Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
The End of SEO as We Know It? Preparing Your Robotics Firm for AI-Driven Searches
在人工智能时代，SEO 真的死了吗？让我们探索未来！随着 SearchGPT 等人工智能工具的兴起，搜索引擎交互的格局正在发生重大转变。这些先进的人工智能系统利用复杂的自然语言处理 (NLP) 为用户查询提供直接、全面的答案，通常减少了对 […] 我们所知的 SEO 的终结？为您的机器人公司做好人工智能驱动搜索的准备首先出现在机器人技术上。
Meridian AI – Client Listening Will Never Be The Same Again
Meridian AI 是一个 genAI 系统，可以快速将“客户聆听”访谈转化为高度组织化和可搜索的文本，以提供可操作的情报。这是一个巨大的...
"It's Staggering!" - AI's Rapid Growth Threatens Energy Industry, Economy, & Climate
“太惊人了！” - 人工智能的快速增长威胁着能源行业、经济和气候。作者是 Haley Zaremba，来自 OilPrice.com，人工智能的快速增长因其高能耗而威胁着能源行业、经济和气候的稳定。科技行业的脱碳目标受到人工智能电力需求的挑战，谷歌报告称，过去五年碳排放量增长了 48%。人工智能和电动汽车预计将对美国电网增加大量电力需求，可能导致能源短缺和能源费用增加。人工智能的增长如此强劲和迅速，以至于有可能破坏能源行业、经济和气候的稳定。上周，谷歌表示，其碳排放量在过去五年中飙升了 48%。英国广播公司周四报道称：“与标准的在线活动相比，人工智能服务需要更多的计算机能力，因此也需要更多的电
This Week in AI with Reed Hepler and Steve Hargadon (July 12, 2024)
我们发布了最新的“本周人工智能”录音。希望你喜欢！AI摘要由summarize.tech提供：https://www.summarize.tech/www.youtube.com/watch?v=EjjqA3XpaCI。在2024年7月12日的“本周人工智能”节目中，主持人Steve Hargadon和Reed Hepler讨论了他们在人工智能在生产力方面的作用的个人经历，并分享了有关该领域最新发展的新闻。他们反思了将人工智能用于生产目的的转变，以及图书管理员使用人工智能进行对话搜索的日益增长的趋势。在新闻部分，他们报道了一项研究，该研究质疑谷歌双子座人工智能的数据分析能力以及验证人工智能工具
Big Context Windows Are a Big Deal
上周，我试用了 Google 最新的生成模型：Gemini 1.5，这是一个多模式庞然大物，可以处理长达一小时的视频、11 小时的音频、30,000 行代码或 700,000 个单词。就上下文长度而言，这是一个巨大的飞跃：Gemini 接受的输入是其最强大的前身 Claude 2.1 的 5 倍。我一直兴奋地期待着长上下文窗口时代的到来，不仅因为它们使生成模型能够解决全新类型的问题，还因为它们可能会改变我们使用 LLM 进行开发的方式。但我有点操之过急了。首先，让我与您分享一些我最喜欢的 Gemini 1.5 实验。使用 VideoAI Family Video Archive 2.0 进行提
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 28, Issue 3, June 2024
1) 特邀编辑进化神经架构搜索作者：Yanan Sun、Bing Xue、Mengjie Zhang、Gary G. Yen页数：566 - 5692) 多目标进化神经架构搜索的帕累托排序分类器作者：Lianbo Ma、Nan Li、Guo Yu、Xiaoyu Geng、Shi Cheng、Xingwei Wang、Min Huang、Yaochu Jin页数：570 - 5813) EGANS：用于零样本学习的进化生成对抗网络搜索作者：Shiming Chen、Shuhuang Chen、Wenjin Hou、Weiping Ding、Xinge You页数：582 - 5964) 用于医学
OCR Explained: A Guide to How OCR Technology Works
为什么重要：将文档扫描为数字格式可以节省您的工作时间。OCR 软件可以自动扫描您的文本并将其转换为可搜索的文件。
Facial Recognition Technology: Federal Agencies' Use and Related Privacy Protections
GAO 的发现2021 年 8 月，GAO 报告了其关于面部识别技术 (FRT) 活动的调查结果，发现 24 个机构中有 18 个报告称将 FRT 用于一种或多种目的，其中数字访问和国内执法是最常见的。例如，两个机构报告测试 FRT 来验证访问政府网站的人员的身份，其他机构则使用 FRT 来生成刑事调查线索。各机构还报告访问其他实体的 FRT 系统，例如其他联邦机构、州和地方政府以及私营部门拥有的系统。此外，十个机构报告称正在开展或支持 FRT 相关研究和开发。例如，司法部报告称，除其他外，还对面部识别算法中肤色与错误匹配率之间的关系进行了应用研究。联邦机构使用面部识别技术的示例 2021 年
AI Search Prediction for Online Dictionaries
重要性：在线词典是互联网上最受欢迎的网站之一，因为它们解决了一个重大问题。特别是，当一个人遇到他们不认识的单词时，在线词典可以让他们快速查找该单词的含义。但是，有时第一次搜索不会返回足够的结果。这就是我设计人工智能来预测您的下一次搜索的原因。
Where is the U.S. Navy Going To Put Them All? (Part 2)
第 2 部分：UUV、火力侦察兵和浮标，以及海军为何需要大量使用它们。Jan Musil 的客座文章。Jan Musil 的草图。手绘在四分之一英寸的方格纸上。每个方格等于 20 x 20 英尺。本文是该系列的第二篇文章，列出了已开发的 UUV 和火力侦察兵的建议使用原则。这是一种渐进式策略，主要要求使用海军现有的资源，增加浮标的使用量，并结合适当的原则变化，并将结果大力应用于 ASW 任务。在启动该计划时，美国海军可以利用现有的传感器，无论是用于执行 ASW、开发水下声纳投影，还是偶尔的深潜任务，以及我们认为需要 UUV 执行的任何其他任务。但实际上，如果 UUV 经常（但并非唯一）使用系绳
Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach
Peter Norvig 是 Google 的研究主管，他与 Stuart Russell 合著了《人工智能：一种现代方法》一书，这本书教育并激励了包括我在内的整整一代研究人员进入该领域。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。如果您喜欢这个播客，请在 iTunes 上给它 5 星评价或在 Patreon 上支持它。以下是本集带时间戳的大纲（在某些
Spotify использует ИИ в музыкальном сервисе
Spotify 在宣布收购 Niland 后进行了今年的第四次收购，Niland 是一家专注于使用人工智能进行网络搜索的初创公司。总部位于巴黎的 Niland 此前提供基于软件界面的产品，旨在提供精致的音乐搜索以及推荐的选择选项。
在布拉德·德隆（Brad DeLong）的建议下，我尝试了Blekko作为Google搜索的替代方案。我最初很兴奋。我希望Blekko更好。但是，我没有留下深刻的印象。它还不存在。以以下偶然经济学家进行以下网站搜索。这是我一直在做的事情。如果您还没有[…] Blekko后的失败首先出现在偶然的经济学家中。
