(Image Segmentaion:自動地把圖片中的人,兩輛不同的車,背景以及部分,各自分割出來)
按照這樣的思路,最簡單的一種方法是SLIC(Simple Linear Iterative Clustering),相當於把圖片中的位置臨近的像素按照互相之間顏色值的相近“物以類聚”成幾個區域,算法的原理很簡單,主要通過不斷循環重複簡單的步驟。Alan同時也介紹了相對更加複雜的Graph Cut的Image Segmentation方法,用戶需要做的首先是在圖片中劃出一個大概的區域(比如要提取出人臉的區域,就在人臉的周圍粗略的劃出一個方框的區域),然後Graph Cut程序開始運行,選定區域的邊緣會按照“能量最小化”進行優化,最後逐漸收斂在需要分割的區域邊緣上。Alan展示四種不同的Graph Cut優化方法,包括Gibbs Sampling,Belief Propagation,Max flow/Min cut和MFT,並且進行了各種不同Image Segmentation方法得到的結果的比較。
在課間時間,我也了解了依圖公司開發的產品,寫到這里可以和課程有些對應的感受和收獲,比如一款可以自動識別車牌和品牌(車型)的軟件,無論汽車在高速行駛,還是在沒有燈光的漆黑夜晚,只要在監控攝像頭覆蓋之下,車牌號和品牌型號都可以被輕松識別,更有趣的是,通過車輛的照片,還可以判斷出車牌的真偽(識別假套牌車輛)。其實在計算機視覺中,無論車牌號,門牌號,還是田野上的巨型文字,從一張圖片中識別出文字屬於High-level vision的典型任務。Alan嘗試著使用時下比較流行的深度神經網絡來解決這一問題。“神經網絡”模仿人的大腦里的神經系統,在電腦程序里虛擬地構建出一個類似於人大腦相互連接的神經元的模型。這個模型像一臺機器一樣,每個神經元是一個零件,這些零件互相連接在一起,有的會很緊,有的會很松,之間每一個連接的強度是一個參數。而深度神經網絡是神經網絡方法中比較複雜的最新一種。通過給神經網絡輸入大量已經識別過的含有文字的圖片,在樣本圖片和標準答案的不斷“訓練”之下,深度神經網絡的各項參數不斷改變,最後可以奇妙的自然而然學會識別圖片中的問題,就如同人類自己並不清楚自己的大腦是怎樣工作一樣,我們也並不完全清楚電腦的深度神經網絡是到底怎樣完成學習的。Alan介紹說,深度神經網絡包含了很多個神經元的層,相當於先從圖片中識別出比較low-level vision的信息,然後逐層深入,提取出low-level vision的信息。深度神經網絡能夠在近些年火起來,主要還是計算機硬件計算能力的增強,像GPU(顯卡)計算的廣泛應用,使得這一在過去只是“紙上談兵”的想法可以真正實現。
人臉識別能夠在監控攝像頭和海關檢查中大量使用,有時精確度甚至可以超出真人的識別能力,背後依賴著各種識別算法。在課程中,Alan也介紹了自己研究團隊提出的用於人臉識別的Hierarchical Compositional Model。在模型中,整個面部的數據分成了三層來處理,從最高層的整個面部到面部的各個部分(比如眼睛),再到各個細節。這一個模型可以把從High-level vision到Low-level vision不同的算法綜合起來。
在整個課程的最後,Alan分享了自己對於什麽樣的學生適合做研究,如何撰寫論文,怎樣做學術報告等方面的心得,並且和大家進行了眾多的問答互動。有同學詢問Alan教授挑選博士學生的標準是什麽,不同於大家普遍認為的GPA高低,GRE成績和發表的論文情況,Alan教授覺著GPA只是代表課程學習能力和考試能力,並不一定意味著研究能力很高,以他自己本人為例,在學校時的課程成績並不出眾,而發表的論文常常無法判斷申請的學生在論文中到底發揮了多大作用。Alan教授覺著最可靠的方式直接的接觸,如果有本科學生參與過他的實驗室的暑期實習,有尚佳表現,就有較大可能被錄取為他的博士學生,如果沒有機會直接接觸,他會參考自己熟悉的其它研究者的推薦意見,覺著他們的意見也是比較可信的。
通過這兩天的課程,本文作者獲得了一次難得的機會,在世界頂級的計算機視覺領域科學家的引導下,汲取了大量的關於這一領域的前沿知識和最新研究結果,再次感謝相關TV,感謝主辦方。
本文為i黑馬版權所有,轉載請註明出處,侵權必究。
從視覺到觸覺,你也可以體驗一把“盜夢空間”
來源: http://www.iheima.com/news/2015/0919/152027.shtml
虛擬現實或者高逼格一點───VR,這詞兒總被時不時地提起,貌似不把VR或AR掛掛嘴邊,就跟不上時代了。那到底什麽是虛擬現實?
