-
将在10年内改变你的生活的五项新技术
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-18 热度：145
从脑控计算机到全息视频游戏，五种新技术的迷人外观将改变您未来十年的生活。 过去的几十年中，技术已经超越了信仰，改变了消费者的生活。 20世纪90年代世界的人们可以想象现在的世界，因为我们通过全面融入我们日常生活的全球信息系统变得越来越紧密。我[详细]
-
AI进入无障碍时代：手语识别翻译的应用，究竟意味着什么？
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-18 热度：137
相信在人们的印象里，AI都是一个属于大多数的技术门类。 所谓大多数，第一意味着相关数据量大、便于累积，适用于AI对海量数据极度依赖的特性;第二意味着应用场景广泛、便于变现回收成本，适用于AI研发的高门槛投入。 目前我们身边常常出现的人脸识别、语音[详细]
-
不懂卷积神经网络？别怕，看完这几张萌图你就明白了！
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-18 热度：142
这篇文章用最简明易懂的方式解释了卷积神经网络(CNN)的基本原理，并绕开了里面的数学理论。 同时，如果想对从头开始构建CNN网络之类的问题感兴趣，作者推荐去读《 Artificial Intelligence for Humans Volume 3: Deep Learning and Neural Networks》中第1[详细]
-
蚂蚁金服开源机器学习工具SQLFlow，机器学习比SQL还简单
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-18 热度：135
5月6日，蚂蚁金服副 CTO 胡喜正式宣布开源机器学习工具 SQLFlow：未来三年，AI 能力会成为每一位技术人员的基本能力。我们希望通过开源 SQLFlow，降低人工智能应用的技术门槛，让技术人员调用 AI 像 SQL 一样简单。 目前，SQLFlow已经在GitHub上获得1636个[详细]
-
AI专家巴特菲尔德：已有33个国家采用了统一的AI规范
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-17 热度：160
凯费斯巴特菲尔德是一个大忙人。她的任务是在世界经济论坛(WEF)和第四次工业革命中心领导人工智能和机器学习工作。尽管许多国家尚未制定人工智能政策，但是该中心与世界各国政府进行相关方面的合作。费斯巴特菲尔德上周在旧金山举行的应用人工智能大会上与[详细]
-
会跳舞、会谱曲、会导演的AI你见过吗？
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-17 热度：144
近期，NVIDIA Blog发布了文章《灯光、摄像机、人工智能：剑桥咨询公司把深度学习放在了导演的椅子上》，讲述了人工智能技术与艺术的结合，雷锋网全文编译如下。 人工智能通常与数据相关联。不太为人所知的是它艺术的一面谱曲、将涂鸦转化为照片式大作，还[详细]
-
未来五年人工智能将实现的五大突破
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-17 热度：178
不论是可以和你对话的智能音箱，还是能够自己作画的虚拟艺术家;不论是能够帮助农民准确判断种植和施肥时间的农场管理系统，又或者是能够在演唱会现场快速识别罪犯的人脸识别程序，人工智能已经开始在各行各业得到广泛应用。 那么，未来的人工智能又有着怎[详细]
-
阿里开源！轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-17 热度：132
近日，阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎MNN。 AI科学家贾扬清如此评价道：与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比，MNN 更注重在推理时的加速和优化，解决在模型部署的阶段的效率问题，从而在移动端更高效地实现模型背后的业务[详细]
-
如何正确实施人工智能？
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-17 热度：184
人工智能(AI)在人们的日常工作和生活中日益普及，而且企业越来越依赖于人工智能来完成一系列任务，因此IT团队实施人工智能面临的风险越来越高。其实施成功与否的后果可能是深远的。如果没有正确实施，人工智能可能带来更多的偏见，以及许多其他的破坏性后[详细]
-
前沿科技分享：把脑信号译成语音 AI算法让有望让失语人士正常发声
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-17 热度：163
在近期发表在自然杂志上的一项研究中，加利福尼亚大学旧金山分校的神经科学家团队介绍了一种神经解码器，可以根据大脑活动合成自然发声的语音。 这项研究由演讲科学家Gopala Anumanchipalli和Chang实验室的生物工程研究生Josh Chartier领导。它正在加利福[详细]
-
用机器学习改善供应链的10个方法
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-16 热度：142
如今，企业在利用机器学习预测错误率、需求规划生产力、降低成本、准时出货方面实现了两位数的改进，从根本上变革了供应链管理。 机器学习算法以及基于这种算法的模型，非常擅长在大型数据集中发现异常、模式和得出预测性见解，如此一来，当供应链遇到时间[详细]
-
名人＂画皮＂换脸恶搞色情合成 AI视频换脸技术滥用调查
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-16 热度：68
新华社上海5月13日电 随着AI技术发展，视频换脸技术门槛降低，普通人也能制作换脸视频。记者调查发现，这项技术被用于恶搞视频、色情视频合成上，其不良效应也引发了社会的关注和担忧：放任自流，任其异化，可能成为侵害他人合法权益和危害社会公共安全的[详细]
-
有关扩大机器学习规模的五个启发
