。

以LV包包为例,这背后,则是AI提取其中数以百万计的的数据点,通过纹理、对比度、针脚、Logo几何形状、工艺、磨损后的状态等等,判断出真伪。

▌防盗,AI是认真的!

蒙面大盗遇见人工智能会发生什么?

 

英国剑桥大学科学家正在开发“蒙面识别”设备识别蒙面大盗,虽然识别率只有56%...但也足以让这些大盗们闻风丧胆。

我们还发现,在遥远的梵蒂冈也遇见了人工智能, 120名高中生用AI算法来转录了多达35000册目录,复原了梵蒂冈档案馆珍贵历史文献;

……

可能你不喜欢做饭,也不爱剁手,更别提有没有机会去梵蒂冈,用手机刷刷剧是逃不掉的吧。就在这个除了QQ、微信之外,你的手机耗电大户应用上,视频网站也站在了AI应用的最前线。

来,用AI鲜活你的AI记忆

《倚天屠龙记之魔教教主》,绍敏郡主的马上回眸英气逼人,一句“大都见”也让众少年心神荡漾。

诞生时恰逢香港武侠电影大厦将倾之际,《魔教教主》虽生不逢时,却是张敏电影生涯中最重要的一帧。

30年过去,现实中女神昭华已逝,但是留在胶片上的倩影却在AI技术的“魔法”下青春常驻。

 

视频尚未发布,暂时无法播放

 

在爱奇艺发起的经典电影修复计划中,数十部经典影视剧以高清画质重新出现在观众面前。而这也掀开了爱奇艺在AI技术领域探索的神秘面纱。

根据常识,对于一张清晰度不高的图片,即便是用PS甚至美图也难以对其画质进行还原和提升,但上面的视频却做到了, 到底发生了什么?

简单讲,这是通过一个名为ZoomAI的技术实现的。这是一套爱奇艺自行开发的视频增强解决方案。

通过这项技术,能够实现了在移动端实时放大540P标清视频到1080P高清视频的超分辨播放功能,可以提高画质并降低视频传输的带宽。对于经典影片的修复,正是ZoomAI技术走出实验室的一次关键之举。

 

现身说法:ZoomAI如何“复活”经典?

LEVER 1:上个万人迷大叔给你做个演示,一张图片如何从模糊到高清

 

这是超分辨率功能的典型案例,将一张低分辨率的小图处理成为高分辨率的大图。

不难理解,但实际操作起来难度系数不低。同样是通过超分辨率深度学习模型来达成,但ZoomAI则通过两种解决方案,在最终的清晰度上超出业界同行。

LEVER 2:就是好色:来看色彩增强术

 

 

 

这个效果就很明显了,色彩增强的目的就是解决图片或者视频过暗,过曝,以及色彩灰暗的问题。

也就是说,如果被上传到爱奇艺平台的视频过暗或过亮, ZoomAI则可以自动进行调节。

LEVER 3:只需4步还你一部新电影

那些时代久远并存封的老电影其历史价值不言而喻,而让这些老影片修复和回归的呼声也越来越高,这是我们这个年代怀旧的需要和对过往电影风格艺术工艺的一种追溯、探索和致敬,而当下这些也成为可能。ZoomAI得以应运而生。

ZoomAI针对老旧视频,依次进行“去划痕”,“去噪+锐化”,“色彩增强”, “超分辨率”这四个模块,就可以取得明显的效果。一定程度上实现让老电影焕然一新的既视感。

比如处理痕迹,ZoomAI通过利用帧间信息来识别划痕。一般划痕只出现在某一帧中,这样加上前后帧的信息,就能识别划痕,并补全应有的像素。

直接上效果图感受一下:

 

这个变化很明显,此技术也让在老视频翻新上变得异常从容。

当然ZoomAI的功能还不止这些了,还有比如去噪和锐化,接下来还会有比如对字幕,人脸,虚化背景等局部画面进行针对性的处理等功能。

一切尽在Gif图中

如果上面还意犹未尽的话,以下Enjoy:

 

 

 

 

 

 

通过以上多个示例,我们可以看到,不管是不清晰的、模糊的、过暗的、过亮的,旧的、老的,在ZoomAI眼里,也都不叫事,轻松的拿下。

 

In The End

麦肯锡一项数据预测显示:现在拥抱AI技术的公司将在2030年实现现金流翻倍。这或许是激励每一家投入AI领域的企业拼命奔跑的愿景。

但哲学家维特根斯坦也曾善意地告诫:“我贴在地面步行,不在云端跳舞。”

在无数的行业大佬激辩AI如何影响人类,当无数资本在寻觅下一个风口的时刻,这些我们身边点滴的变化,我们体验到的每一步的颠覆,都成为虚拟的技术与现实最有温度的接触点。

“未来的娱乐是AI的娱乐。”这是爱奇艺创始人龚宇博士对行业的洞察。

基于此,AI技术在娱乐生态体系中的落地和应用成为他们的发力重点。ZoomAI的现身,让我们看到了其科技驱动的愿景并没有停留在口头上。

内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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