虛擬現實技術是一種可以創建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統。它利用計算機生成一種模擬環境,是一種多源信息融合的交互式的三維動態視景和實體行為的系統仿真,使用戶沈浸到該環境中。
這個解釋真夠學術的,表示聽不懂。簡而言之吧,就是給你再造一個虛擬的環境,你可以在這個環境中遊走。就像電影《盜夢空間》,催眠後(戴上虛擬現實設備後),你會進入到另外一個世界,這個世界同幾乎現實世界一樣真實,甚至你都分不清到底哪個是現實,哪個是“夢境”了。就像電影結尾的一直在旋轉的陀螺。照一般理解,男主角應該回到了真實世界,那麽陀螺最終是要停止的。可影片直到最後一張畫面結束,也沒看到陀螺停下來,難道他還在夢中?
不可思議的一層嵌套一層的世界,而這樣的“夢境”真的就快到來了。
2012年Oculus Rift推出,這是當前世界範圍內最為知名的一款產品,2014年被facebook以20億美金的價格收購。也正是這筆大額收購讓虛擬現實走到了臺前。除此以外,還有索尼的黑科技Morpheus, 三星的Gear VR。Google可不願意幹看熱鬧,在2014年I/O大會上推出Cardboard,幾塊硬紙板加透鏡和磁鐵,自個兒就能組裝出一臺簡易的虛擬現實產品,不到20美元的低廉價格著實給高大上動輒數百美金的Oculus Rift一個大嘴巴。當然,國內也很熱鬧,一個個虛擬產品應運而生。較早打出名氣的有AntVR, 而後又有暴風墨鏡強勢出擊,99元的價格這是要跟Google比誰更沒下限嗎?
為了搶占這個所謂的“未來”風口,近一兩年來有太多太多不怕流血,不怕犧牲的先驅英勇投身於虛擬現實產品的研發中來,但大多數產品仍然是以觀看為主。以上所列產品無一例外。
隨著虛擬現實繼續往前發展,簡單的觀看已不能滿足需要,聽覺、觸覺、力覺、運動,甚至嗅覺、味覺在未來都會逐一集成到虛擬中,也就是說,虛擬世界中的你也是能感受到頭部、眼睛、肢體的轉動,可以行走,可以觸摸,只要是真實世界發生的行為,虛擬世界都可以實現。想象一下,你聽得見那個世界的聲音,聞得到那個世界的花香,還嘗得了那個世界的飯菜,哇,簡直顛覆得不可思議!是不是躺著打點滴就能過完豐富的一生了!
然而,目前真正涉及到動作識別的虛擬產品並不多,讓人產生強烈沈浸感真實感的產品並不多。筆者曾在上海TC峰會看到一款名為KAT Walk的 虛擬現實跑步機,這款產品除了可以看“世界”,還能在虛擬世界中遊走。通過穿上特別的“傳感服裝”,它可以捕捉使用者的行走、奔跑、劈砍、揮舞、拾取等動作,使之在虛擬世界中自由地體驗實體交互。不過,使用者被限制在一個直徑不到一米的圓臺上,且背後有一根帶子把人固定住,所以體驗難免受到影響。
這不,又一個大神殺來了。這位名叫郭成的大帥哥,他推出的虛擬現實產品脫離了繩子的牽絆,讓人在“再造的世界”里更自由了。
他曾經做了Goccia運動追蹤器,和gogo運動耳機,這會突然宣布進軍VR, 從追蹤器到耳機再到VR,這個跨度真是嚇死寶寶了。
不過在發布會現場聽完大帥哥的演講,著實還是很受震撼。他在荷蘭戴爾夫特理工大學獲得博士學位,又在荷蘭做了十年研發,2013年回國創建了G-wearable團隊,專註於可穿戴電子設備的研發。到現在為止,公司成立兩年了,推出的Goccia被稱為智能界的特斯拉,gogo耳機獲2015創新中國春季峰會最終大獎DEMO GOD。看起來還不錯。那就言歸正傳,來瞅瞅他的虛擬現實到底能搞多大的鬼!
