1、身份证OCR 身份证OCR是把身份证图像中的文字识别为计算机能认识的文本，自动与公安网等权威数据库比对，验证姓名、号码等信息的真伪。 基于自由拍摄证件图像，流程见下图。为保证识别率和速度，同时融合了传统算法和深度学习算法。

OCR 身份证 OCR 是把身份证图像中的文字识别为计算机能认识的文本，自动与公安网等权威数据库比对，验证姓名、号码等信息的真伪。 基于自由拍摄证件图像，流程见下图。为保证识别率和速度，同时融合了传统算法和深度学习算法。

，你可以在统一的框架下使用高级算法，例如特征检测、滤波和模式识别。使用者不用清楚一些细节，比如图像比特深度、文件格式、颜色空间、缓冲区管理、特征值还有矩阵和图像的存储。 语法简洁，可读性强是它的特

，你可以在统一的框架下使用高级算法，例如特征检测、滤波和模式识别。使用者不用清楚一些细节，比如图像比特深度、文件格式、颜色空间、缓冲区管理、特征值还有矩阵和图像的存储。 语法简洁，可读性强是它的特

计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词出现过的文章数。 2.基于空间向量的余弦算法 2.1算法步骤 预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。 2.2步骤简介 2.2.1预处理 预处理主要是进行

的。 　　依据3GPP的PSS规范，UMTS系统的移动分组流媒体支持的编码类型包含视频、音频、静态图像、位图、向量图、普通文本和定时文本等，其中音频和视频的编解码类型可以有多种组合。本文主要描述视频与音频

率与准确性的提升。 计算机视觉 计算机视觉=图像处理+机器学习。 图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责 从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，

加盟谷歌，Andrew NG加盟百度…..随着这些巨头公司门的推动，深度学习在工业界也得到了普遍的应用，特别是在图像、语音识别领域更是取得了突破 性的进展，基本取代传统方法。 本次分享主要 分成神经网络的原理，深度学习，深度学习在NLP中的应用

ASCII文件）并接合数据（照旧使用ArcGrid ASCII输出格式和/或JPG/PNG/GIF图像格式）。 DGNLib ：DGNLib是MicroStation的DGN（ISFF）阅读器。 Discovering

不同于大家以往的认知，深度学习究竟是什么呢？这是一种模仿人脑机制分析数据的机器学习方法，从多层抽象中抓取特征。我们认为真正重要的是从数据中提取有用的信息，并通过统计信息作出判断。 我们拥有数据科学领域内的权

IBM Watson：相关的合作伙伴开发人员正在探索和扩展Watson的识别能力和类似人类的能力，比如在图像识别、语言处理和推理服务方面的应用。其中值得提及的是Watson通过读取数以百万计的研究论文实现的

：快速的神经网络框架 CCV ：以C语言为核心的现代计算机视觉库 mlpack ：可扩展的C++机器学习库 OpenCV ：开源计算机视觉库 Recommender ：使用协同过滤进行产品推荐/建议的C语言库。 SHOGUN

data，在ImageNet中这个值是256，Channls是feature dimention对于RGB图像来说K = 3. blob的维度是根据layer的type和configuration不同计算不同

LeCun)开创性的研发出了 LeNet5 网络。 LeNet5 结构是非常基础的 ，特别是观察那些分布在整个图像上的图像特征时，其可以利用卷积神经网络中可学参数在多位置上利用少量参数有效地抽取相似特点。与此同时，这里没有

出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。” 那么问题就来了，为什么人能在上千种颜色混合而成的图像中一下就能识别出猴子呢？在我们的生活中，各种事物随处可见，我们是如何识别出各种不同的内容呢？也许你可能想到了——

出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。” 那么问题就来了，为什么人能在上千种颜色混合而成的图像中一下就能识别出猴子呢?在我们的生活中，各种事物随处可见，我们是如何识别出各种不同 的内容呢?也许

出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。” 那么问题就来了，为什么人能在上千种颜色混合而成的图像中一下就能识别出猴子呢？在我们的生活中，各种事物随处可见，我们是如何识别出各种不同的内容呢？也许你

领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。 近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对

这个问题要从机器学习的具体应用方式来讲，以我看来，当前有两种大的应用方式：1）组织和拟合参数；2）学习特征表示。（这里可能有人不太赞同，如果你把特征表示也视为参数的话，第二种其实也算是第一种的特殊案例吧）。在机器学习发展不算长

集中学习数据集本质特征的能力。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习模拟更多的神经层神经活动，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，深度学习的示意图如图1所示。