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深度学习应用
深度学习成功的三大法宝;神经拟态芯片和可重构计算芯片为AI硬件加速
编辑:克雷格
【新智元导读】5月15日下午,以“AI赋能——智能科技改变世界”为主题的2018世界智能大会智能科技产业发展CXO论坛在天津空港经济区科大讯飞智汇谷举办。论坛主持人中国科学院科技战略咨询研究院院长潘教峰,科大讯飞副总裁、研究院联席院长李世鹏第一次公开亮相并主持圆桌对话。重磅演讲嘉宾有科大讯飞高级副总裁江涛、中国移动咪咕...
日期:05月17日 作者:
概率计算或成AI突破新爆点,最适合处理不确定性

【新智元导读】概率计算能促进人工智能和机器学习吗?英特尔等许多公司押注于概率计算,致力于使未来的系统能够理解和计算自然数据中固有的不确定性,制造出能够理解、预测和决策的计算机。概率计算被认为是最适合在不确定的情况下做出判断的技术。
根据英特尔首席技术官Mike Mayberry的说法,最初的人...
日期:05月17日 作者:
马斯克母亲亲述:如何才能培养出Elon Musk?

【新智元导读】最近在Forbes的采访中,Elon Musk的母亲Maye Musk分享了她的人生故事和教育子女的理念,这也解释了为什么Elon Musk可以站在科技的最前沿,成为一名影响深远的企业家。在母亲节之际,我们编译介绍了马斯克母亲的教育哲学。
最近在Forbes的采访中,Elon Musk的母亲Maye Musk谈到她如何培养出...
日期:05月15日 作者:
【机器人极简史】从周朝跳舞机器人到波士顿动力狗

【新智元导读】2015年全球有多达163万台工业机器人在运行,并且这一数字每年都在稳步增长。机器人最早可以追溯到古希腊,中国在周穆王时期就有跳舞机器人的传说。一文看懂机器人的历史。
几个世纪以来,机器人一直迷恋人类的思想:从古代石人的故事到现代科幻小说,无一不是。
虽然“...
日期:05月15日 作者:
人工智能,我来了
人工智能
最近几年,人工智能成为了非常热闹的技术,不管是什么人,什么事都能和人工智能扯上关系。
人工智能,机器学习,括深度学习等有一大堆新名词,它们之间有什么关系呢?
简单来说,人工智能包括机器学习,机器学习又包括深度学习。
人工智能主要应用在 4 个方面:自然语言处理(文本),语音识别(声音),计算机视觉(图像),推荐系统(数据分...
日期:05月11日 作者:
AI打造首张复杂细胞3D图 可精准展示细胞内病变
5月11日消息,目前医学研究已取得了很大的进展,我们对于人体的功能也比以往有了更多的了解,然而观察人体内部仍然存在挑战。我们通过扫描、着色和显微镜等方式观察人体,但是这些方法只能够为我们提供有限的信息,而且也会给细胞带来损害或者改变,让研究人员和医生无法获得的原始信息。
日期:05月11日 作者:
微软宣布重大里程碑:中英机器翻译可与人类媲美
【环球网科技 记者 林迪】日前,环球网科技记者从微软亚洲研究院官网了解到,其研究团队对外宣布,最新研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集newstest2017的中-英测试集上,达到了可与人工翻译媲美的水平。
日期:05月11日 作者:
微软宣布在机器翻译方面取得突破,中翻英可达人类水平
【猎云网(微信号: )】3月15日报道(编译:福尔摩望)
日期:05月11日 作者:
IBM、哈佛联合提出Seq2Seq-Vis:机器翻译模型的可视化调试工具
项目演示地址:http://seq2seq-vis.io/
GitHub 地址:https://github.com/HendrikStrobelt/Seq2Seq-Vis
图 1:(左图)Seq2Seq-Vis 中翻译视图(Translation View)示例:输入语句为「our tool helps to find errors in seq2seq models using visual analysis methods」,目标是将其翻译为德语。编码器和解码器之间对单词「seq2seq」的关注(attention)是正...
日期:05月11日 作者:
国际机器人联合会:2017年每1万名制造业员工拥有74台机器人
世界各地的自动化正在加速:2017年每10,000名制造业员工就拥有74台机器人。相比之下,2015年的密度是66台。按地区划分,欧洲平均机器人密度为99台,美洲是84台,亚洲是63台。
日期:05月11日 作者:
【大脑被控】研究人员成功操控特定神经元群,可编辑人类感觉和记忆
来源:thenextweb
作者:TRISTAN GREENE
编辑:Sean
【新智元导读】近日,加州伯克利研究人员在老鼠头上开一个「窗口」,将全息图直接投射到老鼠大脑中,成功地激活和抑制了老鼠大脑中特定的神经元群。这种方法可以让研究人员在模拟大脑对外界刺激作出的自然反应时,以每秒数百次的速度操控特定神经元群。
加州大学伯克利分校的神经科学家正在开发一种...
日期:05月08日 作者:
Ian Goodfellow:我最大的失败是用无监督解决计算机视觉的监督学习问题
来源:veronika.com
编译:肖琴
【新智元导读】Ian Goodfellow是谷歌大脑团队的staff research scientist,负责领导一个研究AI中对抗技术的研究团队。他入选了MIT技术评论的“35 under 35”,他是生成对抗网络(GAN)的发明者,还是《深度学习》一书的主要作者。最近,他参加了一个名为“How I Fail”的访谈,吐露自己失败的经历。
1. H...
日期:05月08日 作者:
[译] 使用 Python 和 Keras 实现卷积神经网络
你有没有想过?Snapchat 是如何检测人脸的?自动驾驶汽车是怎么知道路在哪里?你猜的没错,他们是使用了卷积神经网络这种专门用于处理计算机视觉的神经网络。在 前一篇文章中,我们研究了它们是怎么工作的。我们讨论了这些神经网络的层及其功能。基本上,卷积神经网络的附加层会将图像处理成神经网络能够支持的标准格式。这样做的第一步是检测某些特征或属性,这些工作是由...
日期:05月07日 作者:
机器人送货,还要越过这些障碍
准备好,下次你开门收快递,见到的或许是这个……
日期:05月07日 作者:
你会是下一个吗?瑞士银行用机器人取代员工
【环球网科技综合报道】据英国《每日邮报》5月4日报道,著名的瑞士银行已配置了5台机器人,取代银行中的7名员工,以加快工作流程。
日期:05月07日 作者:
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