以下進入燒腦階段,智商低於200者慎入。
這款設備由頭部顯示器、背包式無線處理器、全身動作捕捉傳感器、手部識別傳感器和空間定位設備組成。與其他大多數虛擬現實設備相比,從外觀上看最大的差別是體驗者背在背上的背包式無線處理器,也正是這個運算中樞實現了人在虛擬空間中的自由活動。在這個“背包”里存放著四肢上的運動捕捉傳感器,體驗者只需把它們從“背包”里拉出來,逐一套在相應的位置上即可。
為了讓體驗者能在虛擬世界里以自然的方式活動,郭成介紹這款產品的手勢識別方案不受光線強弱影響,在陽光下亦可正常工作,特殊的算法保證了更高的識別靈敏度;全身動捕設備中采用了自主研發的9軸姿態捕捉算法,更精確還原人的動態;定位技術可實現毫米級的定位,有助解決頭顯的暈眩難題,並能通過自主定位實現任意多人的位置接入。
為了把這套東西給講明白,他現場演示了一下手勢識別、全身動作捕捉、空間定位等演示,並強調這幾部分技術雖然在行業中各有研發成果,但將它們優化整合創造出完整的“全沈浸式體驗”尚屬首次。不管你們信不信,這麽帥的人是不會騙我的。
其實,他從公司成立一開始就已經開始研制虛擬現實了。敏銳的嗅覺讓他當時就意識到這一定是大勢所趨,再加上自己多年的半導體前沿研究經驗,技術其實從一開始就占有優勢。如今突然推出Step VR也就不足為奇了。
總而言之呢,現在的虛擬現實已經不僅限於眼鏡的視覺盛宴了,而是已經進入了“全面沈浸”的階段。用郭成的話來說,這個產品的體驗者不僅能通過頭部顯示器看到虛擬的景象,同時哈可以在這個虛擬世界中行走活動,以第一視角看到自己在虛擬世界里的形象,拿起虛擬世界里的物品,和另一位體驗者在虛擬世界里相遇及互動,而這一切的體驗完全可以和在現實中一樣。他的小夥伴現場用手在虛擬場景中“玩”起了抓色子的遊戲,著實驚艷!也許不久後,虛擬泡妞也可以實現了吧。
版權聲明:本文作者蒲鴿,i黑馬 原創。如需轉載請聯系微信號zzyyanan授權,未經授權,轉載必究。
LED解決方案公司靈信視覺今日掛牌新三板
來源: http://www.iheima.com/news/2015/1109/152721.shtml
導讀 : 公告顯示,靈信視覺主辦券商為國泰君安證券,總股本為781.25萬股,每股收益為0.49元。
i黑馬 訊 11月9日,黑馬營四期企業、上海靈信視覺技術股份有限公司(簡稱:靈信視覺 證券代碼:834110)正式在全國股份轉讓系統掛牌上市,此舉標誌著靈信視覺成功登陸新三板。
靈信視覺成立於2010年1 月,主要業務是為客戶提供LED顯示屏控制卡、LED顯示屏控制系統、LED行業應用軟件及以LED顯示控制系統為核心的行業解決方案的研發與銷售。靈信視覺 服務過青奧會、亞運會等大型活動,參與高鐵機場、地鐵、智慧城市等項目。靈信視覺未來將聚焦與 三大核心業務板塊 “LED數字標牌解決方案”、“LED工業應用解決方案”和“LED智慧城市解決方案”。
公告顯示,靈信視覺主辦券商為國泰君安 證券,總股本為781.25萬股,每股收益為0.49元。
用深度視覺技術建大場景3D,眾趣科技獲千萬級Pre-A輪融資
來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0517/163165.shtml
用深度視覺技術建大場景3D,眾趣科技獲千萬級Pre-A輪融資
趙雪嬌
2017-05-17 15:43
大場景3D重建,眾趣科技的目標是成為中國版Matterport。
獲取大場景的數字化3D模型,傳統技術至少需要4天,而今跨越技術障礙、成本控制等絆腳石,眾趣科技只需要4個小時,成本低且高效。
