如果想要机器能够进行思考，我们需要先教会它们去看。

受人类大脑运行方式的启发，IBM苏黎世研究中心制成了世界上第一个人造纳米级的随机相变神经元。并在其基础上构建了由500个该神经元组成的阵列，让该阵列模拟人类大脑的工作方式进行信号处理。

谈到移动机器人，大家第一印象可能是服务机器人，实际上无人驾驶汽车、可自主飞行的无人机等等都属于移动机器人范畴。它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走/飞行，都依赖于各自的定位导航、路径规划以及避障等功能，而视觉算法则是实现这些功能关键技术。

　　即使是最有才华的艺术家，也不敢说精确地描绘人脸，还原其最高真实度是一件容易的事。对人类来说，这的确是一个较具挑战性的任务，即使在电脑科技如此发达的今天，用电脑制作也不是一件容易的事。因此就有人另辟蹊径，创造出机器视觉算法。
　

计算机视觉是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的视觉信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。计算机视觉在工农业生产，安防，地质学，交通，医学及军事学等等领域有着极大潜在的应用价值，所以它在国际上越来越受到重视。比尔...

“从一些方面看，机器视觉比人类视觉更好。但是现在研究人员找到了一类能够轻松‘愚弄’机器视觉的‘对抗性图像’。“——来自arXiv的Emerging Technology。

近日，一家名叫Veeso的公司，研发出一套能够追踪玩家面部表情的社交VR头显，官方称是全球首款能够捕捉面部表情并实时转换成为数字人物的VR设备，目前在Kickstarter上众筹。

在当今的机器人领域，基于视觉的人脸面部识别和检测发展得非常之快，并且已经运用于很多领域。

人眼能看到的范围是有限的，如果你看着黑板上方的挂钟，那么你的目光聚集的地方就是焦点，而钟以外的物体将会自动变模糊。我们处于360度环绕的世界，但任何时人类只能看到120度视度范围内的事物，而且人的双眼只会聚焦在视野中不超过6度的小区域，周围则是模糊的，这就是我们看世界的方式。

　　人眼追踪技术在移动和可穿戴式系统领域正变得越来越重要，尤其是对于新兴的虚拟和增强现实应用(VR和AR)。目前对于可穿戴AR和VR耳机的人眼追踪方法，依赖于光学跟踪，并且要实现典型的精度(0.5度至1度)。我们基于使用巩膜搜索线圈的磁辐射跟踪，研究了一个高时间和空间分辨率...

成立于2012年的乐行天下，以研发生产小型平衡车产品为主业。2014年乐行天下董事长周伟发布的一篇“拒绝小米投资”的公开信成为一时热点。2015年乐行天下还推出了独轮车、滑板车等产品。

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

Limit of Linear Model 实际要调整的参数很多
如果有N个Class，K个Label，需要调整的参数就有(N+1)K个
Linear Model不能应对非线性的问题
Linear Model的好处 GPU就是设计用于大矩阵相乘的，因此它们用来计算Linear Model非常efficient
Stable：input的微小改变不会很大地影响output
求导方便：线性求导是常数
我们希望参数函数...

Yelp是美国最大点评网站，拥有世界各地的Yelper上传的成千上万的照片。各种各样的照片给进入当地的商业提供了一个丰富的窗口。通过开发一 个照片理解系统使Yelp能够创建有关个人照片的语义数据。跟Yelp第一次在基于内容的照片多样化方面所做的尝试一样，由系统生成的数据正在增强 Yelp近期推出的封面照片多样化、标签式照片浏览等服务。

自从在围棋上成功碾压人类(主要是李世石)之后，Google旗下深度学习产品团队DeepMind又开始让AlphaGo(以下成为阿尔法狗)学习怎么玩游戏，而且在极具挑战性的三维迷宫游戏Labyrinth中都取得了人类水平。