#خبر
ورژن 1.4 تنسرفلو منتشر شد.
https://www.techleer.com/articles/395-the-new-version-of-tensorflow-140-released/
Major Features And Improvements:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
ورژن 1.4 تنسرفلو منتشر شد.
https://www.techleer.com/articles/395-the-new-version-of-tensorflow-140-released/
Major Features And Improvements:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
TechLeer
The New Version Of Tensorflow 1.4.0 Released!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👌رباتهایی که آینده کشاورزی را تغییر خواهند داد.
این رباتها میتوانند تشخیص دهند چه موقع محصولی را برداشت، چه شاخه هایی را هرس و کدام درخت را سمپاشی کنند.
این رباتها میتوانند تشخیص دهند چه موقع محصولی را برداشت، چه شاخه هایی را هرس و کدام درخت را سمپاشی کنند.
#آموزش #منابع #دانلود_کورس
دانلود دوره چهارم از مجموعه یادگیری عمیق پروفسور Andrew Ng که اخیرا بر روی سایت کورسرا قرار داده شده
«شبکه های عصبی کانولوشنال»
http://muniversity.ir/convolutional-neural-networks/
دوره یادگیری عمیق برای کسب و کار دانشگاه Yonsei:
http://muniversity.ir/deep-learning-business/
دانلود دوره چهارم از مجموعه یادگیری عمیق پروفسور Andrew Ng که اخیرا بر روی سایت کورسرا قرار داده شده
«شبکه های عصبی کانولوشنال»
http://muniversity.ir/convolutional-neural-networks/
دوره یادگیری عمیق برای کسب و کار دانشگاه Yonsei:
http://muniversity.ir/deep-learning-business/
💥مسخره ترین ایده های استارتاپی که میلیون ها دلار ارزش پیدا کردند!
استارتاپ به شرکت های نوپایی می گویند که هدفشان ساختن کسب و کار بر اساس ایده اصلیشان است. این امکان وجود دارد که یک استارتاپ خوب با یک ایده خوب راه اندازی کنید
اما استارتاپ های عالی معمولا با ایده هایی روی کار آمدند که در ابتدا آنها را مسخره کردند و ایده شان را مضحک خواندند.
در ادامه چند مورد از استارتاپ هایی را که امروزه میلیون ها دلار می ارزند، با هم می بینیم. جملاتی که در مقابل هر عنوان آمده توصیفی با ته مایه طنز برای ایده شکل گیری آنهاست؛ اما براستی اگر شما یک سرمایه گزار بودید … آیا روی این ایده ها سرمایه گذاری می کردید؟!
فیسبوک: دنیا هنوز به یک مای اسپیس و Friendster دیگر احتیاج دارد البته با تفاوت چند سال دیرتر! ما فقط آنرا برای یک تعداد دانشجوی درس خوان دانشگاه هاروارد درست می کنیم، افراد غیر اجتماعی و هر فرد دیگری از آن پس خواستار عضو شدن در آن خواهد شد چون دانشجو های دانشگاه هاروارد باحال هستند.
دراپ باکس: ما یک سایت اشتراک گذاری فایل درست میکنیم. البته بازار آن اشباع شده است و توسط کمپانی های بزرگی مانند مایکروسافت پشتیبانی میشوند اما هیچکس از آنها استفاده نمی کند. سایت ما فقط یک کار انجام می دهد وآنرا هم خوب انجام می دهد سپس شما تمام دوستانتان را نیز تشویق میکنید از این سایت استفاده کنند.
آمازون: ما به صورت آنلاین کتاب میفروشیم! البته با توجه به اینکه کاربران هنوز میترسند از کارت اعتباریشان بر روی اینترنت استفاده کنند. هزینه حمل کتاب ها هم به عهده مشتری خواهد بود. اما آنها برای آسودگی عمل خریند این هزینه را خواهند پرداخت حتی اگر هفته ها برای رسید کتاب به دستشان صبر کنند.
پلانتیر: ما یک نرم افزار آنالیز محرمانه خواهیم ساخت, شرکت ما در کالیفرنیا خواهد بود, یه سری دانشجوی برق استخدام میکنیم و یک معامله عظیم با منطقه کلمبیا خواهیم بست_ در رابطه با اطلاعات جاسوسی و پدافند!