5月17日,眾趣科技宣布完成新一輪千萬級融資,投資方為英諾天使基金和廣聯達聯合成立的“互聯網+建築”產業基金,此前投資方德聯資本跟投,本輪投後估值超過1億元。在此之前,眾趣科技於2016年獲得了德聯資本領投的天使輪融資。眾趣科技創始人高翔表示,未來眾趣科技的重點,將是招募算法人才,優化算法的成熟度,並針對各行各業的不同需求進行定制化開發。
隨著VR技術的普及,對實體場景進行數字化重建——即通過提供專業相機和雲服務幫助企業快速進行大場景3D重建——將會變得越來越重要。
高翔向黑智(VR-2014)介紹,和傳統的全景照片不一樣,眾趣科技要呈現的是場景的三維信息,通過技術研發做到比3D建模更快捷、廉價,生成100%真實的場景,能更好地滿足用戶對真實沈浸、交互體驗的要求。
為此,眾趣科技團隊用了2年半的時間自主開發了三維相機和整套算法處理系統,關鍵是算法。高翔透露,“我們70%的精力都用在了軟件算法上,這正是產品的核心競爭力。”
現在通過眾趣科技的解決方案,完成100平方米房屋的信息采集僅需要1小時左右,後期處理大約需要3小時;而制作完成的模型數據量是同樣信息量視頻的1/5,還可以同時在場景內任意添加文字、圖片、聲音、鏈接等標簽信息。
此前,只能派人現場勘測獲得相關的尺寸信息,交由設計師通過專業的繪圖軟件進行手工設計和繪制。一般一個反映真實細節的100 m² 房屋的繪制,僅設計師部分的工作往往都要4天左右才能完成,耗時費力,還要通過專業的PC軟件進行展示,難以適用更多的場景。
現在,用戶只需要通過具備深度視覺的三維掃描相機拍照采集數據,上傳至雲端,雲端後臺即可應用SLAM(即Simultaneous Localization and Mapping,中文譯作同時定位與地圖創建)技術生成三維模型,並支持模型在任何PC、手機以及VR設備雲端播放展示。
高翔說:“我們用VR的技術,做了一個AR的產品。”三維空間建模的現狀,是設計師用3Dmax和unity3D一筆一筆畫出來的。而眾趣科技用相機把三維空間信息“照出來”,再通過軟件自動拼接,形成真三維的產品。“我們相信這個技術一定能最終替代人工畫法。”
眾趣科技創始人兼CEO高翔
據高翔介紹,全球目前只有兩家公司能做出這樣的產品。一家是北美的Matterport,另一家就是眾趣科技,同時眾趣科技也是國內市場上唯一一家能提供從硬件設備、全套拼接算法到運營服務的公司。在產品化之後,眾趣科技也開始進入市場銷售階段,拓展了電商等多個應用場景,預計今年實現盈利。
市場調研公司Digi-Capital給出的數據是:到2020年,AR的市場規模將達到1200億美元,遠高於VR的300億美元。而在高翔的心目中,眾趣科技要做的,已經不僅是三維相機,而是三維互聯網。
自主研發三維拼接算法
想象一下,在普通照片展示之外,再現民宿的真實細節;用實景展示酒店客房,用戶預定前就可以遠程虛擬入住;高端餐飲預定商務包廂,可以實現提前遠程體驗;博物館介紹直接嵌入3D實景鏈接,一點開就可以看到場景真實還原的的相關介紹。在2014年公司創立之初,高翔就認為,這項技術未來在酒店、旅遊、電商、家具、房地產、展覽等領域將大有前景。
眾趣科技產品包括硬件設備、雲端的拼接算法、模型的雲服務,以及瀏覽器端的播放器四部分。硬件設備采取的核心部件與微軟體感遊戲機kinect的傳感器相同,它除了能拍攝照片外,還能識別出從鏡頭到物體之間的距離,以及人的肢體動作,即三維信息識別。
用戶使用眾趣科技的硬件設備拍攝原始的真實空間信息後,可以一鍵上傳到雲端。眾趣科技自主研發了三維拼接算法,結合三維視覺技術——3Dslam以及GPU算法,可以把所有信息進行自動化拼接,形成三維空間。與傳統相機設備完成所有攝像過程不同,眾趣科技的相機只負責采集3D場景最重要的原始數據,包括彩色數據和深度數據(鏡頭到物體之間的距離),真正的拼接過程全部在雲端完成。
