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      厉害了 word 的代码,程序“猿”的 AI 进化史 | 码云周刊第 5 期

      Gitee
      7 年前发布在 项目推荐

      人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热,由于软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间。而如今,各大互联网巨头在人工智能上的投入明显增大,以大数据、云计算为代表的人工智能底层技术不断突破,以人脸识别、语音识别为代表的感知交互技术日渐成熟,从而使得人工智能技术迅猛发展。人工智能已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术,且将成为未来10年乃至更长时间互联网技术发展的核心,所以2016年也被大家称之为人工智能发展的元年。

      作为万千普通程序员中的我们如果想在汹涌而来的人工智能浪潮中迎头而上,一飞冲天,那就必须从现在开始,从最基础的源代码了解 AI 的核心运作原理。

       

      1、项目名称:人工智能开源框架

      厉害了 word 的代码,程序“猿”的 AI 进化史 | 码云周刊第 5 期-Gitee 官方博客

      项目简介:本项目希望能做成一个可以连结服务端云平台、移动客户端、电脑网页、电脑软件、智能硬件等任意终端的人工智能框架,且可以免费使用、自主修改及二次开发,其配置环境要求如下:

      1. PHP 不低于5.2.x
      2. MySQL 不低于5.5.x
      3. 为了保证最佳效果,所有后台请不要使用IE8以下浏览器访问

      本项目在开放之前,已做过大量的优化与升级,但由于每个人的操作习惯与理解预期完全不同,此框架不能完全适合每个人。因此需要大家的理解与包容,同样,更需要大家宝贵的意见。

      项目地址:onezcn/onez-ai

       

      2、项目名称:人工智能入口

      厉害了 word 的代码,程序“猿”的 AI 进化史 | 码云周刊第 5 期-Gitee 官方博客

      项目简介:AISEntry的目标是建立一个自然沟通方式的Android程序,目标是实现人工智能在产品上的集成。目前先以服务用户,方便使用为目的,利用讯飞语音+,实现使用Android端程序朗读文本文件、朗读其他程序中复制文本,并且与PC端搭配朗读PC端选中文本(如短信、网页文字)的功能。方便用户在手机和PC上听新闻、听文章,其主要功能如下:

      1. 支持TXT文本的管理和朗读;
      2. 在android3.0以上系统,支持朗读其他应用中复制的文本(选中文本点击复制,立即朗读);
      3. 支持与PC端连接,并朗读PC端选中的文本。
      4. 支持语音朗读速度设置。
      5. 加入DLAN&UPnP支持,实现媒体服务器、媒体播放器及媒体控制器功能。

      项目地址:jink2005/AISEntry

       

      3、项目名称:开源的人工智能平台 NuPIC

      厉害了 word 的代码,程序“猿”的 AI 进化史 | 码云周刊第 5 期-Gitee 官方博客

      项目简介:随着智能设备的普及,人工智能的研究已经不再局限于学术界,Google、Facebook 等公司都进入这个领域??萍脊镜挠攀剖谴罅康挠没В獠唤鑫髦悄苎芯刻峁┝舜罅渴?,而且为机器智能的训练提供了现实的场景。由于人工智能是公司竞 争力的重要方面,很难想象他们会轻易分析其成果。不过, Grok 却把其人工智能方面的研究开源了。

      如今,他们又发布了开源平台 NuPIC,其中包括了公司的算法和软件架构。许多机器学习算法无法适应新模式,而 NuPIC 的运作接近于人脑,“当模式变化的时候,它会忘掉旧模式,记忆新模式”。NuPIC 的用途是非常广泛的,任何公司都能够用它构建自己的产品。

      项目地址:https://www.oschina.net/p/nupic

       

      4、项目名称:人工智能实验平台 DeepMind Lab

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      项目简介:DeepMind Lab 提供一组具备挑战性的 3D 导航和任务解密的代理。其主要目的是作为人工智能研究的实验平台,特别适合深度强化学习。

      项目地址:https://www.oschina.net/p/deepmind+lab

       

      4、项目名称:人工智能软件 WARP-CTC

      厉害了 word 的代码,程序“猿”的 AI 进化史 | 码云周刊第 5 期-Gitee 官方博客

      项目简介:WARP-CTC 是百度硅谷 AI 研究所 (SVAIL) 开源的百度关键人工智能 (AI) 软。connectionist temporal classification (CTC) 方法可以追溯到 2006 年,在 Swiss AI 研究所 IDSIA 论文上有记载。 百度研究所开发的 WARP-CTC 就基于 CTC 方案,但是改进了其自身的语音识别功能。

      项目地址:https://www.oschina.net/p/warp-ct

       

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