银泰百货:“票”亮支付

百望股份联手喵街构建起了银泰百货集消费、支付、开票一体化的新零售实验场景。电子发票功能的实现,依托商品数字化,在实体零售业率先打通了商品、支付、订单＋开票的闭环。

基于YOLOv5的增强多尺度目标检测方法

针对复杂场景下初始锚框难以匹配目标及多尺度检测能力不强的问题,提出一种基于YOLOv5的增强多尺度目标检测(EM-YOLOv5)方法。通过Kmeans++聚类算法,获得适应当前检测场景下的多尺度初始化锚框,使得网络更容易捕捉到不同尺度目标;在Bottleneck结构中增加多条不同尺度的并行卷积支路,在保留原有特征信息的同时融合多尺度的特征信息,增强模型的全局感知能力。在VisDrone2019、COCO2017和PASCAL VOC2012数据集上对提出的EM-YOLOv5s模型进行测试。实验结果表明,与YOLOv5s模型相比,mAP@0.5∶0.95、mAP@0.5等关键指标均有一定提升,在PASCAL VOC2012上,mAP@0.5∶0.95提升5.2%,而检测时间仅增加1.9 ms,说明EM-YOLOv5模型能够有效地提升通用复杂场景下的目标检测精度。

基于自适应空间稀疏化的高效多视图立体匹配

针对多视图立体匹配中构建和聚合匹配代价体时计算复杂度高的问题,现有研究通常采用级联架构或迭代优化方法.然而这些方法仍面临两个亟待解决的挑战:级联架构在精细阶段缩小了深度采样范围,导致深度不连续区域可能陷入低分辨率的错误估计;而迭代优化网络的推理时间随迭代次数线性增长,难以满足实时系统需求.为此,本文提出一种基于自适应空间稀疏化的高效多视图立体匹配网络.我们提出一种稀疏匹配代价体构建方法,通过在完整深度范围内稀疏采样,在降低计算复杂度的同时保持了网络对深度不连续区域的建模能力.同时,我们提出一种稀疏迭代优化方法,在迭代中通过自适应变分Dropout逐步剪枝深度值已收敛的区域,使推理时间随迭代次数亚线性增长.在DTU和Tanks&Temples公共数据集上的实验结果表明,本文方法的推理速度相比CasMVSNet和PatchmatchNet分别快1.2倍和0.35倍,同时点云重建效果优异,边缘伪影显著减少,且泛化能力表现出色.

人工智能在减灾遥感中的应用

近年来,人工智能已经渗透到国民经济、国防以及人民生活的各个方面,2017年国务院发布了《新一代人工智能发展规划》将人工智能上升为国家战略,有利地推动新一代智能研发应用与产业深入融合。美国、欧盟、英国、日本等也均将人工智能上升为国家战略,纷纷出台相关战略和计划,力争抢占产业技术制高点。对于人工智能的定义有很多,但大多看来主要是让机器或系统具备人类那样的认知能力,能够对接收到的各种数据和信息进行分析学习获取其中的知识,虽然人工智能的研究才起步三十年,但近年来人工智能及其相关领域,如机器学习、计算机视觉、模式识别等均在理论上和应用上取得了很大的进展和突破。

AI驱动企业智能财税

智能财税将助力平安集团完成业务、财务、税务的融合,实现业务到发票自动开具、报账发票查验批量高速处理以及电子发票的自动化开具,真正与供应链实现协同。谷歌研制的AlphaGo不但轻松战胜了人类围棋冠军,更关键的是它已经不依靠人类即可实现自我学习。百度李彦宏的无人车已经收到第一张罚单,离真正量产还会远吗？与此同时,阿里的无人超市、京东的无人仓库都很抢眼,似乎巨头们都在人工智能领域不断探索、一路狂奔。那么,在这样一个似乎全球企业都在拥抱人工智能的时代,除了在业务上运用大数据和人工智能的手段开拓全新业务场景外,

海尔玩转发票“链”

借助基于大数据的数字化发票云平台，海尔强势切入制造业供应链业务协同市场。从而实现新消费时代下的”人＋货＋场”的深度融合，赋能涉税生产力。

对付超级细菌的新武器

在与现代医药的军备竞赛中，细菌无疑是赢家。过去的几十年，细菌产生耐药性的速度超过了新抗生素的生产速度，这使得治疗细菌感染变得愈加困难。