最後,數據發布到雲服務上,同時生成鏈接推送到用戶手機里,3D模型就可以看到了。“這和VR的全景相機有本質區別,後者其實是二維照片的360°拼接。”高翔說。
三維拼接算法是眾趣科技最核心的技術壁壘。高翔向黑智介紹,以前,三維空間建模都是靠設計師用3DMAX手工繪畫,而眾趣科技采用三維自動拼接算法,效率可以比人工高出20倍,成本只有傳統建模的1/20。一套100多平米的房屋,傳統建模需要4-5天時間,眾趣科技只要4個小時。
微軟的Hololens與之有些類似,但它只是實時地把局部空間的三維信息提取出來,再和虛擬物品進行疊加,而高翔告訴黑智,眾趣科技是提取整體空間的三維信息,因此效果也更逼真。
前段時間光場相機被熱炒,但高翔覺得這個概念有點“故弄玄虛”。“光本來就是一種場,也是一種電磁波。如果按照科學的定義來說,所有的光學設備都是光場的。”眾趣三維掃描設備采用的傳感器,與谷歌無人駕駛汽車用的激光雷達,以及谷歌的增強現實項目Tango、雙目成像設備等,都是用來獲得場景的三維點雲信息,基於采集到的這些空間數據,通過SLAM/SFM等技術,可以快速在計算機上真實構建還原整個大場景的三維結構和圖形表象。微軟的Kinect 、英特爾的realsense,包括蘋果收購的primesense也都運用的是同一原理。“我們現在是用深度相機來彌補傳統相機的缺陷,從而獲得三維信息,所以我們認為,其實這也可以說是光場相機。”
不只是三維相機,還要做三維互聯網
眾趣科技的對標對象是國外的先行者——Matterport,後者目前已經完成D輪融資,且累計獲得過6000多萬美元投資。Matterport的團隊研發人員,主要來自谷歌、PayPal,基本都是MIT、斯坦福等學校畢業的高等人才,花了兩年的時間,完成了產品的開發。
而據高翔介紹,眾趣科技的產品整個開發周期,也是花費了兩年半時間,這已經領先於國內同類公司,基本和Matterport的研發速度相當。而這,得益於眾趣科技研發團隊的實力。目前,該團隊基本由海歸及本土名牌高校博士、碩士組建而成,其中多名核心研發人員在華為等知名企業擁有15年及以上從業經驗。現在眾趣科技的CTO劉強,是北京工業大學計算機專業碩士,主攻3D地理位置信息系統方向,曾擔任北京中科大洋技術研究院副院長,而他也是高翔在中科大洋時的戰友。
高翔介紹,目前在國內,眾趣科技也是少數能提供3D場景重建技術的公司之一。今年3月,眾趣科技與阿里展開深度合作,在淘寶聚劃算上線了“家居革命”實景Go活動,其中商家的家裝場景使用的技術和解決方案,就是由眾趣科技提供的。以前,這些公司都是一些圖片展示。現在使用了眾趣科技的技術後,可以即時呈現家電、家具的在房間中的擺放效果及整體搭配效果,裝修效果一目了然。不僅是場景化展現,還可以給家具加標簽,通過標簽里的鏈接直接進入交易環節。
淘寶實景Go
高翔表示,從去年年底啟動商業合作開始,眾趣科技基本上每月能保持100%的業務增長速度。而在未來3年的發展規劃上,高翔計劃,首先要服務標桿企業,讓產品盡快走向成熟。在初期,眾趣科技仍是通過設備銷售和模型建模收取費用。從2018年開始,眾趣科技計劃進入橫向擴展期,提高雲端數據積累,實現利用海量數據提供增值服務的遠期目標。針對場景化應用,在滿足共性化需求基礎上,針對不同領域,提供定制化服務。
目前在旅遊業,眾趣科技也和途牛、小豬短租、華住等展開合作,消費者可以通過APP直接看到3D形式展示的房間。眾趣科技在雲端提供服務支持,按照模型進行雲端建模收費。而3D場景,在不同的垂直領域,還有更多的場景亟待開發。例如地圖,“現在地圖產品有街景,有室內地圖,但是還沒有室內全景,以後眾趣科技就可以把這塊內容填補起來。”高翔說。