سیتسم عامل iOS: یکسیستم عامل جدید می خواهیم بسازیم که حتی یکی از میلیون ها نرم افزار ساخته شده دربازار برای مایکروسافت , مک او اس و لینوکس بر رویش اجرا نشود! فقط وفقط اپل میتواند برایش نرم افزار بسازد!
گوگل: ما می خواهیم بیستمین موتور جست و جوی دنیای اینترنت را بسازیم. البته این نکته را هم میدانیم که بقیه موتور های جستجواکثر ضرر های مالی فوق العاده زیادی کردند اما ما این اطمینان را میدهیم که موتورجستجو ما موفق شود! زیرا تبلیغات حواس پرت کن دیگه نمی خواهیم برای کاربران بزاریم.
گیتهاب: مهندسین نرم افزار تا آخر عمرشان پولی را به ما خواهند داد, برای اینکه یک نرم افزار مجانی بسازند با یک نرم افزار مجانی دیگر!!
پی پال: مردم حاضر خواهند شد با ایمیل های ناامنشان به هم پول واقعی بدهند ! بدون هیچگونه پشتیبانی مالی و با نام های مستعار باحال 20 کاراکتری.
اینستاگرام: فیلتر!!! درست است، ما فیلتر داریم برای عکس ها.
لینکدین: یک شبکه اجتماعی حرفه ای چطور است؟ در جهت 30 یا 40 هدف ! مردم هر 5 سال یکبار از پروفایلشان استفاده خواهند کرد, آنهم فقط برای کاریابی.
تسلا: بجای اینکه فقط باتری درست کنیم و به دیترویت بفروشیم … ماشین های شرکت خودمان را هم تولید می کنیم!! آن هم از صفر البته با داشتن شبکه توزیع خودمون. البته در دوران رکود و پس زنی تکنولوژی تمیز(ماشین های برقی)
اسپیس ایکس: اگر ناسا میتونه… خب ما هم میتونیم! علم موشکی چیه مگه؟
فایرفاکس: ما میخوایم یک مرورگر بهتر بسازیم.البته این را هم میدانیم که 90% کامپیوتر های دنیا یکی دارند… آن هم مجانی.
توئیتر: یه چیزی تو مایه های ایمیل , اس ام اس یا آر اس اس است… فقط با فرق اینکه کارهای کمتری میکند! در ابتدا توسط افرادساده لوحی تست خواهد شد سپس خواننده های معروف و سیاست مدار های دنیا ازش استفاده خواهند کرد
استارتاپ به شرکت های نوپایی می گویند که هدفشان ساختن کسب و کار بر اساس ایده اصلیشان است. این امکان وجود دارد که یک استارتاپ خوب با یک ایده خوب راه اندازی کنید
اما استارتاپ های عالی معمولا با ایده هایی روی کار آمدند که در ابتدا آنها را مسخره کردند و ایده شان را مضحک خواندند.
در ادامه چند مورد از استارتاپ هایی را که امروزه میلیون ها دلار می ارزند، با هم می بینیم. جملاتی که در مقابل هر عنوان آمده توصیفی با ته مایه طنز برای ایده شکل گیری آنهاست؛ اما براستی اگر شما یک سرمایه گزار بودید … آیا روی این ایده ها سرمایه گذاری می کردید؟!
فیسبوک: دنیا هنوز به یک مای اسپیس و Friendster دیگر احتیاج دارد البته با تفاوت چند سال دیرتر! ما فقط آنرا برای یک تعداد دانشجوی درس خوان دانشگاه هاروارد درست می کنیم، افراد غیر اجتماعی و هر فرد دیگری از آن پس خواستار عضو شدن در آن خواهد شد چون دانشجو های دانشگاه هاروارد باحال هستند.
دراپ باکس: ما یک سایت اشتراک گذاری فایل درست میکنیم. البته بازار آن اشباع شده است و توسط کمپانی های بزرگی مانند مایکروسافت پشتیبانی میشوند اما هیچکس از آنها استفاده نمی کند. سایت ما فقط یک کار انجام می دهد وآنرا هم خوب انجام می دهد سپس شما تمام دوستانتان را نیز تشویق میکنید از این سایت استفاده کنند.
