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2018年的人工智能發(fā)展：加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保障
隨著我們的日常生活與各種各樣的技術(shù)越來越緊密地交織在一起，有時候，似乎未來已經(jīng)到來。然而，技術(shù)仍在不斷發(fā)展，人工智能（AI）已經(jīng)占據(jù)了這一領(lǐng)域的中心地位。在許多前進(jìn)力量的支持下，人工智能繼續(xù)激發(fā)
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深度學(xué)習(xí)如何確定最佳深度？
確定最佳深度可以降低運(yùn)算成本，同時可以進(jìn)一步提高精度。針對深度置信網(wǎng)絡(luò)深度選擇的問題，文章分析了通過設(shè)定閾值方法選擇最佳深度的不足之處。從信息論的角度，驗(yàn)證了信息熵在每層玻爾茲曼機(jī)（RBM）訓(xùn)練
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人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)介紹
我們周圍的事物正變得越來越智能。 從汽車到智能手機(jī)，到數(shù)字助理，甚至包括機(jī)器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是，設(shè)備、計(jì)算機(jī)和機(jī)器都在聰明地執(zhí)行任務(wù)。它們是如何
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如何運(yùn)用AI作為犯罪偵防工具
利用人工智能(AI)技術(shù)分析監(jiān)視器影像，協(xié)助犯罪偵防的研究日益活絡(luò)，日本設(shè)備商OKI藉此偵測在ATM前方的提款者有無異狀，新創(chuàng)業(yè)者Earth-eyes研發(fā)了可預(yù)測偷竊者的偵測系統(tǒng)，諸如此類利用人
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機(jī)器學(xué)習(xí)的突飛猛進(jìn)，這些進(jìn)步很可疑
站在2018年，圖像分類準(zhǔn)確率在95%以上的模型，已經(jīng)遍地都是。 回想2012年，Hinton帶著學(xué)生們以ImageNet上16.4%的錯誤率震驚計(jì)算機(jī)視覺研究界，似乎已經(jīng)是遠(yuǎn)古時期的歷
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Hailo為植入式設(shè)備打造深度學(xué)習(xí)芯片，獲1200萬美元A輪融資
在很長的時間里，芯片領(lǐng)域的創(chuàng)新都比較少。但隨著深度學(xué)習(xí)打開了新的市場，企業(yè)需要特種芯片來加快深度學(xué)習(xí)和模型估計(jì)。其中有一家以色列創(chuàng)企Hailo主要為植入式設(shè)備打造深度學(xué)習(xí)芯片。近日這家公司宣布獲
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用高德納曲線探討人工智能的發(fā)展情況
首先，介紹一個新科技預(yù)測工具—技術(shù)成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術(shù)成熟度曲線是美國高德納公司提出并使用的預(yù)測工具。從1995年開始，高德納公司就開始用技術(shù)成熟度曲 線
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微型控制器會成為機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵命門
Azeem請我在CogX上做一次演講，并且希望我集中討論我希望觀眾領(lǐng)悟的一個點(diǎn)。幾年前我的工作的重點(diǎn)就是讓人們相信深度學(xué)習(xí)是一次真正的革命，而不是一時的熱潮，但是不斷涌現(xiàn)的諸多產(chǎn)品足以回答這個問
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人工智能未來趨勢如何？將偏向何方？
即便有了TensorFlow或OpenAI等人工智能框架的支持，相比主流網(wǎng)頁開發(fā)人員，人工智能仍然需要深層知識和理解。如果你已經(jīng)建立了一個工作原型，你就可能是這個房間里最聰明的人。恭喜你，你成了
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是誰賦予了人工智能強(qiáng)大的力量？
一、人工智能與深度學(xué)習(xí) 2016年，AlphaGo與李世石九段的圍棋對決無疑掀起了全世界對人工智能領(lǐng)域的新一輪關(guān)注。在與李世石對戰(zhàn)的5個月之前，AlphaGo因擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾二段，
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以深度學(xué)習(xí)結(jié)合有性演化 加國大學(xué)發(fā)表無須網(wǎng)絡(luò)的AI技術(shù)