在高翔看來,互聯網發展已有近50年,雖然傳遞信息是它的最大優勢,但除了文字、視頻,就只有2D照片,目前幾乎沒有三維化的數字信息。這種的主要原因他認為有兩點,其一是三維數據的建模成本非常高,其二則是3Dmax繪制出的圖形數據量非常大,在線上傳播對帶寬和性能要求非常高。如果能夠通過技術解決這個問題,那麽今後,互聯網大部分信息用三維空間展示,將是未來的趨勢。而眾趣科技要做的,就不再僅僅是三維相機,而是三維互聯網。VR/AR概念在去年曾經有過一段時間的火熱,但卻在今年趨冷。在高翔看來,AR仍然是未來,但是,卻不應該由它們來帶動三維互聯網,而是當三維數據越來越豐富的時候,VR/AR自然就會走向爆發階段。“我們將用最低的成本為互聯網構建大量的三維信息,為下一個VR/AR時代做準備。”
歡迎關註黑智
[本文作者趙雪嬌,i黑馬原創,首發黑智(VR-2014)。如需轉載請聯系微信公眾號(ID:VR-2014)授權,未經授權,轉載必究。]
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BAT人工智能人才爭奪戰繼續,計算機視覺科學家任小楓加入阿里巴巴
來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0628/163831.shtml
BAT人工智能人才爭奪戰繼續,計算機視覺科學家任小楓加入阿里巴巴
黑智
2017-06-28 15:20
任小楓正式確認加入阿里巴巴,擔任人工智能核心團隊iDST的副院長和首席科學家。
近日,黑智獲悉,原亞馬遜資深主任科學家(Senior Principal Scientist)任小楓正式確認加入阿里巴巴,擔任人工智能核心團隊iDST的副院長和首席科學家。iDST是 阿里巴巴通過AI技術推動NASA計劃落地的核心團隊,通過阿里雲向各行業輸出技術及服務能力。
任小楓的個人主頁已經進行了更新。頁面顯示,他將繼續留在西雅圖工作,招募組建世界一流的計算機視覺團隊。任小楓將iDST稱為“阿里巴巴實現NASA計劃的先鋒”。
華盛頓大學官網上任小楓的個人主頁
任小楓先後獲浙江大學本科、斯坦福碩士及加州大學伯克利分校博士學位,其中博士導師為計算機視覺大師Jitendra Malik教授。他目前還在華盛頓大學擔任客座教授。相關論文被引用9000次以上。
加入阿里巴巴前,任小楓在Amazon擔任Sr. Principal Scientist,領導計算機視覺算法團隊,曾擔任過CVPR、ICCV(頂級計算機視覺會議)的領域主席,是亞馬遜級別最高的華人科學家,也是亞馬遜最年輕的資深資深主任科學家之一。作為資深主任科學家、計算機視覺算法負責人參與創建了Amazon Go。
阿里巴巴iDST對外回應,任小楓的加入對整個阿里巴巴有著非常重要的意義。在學術界和工業界,任小楓都有非常亮眼的成就。計算機視覺領域中,他對圖像分類,物體識別、跟蹤、檢測,事件檢測均有全面且深入的理解,這在圖像領域的專家中非常難得。
任小楓(左一)金榕(中間)華先勝(右一)合影
據介紹,任小楓將和另一位副院長華先勝一起,打造出世界領先的計算機視覺技術,並通過阿里雲向外提供服務。華先勝是機器視覺領域的權威學者,曾獲選國際電氣與電子工程協會院士(IEEE Fellow)、美國計算機協會ACM2015年度傑出科學家等榮譽。
目前iDST院長由金榕擔任,為美國密歇根州立大學終身教授,曾擔任NIPS、SIGIR等頂級國際會議領域主席,及KDD、AAAI、IJCAI等頂級會議高級程序委員會委員,還曾獲得過美國國家科學基金會NSF Career Award。