آمازون: ما به صورت آنلاین کتاب میفروشیم! البته با توجه به اینکه کاربران هنوز میترسند از کارت اعتباریشان بر روی اینترنت استفاده کنند. هزینه حمل کتاب ها هم به عهده مشتری خواهد بود. اما آنها برای آسودگی عمل خریند این هزینه را خواهند پرداخت حتی اگر هفته ها برای رسید کتاب به دستشان صبر کنند.
پلانتیر: ما یک نرم افزار آنالیز محرمانه خواهیم ساخت, شرکت ما در کالیفرنیا خواهد بود, یه سری دانشجوی برق استخدام میکنیم و یک معامله عظیم با منطقه کلمبیا خواهیم بست_ در رابطه با اطلاعات جاسوسی و پدافند!
سیتسم عامل iOS: یکسیستم عامل جدید می خواهیم بسازیم که حتی یکی از میلیون ها نرم افزار ساخته شده دربازار برای مایکروسافت , مک او اس و لینوکس بر رویش اجرا نشود! فقط وفقط اپل میتواند برایش نرم افزار بسازد!
گوگل: ما می خواهیم بیستمین موتور جست و جوی دنیای اینترنت را بسازیم. البته این نکته را هم میدانیم که بقیه موتور های جستجواکثر ضرر های مالی فوق العاده زیادی کردند اما ما این اطمینان را میدهیم که موتورجستجو ما موفق شود! زیرا تبلیغات حواس پرت کن دیگه نمی خواهیم برای کاربران بزاریم.
گیتهاب: مهندسین نرم افزار تا آخر عمرشان پولی را به ما خواهند داد, برای اینکه یک نرم افزار مجانی بسازند با یک نرم افزار مجانی دیگر!!
پی پال: مردم حاضر خواهند شد با ایمیل های ناامنشان به هم پول واقعی بدهند ! بدون هیچگونه پشتیبانی مالی و با نام های مستعار باحال 20 کاراکتری.
اینستاگرام: فیلتر!!! درست است، ما فیلتر داریم برای عکس ها.
لینکدین: یک شبکه اجتماعی حرفه ای چطور است؟ در جهت 30 یا 40 هدف ! مردم هر 5 سال یکبار از پروفایلشان استفاده خواهند کرد, آنهم فقط برای کاریابی.
تسلا: بجای اینکه فقط باتری درست کنیم و به دیترویت بفروشیم … ماشین های شرکت خودمان را هم تولید می کنیم!! آن هم از صفر البته با داشتن شبکه توزیع خودمون. البته در دوران رکود و پس زنی تکنولوژی تمیز(ماشین های برقی)
اسپیس ایکس: اگر ناسا میتونه… خب ما هم میتونیم! علم موشکی چیه مگه؟
فایرفاکس: ما میخوایم یک مرورگر بهتر بسازیم.البته این را هم میدانیم که 90% کامپیوتر های دنیا یکی دارند… آن هم مجانی.
توئیتر: یه چیزی تو مایه های ایمیل , اس ام اس یا آر اس اس است… فقط با فرق اینکه کارهای کمتری میکند! در ابتدا توسط افرادساده لوحی تست خواهد شد سپس خواننده های معروف و سیاست مدار های دنیا ازش استفاده خواهند کرد
Coding? Let’s see. Join me on SoloLearn now. https://www.sololearn.com/?ref=app-text4
Sololearn
Sololearn: Leer Coderen
Word nu lid om de basis te leren of je bestaande vaardigheden te verbeteren
آندرو ان جی می گوید چاپ مقاله دیگر بس است دنبال ساخت هوش مصنوعی باشیم...
Andrew Ng Says Enough Papers, Let’s Build AI Now!
While the scientific community continues looking for new breakthroughs in artificial intelligence, Andrew Ng believes the tech we need is already here. In his keynote speech Friday at the AI Frontiers Conference, the founder of Coursera & Deeplearning.ai encouraged AI talents to roll up their sleeves and start making a difference — whether with major industry players or through their own startups. “We have enough papers. Stop publishing, and start transforming people’s lives with technology!”
