人工智能图片查重开源

问：目前的开源人工智能项目都有哪些？

1. 答：以处理速度而闻名的Apache Spark已成为大数据处理中最常用的软件之一。MLlib算法是一个Spark的可扩展机器学习库。它与Hadoop融为一体，可与NumPy和NumPy.R跨平台操作。它囊括了大量机器学习算法类型，包括：分类、回归、决策树、建议、聚集、主题建模、特点转换、模型评价、ML pipeline构建、ML持久性、生存分析、频繁集、序列模式挖掘、离散线性代数和数据统计分析。
2. 答：Deeplearning4j是一款JVM开源深度学习库软件。它能在分布式环境中运行，并整合Hadoop与Apache Spark。而这使得它可以配置深度神经网络，还可运行Java、Scala等其他JVM语言。Deeplearning4j软件项目由Skymind商业公司运作，由Skymind负责项目的资金支持、人员培训与产品推广。
3. 答：DMTK是Distributed Machine Learning Toolkit的缩写（分布式机器学习工具），是微软旗下的另一款开源人工智能软件。为大数据研究而设计，旨在缩短人工智能系统的训练时间。DMTK包括三大主要部分：DMTK框架、LightLDA模型算法与分布式（多感）字嵌入算法。为了说明DMTK的处理速度，微软声称其可通过一台8节点计算机集群，在有着超过1000亿个标记的文档合集中处理出一个包含100万主题与1000万文字（总计10万亿个参数）的主题模型，而这是同类软件无法匹敌的。
4. 答：Mahout 是 ASF（Apache软件基金会）旗下的一个开源项目，提供开源机器学习框架。据其官方主页描述，Mahout有三大主要特点：可扩展算法编程环境、事先写有如Spark和H2O等工具的算法、内置名为“Samsara”的矢量运算环境。Mahout用户的包括Adobe、Accenture、Foursquare、英特尔、领英、Twitter和雅虎等公司。
5. 答：NuPIC由Numenta公司运作，是一个基于HTM（分层时间记忆）理论的开源人工智能项目。实际上，HTM理论是想根据人大脑新皮质结构设计一个电脑系统，旨在打造一台“在处理认知型任务上，接近或超过人类能力的电脑。”Numenta不仅拥有NuPic的开放源代码许可，还有其商业授权与专利证书。
6. 答：CNTK是work Toolkit（计算网络工具包）的缩写，是微软旗下开源人工智能软件之一。它的过人之处在于：无论是只有CPU工作，还是单科GPU，或是或多颗GPU，亦或是多台机器配备多颗GPU工作，它的性能都十分优秀。虽然微软主要用它进行语音识别的研究，但它还可以进行机器翻译、图像识别、图像抓取、文本处理、语言识别与语言建模等工作。
7. 答：更专注于企业使用体验而不是科学研究的H2O收获了如Capital One、思科、Nielsen Catalina、PayPal和Transamerica等大型企业的订单。Oxdata称所有人都可使用H2O机器学习与预测分析能力解决商业问题。H2O还可用于预测建模、欺诈与风险分析、保险分析、广告工艺、医疗保健与客户智能等方面。
8. 答：Caffe软件由加州大学伯克利分校的一名博士生开发，是一个基于表达构架与可扩展编码的深度学习框架。因其出色的处理速度而广受研究人员与企业的喜爱。根据其主页的介绍，只使用一颗NVIDIA K40 GPU，该软件一天就可处理超过6000万张图片。Caffe软件项目由BVLC运作，由NVIDIA和亚马逊等公司资助其发展研究。

问：市面上有哪些开源的人工智能系统

1. 答：11月5日Google开源了TensorFlow，11月7日Microsoft开源了DMTK。两家巨头高科技公司相继争先恐后的开源人工智能计算工具包，目的无非是争夺用户资源。实际上，除了这两家公司外，几年以前已经开源的这种工具包还有很多。出现个TensorFlow没什么稀奇的。Google做的已经晚了，而且计算性能也不是多好，相信按照Google的实力，它们应该会持续改进。