阿里巴巴正在快速推動NASA計劃,任小楓的加盟,顯然也是其中的一部分。這項計劃由馬雲提出,面向未來20年組建強大的獨立研發部門,建立新的機制體制,為服務近20億人的新經濟體儲備核心科技。為實現這一目標,阿里巴巴正在全球招募頂尖科研人才。
(註:資深主任科學家Senior Principal Scientist是Amazon的高級別技術職稱之一,僅次於最高級別的Distinguished Scientist,通常是領域研究團隊的負責人。)
[本文系黑智原創。如需轉載請聯系微信公眾號(ID:VR-2014)授權,未經授權,轉載必究。]
任小楓
阿里NASA計劃
人工智能
機器視覺
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【飲食籽】韓日新派 視覺系冷麵
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GS(14)@2016-07-06 08:12:07 【飲食籽:識飲識食】世界上大部份菜式都是熱葷,因為熱力能使食材、香料和醬汁散發香氣,在色香味中,香氣最能直接刺激大腦誘發食慾,所以人們對於燒魷魚、串燒和鐵板食物等會散發強烈氣味的食物總是沒抵抗力,自然乖乖掏出銀包付錢。炎夏卻是例外,街頭三十幾度高溫,加上悶熱焗促的天氣,使人食慾大減,尤其是濃味的食物反而叫人倒胃口,這時的你渴望到冷氣間用餐,或者直接一點,來一碗冰涼、輕盈的冷麵,讓涼快感從視覺、觸覺到味覺直透身心。
乾冰放底 保持4℃麵質爽滑
韓國冷麵由兩個地方主導,咸興的冷麵用馬鈴薯做,口感較彈牙,佐以泡菜、蔬菜絲和肉絲等配菜,混合韓式辣椒醬和紫菜碎吃,吃起來雖帶韓國風味,但吃法仍與乾拌相近。平壤的冷麵大多使用蕎麥麵,將麵條放入冷藏過的牛肉清湯,上面放青瓜絲、雪梨條和烚蛋,這種冷湯麵的吃法除了味道更輕盈,吃的時候也能保持冰涼感,亦即為人熟悉的水冷麵。無論是咸興還是平壤,冷麵都要先過冷河,令其保持在乾爽和冰涼的狀態。為追求冰涼感,有些大廚會改為使用前將麵條放入冰塊,務求延長冰涼時間,這也是水冷麵的原理。隨着韓流席捲亞洲,作為傳統食物之一的冷麵也跟着進化。大廚先從麵條的「冷度」着手,當地有大廚索性把湯雪成冰,上桌時打成沙冰混進原湯,做出沙冰水冷麵,夾起麵條時伴着沙冰,在炎夏吃確實痛快,自然大受歡迎。本地也有韓國餐廳想出利用檸檬汁取代牛骨湯,混合鮮果和寒天製成雪條放在水冷麵內,可惜味道變得不倫不類,有失水冷麵的神韻。為了令冷麵進一步降溫,總不能將整碗麵放進冰櫃,為滿足味蕾,於是大廚各出奇謀。
未見冷麵 先見冷煙
大腦是很容易受騙的,我們會根據過往認知來判斷眼前的事物。「冒煙的湯很熱」,那怕當時是冬天,湯已在室溫涼了很久,依然令人抗拒入口。同樣地,經過冷河的冷麵可用些方法使它看起來更「冷」,令吃的人產生期待。「大廚經多次嘗試,發現麵條在4℃時最爽滑,於是將麵盤做成兩層,上層放麵、泡菜、蛋和青瓜絲等配料,底層放乾冰。臨上桌前加水,在客人面前冒出濃濃的冷煙,待煙散去才得見盤中的麵和配料。這碗麵,既可使『冷』形象化,又能靠底部餘煙保持麵的溫度,這做法即使在韓國也少見。」The Joomak韓籍店員Suk說。冷麵由食客將麵、辣醬與喜歡的配菜混合,同樣的材料,賣相討好得多。
將冷麵倒入冰攪拌,令其保持約4℃,麵條就會爽滑彈牙。
有別於傳統的擺盤,將麵捲成細圈,上碟時精緻得多。
菠菜、青瓜、芽菜等配菜各有味道,食客自由配搭。
The Joomak韓國店員Suk說以乾冰保持冷麵溫度的做法,即使在韓國也不常見。