The three-day conference drew over 1,400 attendees from 17 different countries to the Santa Clara Convention Center. Ng’s keynote speech was noscriptd “AI is the new electricity”.
The number of papers submitted across arxiv-sanity categories such as machine learning, computer vision, and speech recognition has dramatically risen since 2012, says OpenAI’s Senior Engineer Andrej Karpathy. Few, however, make significant or direct contributions to society.
منبع:
https://medium.com/@Synced/andrew-ng-says-enough-papers-lets-build-ai-now-6b52d24bcd58
Andrew Ng Says Enough Papers, Let’s Build AI Now!
While the scientific community continues looking for new breakthroughs in artificial intelligence, Andrew Ng believes the tech we need is already here. In his keynote speech Friday at the AI Frontiers Conference, the founder of Coursera & Deeplearning.ai encouraged AI talents to roll up their sleeves and start making a difference — whether with major industry players or through their own startups. “We have enough papers. Stop publishing, and start transforming people’s lives with technology!”
The three-day conference drew over 1,400 attendees from 17 different countries to the Santa Clara Convention Center. Ng’s keynote speech was noscriptd “AI is the new electricity”.
The number of papers submitted across arxiv-sanity categories such as machine learning, computer vision, and speech recognition has dramatically risen since 2012, says OpenAI’s Senior Engineer Andrej Karpathy. Few, however, make significant or direct contributions to society.
منبع:
https://medium.com/@Synced/andrew-ng-says-enough-papers-lets-build-ai-now-6b52d24bcd58
Medium
Andrew Ng Says Enough Papers, Let’s Build AI Now!
While the scientific community continues looking for new breakthroughs in artificial intelligence, Andrew Ng believes the tech we need is…
مدل VGG16 آموزش داده شده با 1.8 میلیون تصویر دیتاست places
VGG16-places365 model for scene classification, written in Keras 2.0
https://github.com/GKalliatakis/Keras-VGG16-places365
You have just found the #Keras (2.0) implementation of the pre-trained VGG 16 convolutional-layer #CNN model on Places365-Standard (~1.8 million images from 365 scene categories).
#pre_train #keras #places
VGG16-places365 model for scene classification, written in Keras 2.0
https://github.com/GKalliatakis/Keras-VGG16-places365
You have just found the #Keras (2.0) implementation of the pre-trained VGG 16 convolutional-layer #CNN model on Places365-Standard (~1.8 million images from 365 scene categories).
#pre_train #keras #places
GitHub
GitHub - GKalliatakis/Keras-VGG16-places365: Keras code and weights files for the VGG16-places365 and VGG16-hybrid1365 CNNs for…
Keras code and weights files for the VGG16-places365 and VGG16-hybrid1365 CNNs for scene classification - GKalliatakis/Keras-VGG16-places365
نحوه نوشتن مقاله به انگلیسی
#بخش هشتم
Comparisons
Comparisons are frequently made in the Results section of papers. These often involve the words “between,” “among,” “like,” “with,” and “than.”
When making a comparison, the following points should be adhered to:
1. Only compare similar things that can be compared fairly
Examples:
BAD: The brain activity in Patient A was compared with Patient B.
GOOD: The brain activity in Patient A was compared with that of Patient B.
It doesn’t make sense to compare brain activity with a person. Instead, we need to compare like with like – that is, brain activity in Patient A with brain activity in Patient B.
GOOD: Expression levels of p53 in smokers were compared with p53 levels in non-smokers.
BETTER: Expression levels of p53 in smokers were compared with those in non-smokers.
Here "those" means "expression levels of p53." It’s best not to repeat the same words in a sentence, since it can bore readers.
2. Avoid being vague – be as specific as possible
Example:
BAD: Reactions with the new machine were faster.
GOOD: Reactions with the new machine were faster than those with the old machine.
The first sentence makes the reader wonder "Faster than what?"
3. Words such as “reduced,” “increased,” and “decreased” can only be used to compare something to the way it was before, not to compare two different things. To compare two different things (e.g., groups of patients), use words such as “higher,” “shorter,” or “more”
Example:
BAD: In our study, time until hibernation was reduced in the Experimental Group compared with the Control Group.
