ai換臉是開源的嗎
最近關於埃隆·馬斯克（elon musk）的最新創業公司neuralink的公告，已經引起了人們的廣泛關注，即科技在不遠的將來將帶給我們什麼。 從其雄心勃勃的計畫（包括將計算機與人的大腦無線配對）來看，neuralink證明了現在的未來。
未來的很大一部分是開源人工智慧（ai）。 快速的進步開闢了乙個嶄新的世界，新興企業可以立即利用它們。
傳統上，技術創新是在背心附近進行並秘密進行的； 沒有人願意屈服於競爭。 開源技術是乙個在90年代隨著linux的發展而真正引起人們關注的概念，它基於催生網際網路建立的相同基本原理進行運作：即資訊應自由共享並提供給所有想要訪問的人。
開源通過允許一些最先進的技術人才共同努力並制定解決方案來支援全球合作 ，並且使技術更便宜，開發人員可以更廣泛地使用它。 每個行業和社會各階層的潛在利益是巨大的。
人工智慧和機器學習（ml），開源技術都是關於高速創新的。
如果將演算法工作保留在乙個封閉的系統中，則會抑制增長。
但是，將ai的基本構建模組交由開源社群處理，已經為所有相關人員建立了有價值的反饋迴圈。
當個人或組織為開源ai專案做出貢獻時，他們通常會在演算法級別共享**，以允許其他人了解其管理資料集和檢測模式的方法。 然後其他小組可以重用或調整此**，以將其與自己的產品和解決方案整合。 以下是從開源ai中受益最大的一些行業和領域。
人工智慧和機器學習技術最流行的用例之一是自動駕駛汽車和其他型別車輛的開發。 在汽車行業的所有競爭中，您可能會認為，公司將迫切希望保持其技術的私密性。 但是，事實正好相反，開放源**專案證明了這一點越來越普遍。
webviz是乙個基於瀏覽器的開源工具，開發人員可以使用該工具視覺化自動駕駛汽車的各種感測器記錄的大量資料。 當試圖模擬不同的道路條件而不進行昂貴的測試時，這變得非常有價值。 現在有1,000多名工程師為webviz做出了貢獻，並且它還被用於各種機械人技術領域。
富比士**上最近發表的一篇文章宣稱人工智慧是網路安全的未來時，綜合了許多領先觀點。 該報告總結了凱捷的研究成果，該報告指出，有61％的企業承認，如果沒有ai，他們將無法有效地檢測違規企圖。 考慮到越來越多的惡意軟體和病毒攻擊，internet的威脅面已經達到了這樣的水平：如果沒有ai驅動的超快速系統並能即時學習如何檢測威脅的系統，我們幾乎無法祈求保護它。並在沒有人為干預的情況下將其關閉。
越來越多的國家禁止使用諸如虛擬專用網（vpn）之類的流行網路安全軟體，即使在喜歡自由的國家（如加拿大）中，它也是監管消滅的目標。 電信巨頭貝爾要求nafta談判代表宣布vpn非法，因為它們具有地理封鎖功能，這種地理封鎖功能因在美國境外訪問netflix內容而廣受歡迎。
公司需要更智慧型的解決方案來確保其技術資產的安全。 像adversarial robustness toolbox這樣的開源工具可以掃瞄ai神經網路並確定其風險水平。 這可以幫助防止演算法被外部黑客操縱。
開放式ai正在徹底改變金融服務。 人工智慧的分析和提出建議的能力將使銀行專業人士將其許多平凡的工作移交給技術，同時完善客戶服務的藝術水平。
當前，銀行對開源的主要使用是在分析方面，他們可以利用ai演算法輕鬆過濾大量資料。 但是考慮到像位元幣這樣的流行加密貨幣是基於開源機器學習平台的，因此可能很快就會有更大的變化。
需要注意的一些金融科技進步包括：
正如我們所說的那樣，機器學習技術正在以無與倫比的速度向前發展。 他們中的許多人正在使現代生活成為可能，並以大多數人可能沒有完全意識到的方式改變業務。 儘管該技術有時會帶來挑戰 ，但很難想象沒有這些進步，我們將如何生活，尤其是當我們暫時失去這些進步時。
借助人工智慧，系統崩潰和過時的可能性降低，效率成倍提高。 它具有自我糾正，可擴充套件和漸進的方式，將極大地豐富我們的世界。 當技術在幕後得到控制時，它使我們得以釋放出全部能力，或者至少比以前更接近。
翻譯自:ai換臉是開源的嗎
python換臉開源 Python實現AI換臉功能
需要用到的介面 獲取人臉資訊的介面 實現換臉的介面 分為三步 import requests import json import json import base64 第一步 獲取人臉關鍵點 def find face imgpath return 乙個字典型別的人臉關鍵點 如 http url ...
答覆 Jboss是免費的開源嗎？
關於gnu許可證書可以閱讀 lgpl中文翻譯 以英文為準。lgpl gnu lesser general public license 不是你說的那個意思。如果你使用jboss portal原始碼開發了乙個xportal，那麼，如果你的xportal不是使用lgpl許可，即非開源專案，則不享受lgp...
AI會動你的「乳酪」嗎？
從16年至18年ai取代人工的話題絡繹不絕，不過講實話，要評價現在的人工智慧，或者大部分優異的人工智慧的話，都只能說它們是絕佳的模仿者，而非思考者。無論是從今alphago到alphastar都是通過模仿人類的操作在算力上面達成的，而為什麼要這樣操作它們全然不知。如果需要解釋ai在工作時的運作邏輯，...