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-16 热度：131
推特和脸书可以教会我们很多和高效的人工智能有关的东西。 Gartner最近的一项调查显示，很多公司才刚刚开始机器学习之旅，而37%的组织已经实施了人工智能。如果你已经准备好接受机器学习，你可能先要评估十个问题或评估人工智能、机器学习和深度学习的完整[详细]
-
人工智能会使那些行业兴起，又有哪些行业消失！
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：186
人工智能的概念最近很火，内有BAT(百度、腾讯、阿里巴巴)不断研究，外有谷歌、微软、脸书、IBM、亚马逊等相互制衡，都想要拿下这一个新兴的环节。 而最近小编看到耶鲁大学和牛津大学研究人员给出的报告数据，其数据中表明在40年后，2060年的时候，有50%的[详细]
-
孙正义：未来30年的人工智能和物联网（深度好文）
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：129
这是一篇非常有趣的演讲。这是软银孙正义在MWC上发表的演讲，大致翻译了一下，看懂这位号称能看后50年行业趋势的牛人眼中的未来，强烈推荐一读。 1 运营商市场令人沮丧 过去5年，智能手机的复合年均增长率(CAGR)为37%。 不过，未来5年，智能手机的CAGR只有[详细]
-
分布式入门，怎样用PyTorch实现多GPU分布式训练
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：112
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求(硬件和软件)。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法([详细]
-
PyTorch最佳实践，怎样才能写出一手风格优美的代码
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：116
虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。 这是一个开发的项目，欢迎其它读者改进该文档： https://github.[详细]
-
揭秘：AI 的神话与现实
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：129
前言 几年前，在学术机构之外很难找到人认真讨论人工智能(AI)。但在今天，几乎每个人都在说AI。和所有新技术趋势一样，这波新浪潮正源源不断地带来好奇心和热情。普罗大众的参与，虽然创造了不少伟大的想法，但在许多情况下也导致了错误看法的出现。 AI是[详细]
-
企业中的人工智能：8个神话被揭穿？
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：89
我们对任何新技术都容易产生误解。AI方面似乎特别明显。这跟它的潜在影响范围已产生一定神话性有关。 AI通常被误解。因为，我们需要探索一个巨大的宇宙，探索未知会让人感到困惑和恐惧， Very的工程副总裁Bill Brock说。 对于试图在企业中构建AI实际应用的[详细]
-
在未来，取代人类的不是AI，而是掌握了AI技能的人
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：128
面对那些关于机器学习、深度学习、神经网络的高深技术讨论和分析，大多数人并不能完全理解其背后的真相。于是，带着既不想做宠物，也不做奴隶的想法，许多人开始对AI的未来充满担忧。 那么，处处都在吹捧的人工智能真有那么高大上吗? 日前，微软(中国)首席[详细]
-
人工智能、自动化和工作的未来：需要解决的十个问题！
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：156
随着机器日渐开始填补工作场所的人力劳动，为了从中获利我们都必须做出调整。 自动化和人工智能(AI)正在改变企业，并将通过其对生产力的贡献来促进经济增长。它们还将有助于解决从健康到气候变化等领域各钟非常棘手的社会难题。 与此同时，这些技术将改变[详细]
-
Python数据科学：神经网络
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：142
(Artificial Neural Network，ANN)人工神经网络模型，以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。 本次只是一个简单的神经网络入门，涉及神经元模型和BP神经网络。 这里简单了解一下机器学习的三要素，分别是模型、策略与算法。 模型包括非随[详细]
-
面部识别技术受争议，人工智能该如何控制？
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：81
近日，美国一名18岁的大学生起诉苹果，要求赔偿10亿美元，原因是苹果在其专卖店使用面部识别软件，并将其误认为抢劫犯。 当事人称，当时他正在曼哈顿参加高中毕业舞会，他推测，真正的窃贼可能从他之前丢失的学生证上窃取了自己的信息，但学生证上没有照片[详细]
-
提升12倍！香港浸会大学与MassGrid发布低带宽高效AI训练新算法
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：126
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 随着训练数据量的增加和深度神经网络（DNN）的日益复杂，分布式计算环境（如GPU集群）被广泛采用，以加速DNN的训练。分布式计算网络在机器学习方面的瓶颈在于节点之间的数据传输效率，[详细]
-
人工智能赋能视频行业，新娱乐时代的变局已定
所属栏目：[经验] 日期：2019-05-14 热度：52
计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用，因其使用场景广泛多样，被业界一直认为具有巨大的市场发展潜力。因此在人工智能的强力牵引下，计算机视觉赋能视频行业也走进了智能化时代，并呈现出了爆发的趋势。 在人脸识别、深度学习等人工智能技术如雨后春[详细]