GOOD: In our study, time until hibernation was shorter in the Experimental Group than in the Control Group.
"Reduced" cannot be used to compare two different things; the Experimental Group and the Control Group
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
#بخش هشتم
Comparisons
Comparisons are frequently made in the Results section of papers. These often involve the words “between,” “among,” “like,” “with,” and “than.”
When making a comparison, the following points should be adhered to:
1. Only compare similar things that can be compared fairly
Examples:
BAD: The brain activity in Patient A was compared with Patient B.
GOOD: The brain activity in Patient A was compared with that of Patient B.
It doesn’t make sense to compare brain activity with a person. Instead, we need to compare like with like – that is, brain activity in Patient A with brain activity in Patient B.
GOOD: Expression levels of p53 in smokers were compared with p53 levels in non-smokers.
BETTER: Expression levels of p53 in smokers were compared with those in non-smokers.
Here "those" means "expression levels of p53." It’s best not to repeat the same words in a sentence, since it can bore readers.
2. Avoid being vague – be as specific as possible
Example:
BAD: Reactions with the new machine were faster.
GOOD: Reactions with the new machine were faster than those with the old machine.
The first sentence makes the reader wonder "Faster than what?"
3. Words such as “reduced,” “increased,” and “decreased” can only be used to compare something to the way it was before, not to compare two different things. To compare two different things (e.g., groups of patients), use words such as “higher,” “shorter,” or “more”
Example:
BAD: In our study, time until hibernation was reduced in the Experimental Group compared with the Control Group.
GOOD: In our study, time until hibernation was shorter in the Experimental Group than in the Control Group.
"Reduced" cannot be used to compare two different things; the Experimental Group and the Control Group
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
Springernature
Writing in English | Authors | Springer Nature
Writing scientific and scholarly articles in English—free tutorial for non-native English speaking researchers.
تبدیل صوت شما به صوت فرد دیگر با یادگیری عمیق!
Voice Style Transfer using Deep Learning
It takes a snippet of speech and then translates the snippet of speech using the voice style of another person.
🔗 https://medium.com/intuitionmachine/voice-style-transfer-using-deep-learning-d173f1608af5
🔗 https://avdnoord.github.io/homepage/vqvae/
#virtual_talking #Style_Transfer
#deep_learning #Voice
Voice Style Transfer using Deep Learning
It takes a snippet of speech and then translates the snippet of speech using the voice style of another person.
🔗 https://medium.com/intuitionmachine/voice-style-transfer-using-deep-learning-d173f1608af5
🔗 https://avdnoord.github.io/homepage/vqvae/
#virtual_talking #Style_Transfer
#deep_learning #Voice
Medium
Autoregressive Networks: the Obscure Kind of Generative Network
Another shocker from the insane world of Deep Learning:
An Introduction to Biometric Recognition.pdf
1.1 MB
مقاله مروری بی نظیر برای شروع به ریسرچ در زمینه سیستم های بیومتریک ( شناسایی چهره و اثرانگشت و عنبیه چشم و ...).
نحوه نوشتن مقاله به انگلیسی
#بخش نهم
Proper nouns
A noun is a word that refers to a person, thing, or idea. A proper noun is the specific name of a person, organization, or location. Proper nouns always have their first letter capitalized.
Examples of when to capitalize
The first and last names of a person
Examples: Gillian Welch, Steve Jobs, Francis Crick, Michael Jackson
Names of companies and organizations
Examples: World Wildlife Fund, United Nations, Volkswagen, Springer Nature
Countries and cities
Examples: Australia, India, Germany, New York, London, Beijing
Months of the year, days of the week
Examples: January, August, Monday, Saturday
Examples of when not to capitalize
Names of chemicals or generic drugs
Example: benzene, acetaminophen
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
#بخش نهم
Proper nouns
A noun is a word that refers to a person, thing, or idea. A proper noun is the specific name of a person, organization, or location. Proper nouns always have their first letter capitalized.