问：百度人工智能开源，那里可以找到开源的代码？

1. 答：百度硅谷实验室目前已向GitHub上传了Warp-CTC C代码库，鼓励开发者试用这些代码。百度表示，代码将开放给所有从业者。

问：Google 人工智能引擎 TensorFlow 开源会带来哪些影响

1. 答：最直接的影响就是明年又会有一大批"自出创新型"科技项目要上马了。
   说一点感想。。。
   一是现在很多大公司都越来越重视DL，所以赶紧多了解了解DL无论是对于相关领域的工作，还是对于未来自己的发展都有好处
   二是DL现在一大硬伤在于运算复杂度太高导致的计算时间太长，所以GPU加速这一块未来也会越来越重要。现在和DL关系比较密切的加速手段也主要就是CUDA，所以CUDA相关的东西也可以多了解了解，未来肯定只会用的越多而不是越少
   今年CVPR2015和ICCV2015，不少使用DL的工作识别精确度暴增10%，使得未来如果不是工作上有巨大创新的话，基本上所有人都会向着DL的方向去做了
   而且这是一条很难回头的路，因为实验结果只能越来越好而不是越来越差，如果你不用DL，那么你的结果比不过别人，所以很多人虽然心里不怎么情愿，但也是不得不用DL来做自己的一些工作
2. 答：TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
   TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
3. 答：对企业而言，可作为算法实现参考，对人工智能市场化意义不会很大。
   1、对大企业，侧重并行或集群，TensorFlow不适用。有介绍说，微信语音识别、图像识别用到了深度学习，特点是通过并行计算或集群来完成密集运算。毕竟算法都通过paper发表过了。
   2、对小企业，更缺数据。有了数据，使用一些开源的深度学习算法就能达到基本目标。现有的重要的深度学习算法都有开源代码，而且还是多种语言的版本，如DBN，CNN，RCNN，N，RNN等。Torch、Caffe等都是开源的，TensorFlow已经失去了先发优势，只能看后期推进力度了。
   3、一些算法本身需要提高，有待创新，更需要看论文。

问：怎样降低论文的重复率？

1. 答：找到一款好的智能降重软件，其实是能很快完成降重任务的，首先它能把基本的同义词替换，语序调整，语句拆分合并等基础工作迅速完成。然后自己集中精力再把其它无法降重的地方，理解之后用自己的语言表达一遍，基本降重工作就完成得差不多了。
   我用的是一款智能降重软件，学客行智能降重，改之前查的重复率是42%点多，降重之后，之前的段落的重复率变成了8.9%，然后整篇文章的重复率变成了17.6%，效果挺好的。希望也对大家有用。
2. 答：很多地方都说用软件可以把句子里关键词删掉，就不会被查出来了。这是脑子进水了么，句子的关键词就是句子的灵魂，直接决定着句意，把关键词删掉了告诉我不会影响句子质量，还能更扯淡么。花点钱，找人工翻译，北京译顶科技，做的很不错。
3. 答：撰写毕业论文大多数都会面对重复率的规定，那么如何在我们水平有限的情况下，降低重复率，使得论文能够顺利通过，这就需要一定的小技巧了~
   第一种，增量法。这是指在确保原有段落意思不变的情况下，在原有文字的基础上增加字的数量。如果是一句比较长的话，可以将其分成两三句去写。如果是几句话，那么也可将其分成几点去写。
   第二种，乱序法。使用这种方法，需要我们自己了解要改的段落是什么意思，然后在不看原有段落的前提下，自己再按照所理解的意思将其表达出来，这也是比较简单的一种方式。
   第三种，拆分组合法。如果要修改的段落是几句比较简单的话，那么可以将其组合为一个比较长的句子。反之，如果句子是比较长的，就将其拆分为几个短句子就行。
   当然，也可以使用77paper网站，想了解的同学可以去了解一下，绝对节省很多的时间精力。而且现在好像还有活动呢，快快咨询吧~