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机器视觉
未来 教师会被机器人取代吗?
78名初中生,3名资深教师,1个智能机器人,进行了一场“人机大战”比赛。四天里,机器人与教师分别对两组学生的初中数学做针对性和集中性教学辅导。3位授课老师平均教龄17年,都是特级名师,获奖无数。然而,人机大战的结果却是:在最核心的平均提分上,机器人以36.13分完胜教师的26.18分。
日期:今 13:10 作者:
年薪71k缴税28k?谷歌大脑负责人Jeff Dean痛批特朗普政府阻碍人才进入美国
 谷歌大脑负责人Jeff Dean 今天在Twitter上表明了自己对人才的担忧:当下美国的政策使得世界上最有天赋的人才很难进入美国。刚刚更改税收政策也绝对会损害美国。他提到,年薪71k(美元)的毕业生,到手43k,这会损害美国的发展。
在科技界,年薪71k(美元)的毕业生,到手能有多少?
“43k”。
谷歌大脑负...
日期:昨 15:01 作者:
人工神经网络完爆人类的6大领域:看车都能预测选举
来自Venturebeat的盘点,人工智能都在哪些领域超越了人类?欢迎补充。
目前,不同于一次处理多个事物的人脑,机器人必须以线性方式“思考”。在某些领域,AI已经打败人类,深度神经网络学会了交谈,驾驶汽车,获得电子游戏的胜利,画图,并帮助科学发现。
这里有六个领域,人工神经网络证明他们可以超越人类的智慧...
日期:昨 14:59 作者:
人类将可能操控AI?神经网络语言处理工作原理被破解
近期,来自麻省理工学院计算机科学人工智能实验室(CSAIL)和卡塔尔计算研究所的研究人员已经通过新的解释技术,来分析神经网络做机器翻译和语音识别的训练过程。
神经网络通过分析大量的训练数据来学习并执行任务,这是近期人工智能领域最令人印象深刻的进展,包括语音识别和自动翻译系统。
然而,在训练过程中,神经网络以甚...
日期:昨 14:58 作者:
深度 | CMU 邢波教授团队再出新成果:利用深度学习技术预测出院用药
雷锋网消息,随着电子健康记录(EHR)系统以及新的医疗保健数据源的快速发展,医疗和保健数据大量出现。数据量和复杂性的增长,医学分析和决策变得耗时、容易出错,并且不理想。在各种临床决策中,制定理想的治疗方案是至关重要并且很有难度的一个。即使在确诊的前提下,医生仍需根据患者病程不断优化治疗方案。
日期:12月11日 作者:
从三篇论文说起:看苹果和百度如何进行深度神经网络开发的?
雷锋网:最近,一向低调的苹果居然一改原本“封闭”的传统,悄悄发布了一篇有关深度神经网络研究的研究论文。
日期:12月11日 作者:
谷歌开源DeepVariant,之前的经典检测基因变异法将被颠覆
【新智元导读】今天,谷歌开源了DeepVariant深度学习模型,这是将基因组中的识别变异(variant calling)任务转换为图像分类问题的基因组学工具,在重构基因组序列方面比以前的经典方法具有更高的准确性。同时谷歌提供可扩展的基于云的解决方案,以满足大型基因组数据集的需求。
日期:12月06日 作者:
未来已来,揭秘未来人工智能八大趋势!
目前到处都充斥着有关人工智能及其应用的炒作,从自主车辆到虚拟个人助理,以及其他很多需要人类智能才能完成任务的技术。虽然有大量的人工智能使用案例,其中的大部分都是对具体流程的改进,但要成功部署却需要一定的时间。
日期:11月30日 作者:
大数据架构师必看:常见的七种Hadoop和Spark项目案例
如果你的hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所...
日期:11月29日 作者:
五张数据分析图描绘数字人才现状
随着互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等数字技术的飞速发展,数字经济正在中国经济增长中扮演着越来越重要的角色。
日期:11月29日 作者:
未来的地图是什么样子?两位地图专家分享了自己的观点
近日,美国国家地理学会在纽约举办“地理学 2050”大会。据 fastcodesign 网站 报道,Niantic Labs(曾发布 VR 游戏 Pokeman Go)的 CEO John Hanke 和 Uber 公司的 Brian McClendon 分享了他们对于未来地图的看法。两个人都是地图方面的专家。John Hanke 曾创建地图视觉化初创公司 Keyhole,当公司被 Google 收购后,他曾加入 Google 地球和地图团队; Brian McClen...
日期:11月29日 作者:
深度合作的百度和小米,会成AI时代的模范夫妻吗?
硬件公司更擅长硬件本身和将设备卖出去,互联网公司擅长的是技术和服务整合能力,两者结合就可以各取所需。至于大数据,则是双方都具备的,结合起来挖掘就可以实现“1+1>2”的效果。
日期:11月29日 作者:
【计算机视觉这一年】万字长文盘点近百篇代表论文、应用和市场(全文报告下载)
【新智元导读】The M Tank发布了一份对计算机视觉领域最近一年进展的报告《A Year in Computer Vision》,详述了四大部分的内容,包括:分类/定位,目标检测,目标追踪;分割,超分辨率,自动上色,风格迁移,动作识别;3D世界理解;卷积网络架构,数据集,新兴应用等。不管对于初学者还是紧追前沿的研究者,这些都是不可多得的有用资料。
日期:11月28日 作者:
强化学习之父Sutton访谈:创造AI,就是创造一种新的人类
【新智元导读】在Machine Learning and the Market for Intelligence 2017大会上,“强化学习之父”Richard S. Sutton与美国企业家、风险投资人士Steve Jurvetson进行了关于“为何目标对于智能至关重要”的对谈。Sutton表示,创造人工智能就是在创造一种新的人类。我们应对此感到欢欣鼓舞。
日期:11月28日 作者:
计算机视觉这一年:2017 CV技术报告Plus之卷积架构、数据集与新趋势
本文是 the M Tank 计算机视觉报告《A Year in Computer Vision》的第四部分(之前部分参见:计算机视觉这一年:这是最全的一份 CV 技术报告)。本节将会介绍卷积神经网络架构、数据集和其他软硬件研究在 2017 年的最新进展,同时对于计算机视觉领域未来的发展做出展望。本文对于开发者和研究人员来说是不可多得的详细材料。
日期:11月27日 作者:
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