Examples of when to capitalize
The first and last names of a person
Examples: Gillian Welch, Steve Jobs, Francis Crick, Michael Jackson
Names of companies and organizations
Examples: World Wildlife Fund, United Nations, Volkswagen, Springer Nature
Countries and cities
Examples: Australia, India, Germany, New York, London, Beijing
Months of the year, days of the week
Examples: January, August, Monday, Saturday
Examples of when not to capitalize
Names of chemicals or generic drugs
Example: benzene, acetaminophen
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
Springernature
Writing in English | Authors | Springer Nature
Writing scientific and scholarly articles in English—free tutorial for non-native English speaking researchers.
اندره کارپاسی، مدیر هوش مصنوعی تسلا، شبکه های عصبی را نرم افزار 2 نامید...
او معتقد است شبکه های عصبی تنها یک طبقه بند دیگرنیستند، بلکه آنها نشان دهنده آغاز یک تغییر اساسی در نحوه نوشتن نرم افزار می باشد. آنها نرم افزار 2.0 هستند...
https://medium.com/@karpathy/software-2-0-a64152b37c35
او معتقد است شبکه های عصبی تنها یک طبقه بند دیگرنیستند، بلکه آنها نشان دهنده آغاز یک تغییر اساسی در نحوه نوشتن نرم افزار می باشد. آنها نرم افزار 2.0 هستند...
https://medium.com/@karpathy/software-2-0-a64152b37c35
Medium
Software 2.0
I sometimes see people refer to neural networks as just “another tool in your machine learning toolbox”. They have some pros and cons, they…
نحوه نوشتن مقاله به انگلیسی
#بخش دهم
Articles
There are three articles in English: a, an, and the. These are classified as indefinite (a and an) or definite (the).
Indefinite articles refer to something not specifically known to the person you are communicating with. In other words, a and an are used before nouns that introduce something or someone you have not mentioned before.
Examples:
"I witnessed an eclipse this morning."
"I wrote a laboratory report before lunch."
A and an are also used when talking about your profession.
Examples:
"I am an ethicist."
"I am a scientist."
Use a when the noun you are referring to starts with a consonant sound when pronounced.
Examples:
"a city", "a factory", "a hotel", "a university"
If the word begins with a vowel sound when pronounced, then use an.
Examples:
"an hour", "an umbrella", "an owl", "an igloo"
Use the when you know that the reader or listener knows or can identify what particular person or thing you are discussing.
Examples:
"The results were confirmed."
"Did you unlock the door?"
You should also use the when the thing you are discussing has been mentioned previously.
Example:
"Each vector encoded a protein with a different reporter molecule. The size of the protein was..."
We also use the when talking about geographical features.
Examples:
"the Tropic of Capricorn", "the English channel", "the Himalayas"
We also use the preceding certain nouns when it is known that there is only one of something.
Examples:
"the sun", "the world", "the Imperial Palace", “the Pacific Ocean”
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
#بخش دهم
Articles
There are three articles in English: a, an, and the. These are classified as indefinite (a and an) or definite (the).
Indefinite articles refer to something not specifically known to the person you are communicating with. In other words, a and an are used before nouns that introduce something or someone you have not mentioned before.
Examples:
"I witnessed an eclipse this morning."
"I wrote a laboratory report before lunch."
A and an are also used when talking about your profession.
Examples:
"I am an ethicist."
"I am a scientist."
Use a when the noun you are referring to starts with a consonant sound when pronounced.
Examples:
"a city", "a factory", "a hotel", "a university"
If the word begins with a vowel sound when pronounced, then use an.
Examples:
"an hour", "an umbrella", "an owl", "an igloo"
Use the when you know that the reader or listener knows or can identify what particular person or thing you are discussing.
Examples:
"The results were confirmed."
"Did you unlock the door?"
You should also use the when the thing you are discussing has been mentioned previously.
Example:
"Each vector encoded a protein with a different reporter molecule. The size of the protein was..."
We also use the when talking about geographical features.
Examples:
"the Tropic of Capricorn", "the English channel", "the Himalayas"
We also use the preceding certain nouns when it is known that there is only one of something.
Examples:
"the sun", "the world", "the Imperial Palace", “the Pacific Ocean”
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
Springernature
Writing in English | Authors | Springer Nature
Writing scientific and scholarly articles in English—free tutorial for non-native English speaking researchers.
