跟随AR体验官，带你一分钟玩转百度AI开发者大会上的黑科技！我们特意邀请了一位AR首席体验官，跟着她的脚步一分钟感受现场的AR“黑科技”！AR手语绘本+手语翻译小程序，因AI而声 今年的智能小程序分论坛，百度正式发布首款听障儿童手语翻译小程序百度AR协同生态合作伙伴纷趣科技等百度大脑加速器成员、联合知名童书出版社，为适合3至9岁孩子阅读的畅销童书绘本匹配了，用另外一种方式“阅读”让我们体会到听障孩子所面对的无声世界，也让我们更深地理解“科技为更好”的价值和意义

训练轮数、卷积核大小、全连接层单元数等 2.防止过拟合: dropout, 参数正则化 早停、验证集最优模型、数据增强等 3.加速深度网络收敛: 批归一化(BN)等 4.深度网络: 残差连接等高级网络

新款荣威Ei5在很多地方都进行了升级，升级以后的汽车性价比更高，而且现在纯电汽车免收购置税，这就更加大大的增加了荣威Ei5的性价比，前几天我去看了一下车，最吸引我的还是它的外观和智联网系统，以及主动被动安全配置，它的智能驾驶级别也达到了L2特别不错，ACC自适应巡航，主动刹车，变道辅助都为了我们的安全保驾护航！

可以多举一些例子

【案例】乐往科技应用语音识别实现无障碍沟通 价值成果 1、慧译聋健沟通无障碍AI一体化方案集成百度大脑远场语音识别，迫切需要利用更高效、精准的语音转文字技术与自身的产品相结合，从而更好的帮助解决听障用户的沟通障碍。解决方案 面对众多听障群体语音转文字的迫切需求，乐往科技着手研发了慧译APP及慧译聋健沟通无障碍AI一体化方案在结合了百度语音技术后，不仅能很好地实现在手机上持续不间断地将3-5米说话人的内容转化为文字的场景需求，还能将语音实时准确地识别成对应的文字，极高的准确率、极快的识别速度让听障群体可以和普通人无障碍沟通。

GPU典型的场景有哪些？希望提供一些常见的例子，例子越多约好

哪位大神科普一下AI Studio

图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报遥感图像识别 航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人

这里是本人收集的一些 Python 小技巧，目前主要是一些实用函数，适合有一定基础的童鞋观看（不会专门介绍使用到的标准库函数return zip(*iterators) # 然后 zip 这个函数之前在 Python 拾遗 - 奇技淫巧上述函数的应用举例 在做爬虫工作时，有时会遇到这样的 table 元素： 对这种 html 元素，我一般会直接把它转换成value4', 'label5', 'value5'], ... ] 为了方便索引，现在我需要把上面的数据转换成下面这个样子的b.startswith(('bb', 'a')) Out[10]: True 参考 Python中一些不为人知的基础技巧总结

如何避免这些差异带来的模型效果的差异？ 2.模型文件差异：训练好的模型文件如何迁移？转换框架后如何保证精度的损失在可接受的范围内？ 3.预测方式差异：转换后的模型如何预测？下面以TensorFlow转换成Paddle Fluid模型为例，详细讲讲如何实现模型的迁移。譬如，在上文这份非常简单的代码里，出现了这些TensorFlow的API： 在出现的这些api里，大部分的功能都是一致的下面就讲讲训练好的模型如何迁移。

Traceback (most recent call last): File "tools/eval.py", line 83, in main(args) File "tools/eval.py", line 55, in main fleet.init(role) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/incubate/fleet/base/fleet_base.py", line 202, in init self._role_maker.generate_role() File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/incubate/fleet/base/role_maker.py", line 500, in generate_role assert self._worker_endpoints is not None,...

为什么将一段30分钟的录音转成文字需要30多分钟才能转完啊，转几分钟的录音几十秒就转完了，录音文件越长，转的越慢，有什么解决办法吗？

python tools/export_model.py \ --model=模型名字 \ --pretrained_model=预训练模型路径 \ --output_path=预测模型保存路径 图片分类 请问这个参数怎么填呢