結(jié)合深度學(xué)習(xí)與有性演化合成(sexual evoluTIonary synthesis)的新型態(tài)人工智能(AI)技術(shù)，由于具備效率高、精簡、耗能低、互聯(lián)網(wǎng)依賴度低的特性，可直接安裝在低效能行動裝
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基于驍龍820A平臺并運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的ADAS產(chǎn)品原型方案介紹
本篇對ADAS做一個基本介紹，在接下來的更新中將會描述各個模塊用到的技術(shù)以及解決方案簡介 汽車行業(yè)是一個有百年歷史的行業(yè)，且在這100多年來，一直循序漸進(jìn)的發(fā)展，很少有突破性的進(jìn)
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深度學(xué)習(xí)入門課：你需要了解的十大框架和選型攻略
深度學(xué)習(xí)框架是幫助使用者進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的工具，它的出現(xiàn)降低了深度學(xué)習(xí)入門的門檻，你不需要從復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始編代碼，就可以根據(jù)需要使用現(xiàn)有的模型。 做個比喻，一套深度學(xué)習(xí)框架就像是一套積木
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一文讀懂：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)之間的區(qū)別
數(shù)據(jù)科學(xué)是個廣義的學(xué)科， AnalyTIcs data scienTIst（Type A）和Builder data scienTIst（Type B）有所不同。
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深度學(xué)習(xí)方案ASIC、FPGA、GPU比較 哪種更有潛力
幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU，但是對比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認(rèn)清對深度學(xué)習(xí)硬件平臺的要求。 今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈
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深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們之間到底是什么樣的關(guān)系呢？
最近很長的一段時間，人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關(guān)注或研究人工智能領(lǐng)域的時候，總是會遇到這樣的幾個關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那他們之間到底是什么樣的關(guān)系呢？
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深度學(xué)習(xí)在制造與醫(yī)療領(lǐng)域先行 為下一階段自動駕駛暖身
讓機(jī)器模仿人腦思考行為的深度學(xué)習(xí)，是人工智能(AI)近年能夠在各行各業(yè)中加速發(fā)展的一大功臣。持續(xù)到今年，AI在眾多領(lǐng)域中紛紛展現(xiàn)出未來科技世代的嶄新面貌。研究機(jī)構(gòu)IDC也預(yù)估全球AI布局包括制造
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深度學(xué)習(xí)完整解決方案 可節(jié)省80%開發(fā)時間
不只軟、硬件廠商，許多云端服務(wù)商也紛紛卡位人工智能(AI)市場，但競爭白熱化對于開發(fā)者來說倒也不是一件壞事，再加上大廠之間互相合作，這也促使整個AI生態(tài)系走向開放的型態(tài)，至少在市場上，資源會來越
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拆解深度學(xué)習(xí)生態(tài)系的五個層級
當(dāng)Alpha Go點(diǎn)燃人類對深度學(xué)習(xí)的好奇心后，近年深度學(xué)習(xí)在市場上的討論度達(dá)到一個高峰。我們很容易從網(wǎng)絡(luò)資源上取得關(guān)于深度學(xué)習(xí)的開發(fā)步驟，若歸結(jié)到最根本的問題，究竟深度學(xué)習(xí)需要先準(zhǔn)備哪里些東西
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機(jī)器人實(shí)力搶飯碗 引進(jìn)深度學(xué)習(xí)員工噩夢來臨
工業(yè)用機(jī)器人與自動販賣機(jī)，約從1970年代起展開應(yīng)用，當(dāng)時曾引發(fā)恐慌，認(rèn)為無人化時代即將來臨；但制造業(yè)與服務(wù)業(yè)進(jìn)行因應(yīng)的改革之后，成功與機(jī)器人及自動販賣機(jī)共存。 當(dāng)時的機(jī)器人無法取代人類
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