دوره آموزشی رایگان برای بیومتریک
This is a friendly reminder that Biometric Technologies: Identification for the Future (November 2017), your course on Canvas Network, begins today. You can now log in to www.canvas.net and get started!
Don't forget to set up your Canvas Network profile, so others in the course know who you are. You can update your profile at http://learn.canvas.net/profile
Keep learning,
Canvas Network
This is a friendly reminder that Biometric Technologies: Identification for the Future (November 2017), your course on Canvas Network, begins today. You can now log in to www.canvas.net and get started!
Don't forget to set up your Canvas Network profile, so others in the course know who you are. You can update your profile at http://learn.canvas.net/profile
Keep learning,
Canvas Network
کتاب پایتون با اوپن سی وی . کتاب مفید با ارزش از طرف یه همکار و دوست خوب تقدیم به شما دوستان 👇👇👇
بازشناسی احساسات از روی صدا با شبکه عصبی عمیق VGG16
Researchers teach computer to recognize emotions in speech!
...trained a neural network to recognize eight different emotions: neutral, calm, happy, sad, angry, scared, disgusted, and surprised. In 70% of cases the computer identified the emotion correctly, say the researchers. ...
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-11/nruh-rtc110817.php
Related paper:
🔗 Emotion Recognition in Sound:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66604-4_18
#deep_learning #emotion #sound
Researchers teach computer to recognize emotions in speech!
...trained a neural network to recognize eight different emotions: neutral, calm, happy, sad, angry, scared, disgusted, and surprised. In 70% of cases the computer identified the emotion correctly, say the researchers. ...
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-11/nruh-rtc110817.php
Related paper:
🔗 Emotion Recognition in Sound:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66604-4_18
#deep_learning #emotion #sound
EurekAlert!
Researchers teach computer to recognize emotions in speech
Experts of the Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science at the Higher School of Economics have created an automatic system capable of identifying emotions in the sound of a voice. Their report was presented at a major international conference…
چالش شناسایی گفتار در تنسور فلو با 25 هزار دلار جایزه
TensorFlow Speech Recognition Challenge
We've just launched the TensorFlow Speech Recognition Challenge! Below are the competition details. Click the 'Join the competition' button if you're interested in competing, or digging deeper into the specifics.
Host:
TensorFlow, an open-source software library for Machine Intelligence.
Competition Denoscription:
You're challenged to use TensorFlow's Speech Commands Dataset to build an algorithm that understands simple spoken commands.
The dataset has 65,000 one-second long utterances of 30 short words, by thousands of different people. It was designed to let developers build basic but useful voice interfaces, with common words like “Yes” and “No”. By improving the recognition accuracy of open-sourced voice interface tools, we can improve product effectiveness and accessibility.
Total prizes:
$25,000
Next important deadline:
January 9, 2018 - Entry deadline. You must accept the competition rules before this date in order to compete.
Join the competition
Good luck,
The Kaggle Team
https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge
TensorFlow Speech Recognition Challenge
We've just launched the TensorFlow Speech Recognition Challenge! Below are the competition details. Click the 'Join the competition' button if you're interested in competing, or digging deeper into the specifics.
Host:
TensorFlow, an open-source software library for Machine Intelligence.
Competition Denoscription:
You're challenged to use TensorFlow's Speech Commands Dataset to build an algorithm that understands simple spoken commands.
The dataset has 65,000 one-second long utterances of 30 short words, by thousands of different people. It was designed to let developers build basic but useful voice interfaces, with common words like “Yes” and “No”. By improving the recognition accuracy of open-sourced voice interface tools, we can improve product effectiveness and accessibility.
Total prizes:
$25,000
Next important deadline:
January 9, 2018 - Entry deadline. You must accept the competition rules before this date in order to compete.
Join the competition
Good luck,
The Kaggle Team
https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge
Kaggle
TensorFlow Speech Recognition Challenge
Can you build an algorithm that understands simple speech commands?
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
روبات جدید پارکور باز شرکت بوستون داینامیکس رونمایی شد. 😱🤖