The Joomak尖沙嘴廣東道17號海港城海運大廈3樓LCX34號舖
冰花碗盛載 海膽帶子落足料
當冷麵傳到日本又是另一回事,日本料理精神追求極致,才有「毫不油膩的炸物」、「重量一致的壽司飯」等產物。早陣子網上瘋傳,日本一間懷石料理店以冰磚做成的碗盛着冷麵,冰磚冷麵與湯汁看起來像被冰封般,美得猶如藝術品。單要做出晶瑩剔透的冰磚便不易,還要在中間鑿洞,大廚所花的心機早已超越碗中物,也就是這道菜千金難求的可貴之處。不久後本地也出現冰碗冷麵,但出處竟非餐廳,而是Cafe。「作為廚師,在網上看到冰磚冷麵後的即時反應是想挑戰。」Coffee Jobs大廚李兆基笑說。早陣子紫薯甜品紅極一時,他做出紫薯芝士撻,結果反應甚佳,為他打了強心針,成就了今天更令人意想不到的冰花碗冷麵。
日做20個 美如藝術品
為了有別於原裝冰磚版本,李兆基重新創作,但保留以冰作盛器。「視覺系食物,我首先聯想到客人多為女性,所以將食用乾花放進水中做成冰碗。以碗代磚,原因簡單易明,我們不是懷石料理,要讓客人吃完後有飽肚感。最後,麵才是主角,以天使麵作底,配料毫不吝嗇,海膽、帶子、三文魚子和大蝦,看起來才不會被比下去。」冰花碗要雪12小時才成形,要下班後員工留下來與他一起製作,每天只能做20個。冷麵一出,晶瑩剔透似藝術品,果然引起迴響,慕名而來的客人更多,推出首星期基本上一小時內便售罄,但客人多同時也招來負評,其中最無奈是客人投訴冰碗會融化和冷麵的份量不夠多。當冷麵從傳統食物走到大舞台,難免要搔首弄姿去取悅大眾,是水是冰,是湯是醬,也不過是增進食慾的手段,最重要是趁冷吃,才能體會大廚在創作冷麵時的用心。
海膽三文魚子冰碗冷麵以天使麵作底,配料用上海膽、帶子、三文魚子和大蝦,用冰花碗盛着吃,別具風味,$168。
Coffee Jobs大廚李兆基在網上看到冰磚冷麵後,忍不住想挑戰,於是創出自家的冰花碗。
天使麵過冷河,加入麻油、醬油和葱等調味,吃時不會額外加添汁醬。
Coffee Jobs旺角廣華街3號百利達廣場地下3號舖
源自中國 辣油配冷麵
翻查資料,據說冷麵源自中國。早在清初由潘榮陛撰寫的《帝京歲時紀勝》便有這樣的記載:「夏至,京師於是日家家俱食冷淘麵,即俗說過水麵是也,乃都門之美品。」作者曾就北京的冷淘麵問過外省友人的意見,得到的回應是:「京師之冷淘麵爽口適宜,天下無比。」可見冷麵這吃法同樣受到各地各省的歡迎。冷淘麵又稱冷麵、涼麵,只是南北吃法各有不同。中國十大麵食之一的陝西涼皮,以「白薄光軟香」見稱,做法是把麵粉加水攪拌成糊狀,倒入圓柱形的鍋形成薄薄一層,隔水蒸熟。蒸熟後的涼皮過冷河,切成長條,拌以醋、麻醬、辣椒油、蒜茸、青瓜絲和芝麻等食用。四川有種用豌豆做成的涼粉拌以辣椒油吃,也是相近的吃法。撇除冷卻方式和麵條質地,中國的冷麵幾乎都是混合醬汁和配菜的乾拌式。直至傳入韓國,冷麵才起了變化。
據說冷麵源自中國,當時被稱為冷淘麵。互聯網
四川有種用豌豆做成的涼粉拌以辣椒油吃,是冷麵的近親。互聯網
記者:蘇健進攝影:許先煜、陳永威編輯:謝慧珊美術:楊永昌
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http://hk.apple.nextmedia.com/su ... t/20160706/19682537
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http://hk.apple.nextmedia.com/international/art/20161228/19879281
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