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《摩托GP 19》公布的神經(jīng)網(wǎng)絡AI騎手安娜有什么特殊點
仔細想來，摩托機車簡直是最炫酷的發(fā)明。兩個輪子加一個發(fā)動機，根本就是一臺便攜式的平地火箭，而且世界上還存在專門的摩托競速聯(lián)盟，追求最極致的摩托車工程設計。 對于危險速度的最求也
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人工智能實現(xiàn)“聞聲識人”但遠未達到完美
美媒稱，人工智能（AI）現(xiàn)在可以做到只參考一小段音頻，就能生成一個人面部的數(shù)字圖像。 據(jù)美國趣味科學網(wǎng)站6月11日報道，科學家用網(wǎng)上數(shù)百萬段教學視頻，對這種名為“講話到面孔”的神經(jīng)網(wǎng)絡—
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視頻情景分析技術在視頻購物領域的探索
2012年卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN在ImageNet中斬獲第一名，并且一超高的分類準確率遙遙領先第二名，從此深度學習革命迎來了高潮。其實在2000年以前深度學習的基本理論就已經(jīng)建立，只是當時激活函數(shù)選
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人工智能的落地門檻將會越來越低
目前，人工智能基礎性算法已經(jīng)較為成熟，各大廠商紛紛發(fā)力建設算法模型工具庫，并將其封裝為軟件框架，供開發(fā)者使用，可以說軟件框架是算法的工程實現(xiàn)。企業(yè)的軟件框架實現(xiàn)有閉源和開源兩種形式：蘋果公司等少
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機器人在復雜的環(huán)境下如何進行視覺識別
我們都知道，人類有學習的能力。由于人類不斷的追求學習和進步，我們今天才處于一個美好的文明社會。百科上是這么定義學習的：學習是通過閱讀、觀察、實踐等手段獲得知識或技能的過程，是使得個體得到持續(xù)性變
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人工智能正在改變科學
當今物理和天文實驗所產(chǎn)生的海量信息，沒有任何一個人或者團隊可以完整的處理。有些實驗數(shù)據(jù)每天以千兆字節(jié)的規(guī)模在增加——而且這個趨勢只會越來越明顯。想象一下，一臺以平方公里為單位陣列的射電望遠鏡，預
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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡是如何工作的
基于圖展開和參數(shù)共享的思想，我們可以設計各種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。 計算循環(huán)網(wǎng)絡（將 x值的輸入序列映射到輸出值 o 的對應序列） 訓練損失的計算圖。損失L 衡量每個 o與相應的訓練目
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實現(xiàn)模擬量子系統(tǒng)的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡
研究人員利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的新算法，成功模擬了量子系統(tǒng)的“穩(wěn)態(tài)”。利用神經(jīng)網(wǎng)絡估計并模擬波函數(shù)和密度矩陣，大大降低了計算復雜度和算力需求，為解決量子科學和信息領域的幾個突出問題打下了基礎。
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深度學習框架你了解多少
開源的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個性化方案提供先進的機器學習和人工智能的能力。那么如何決定哪個開源框架最適合你呢？本文試圖通過對比深度學習各大框架的優(yōu)缺點，從而為各位讀者
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如何利用深度學習識別千萬張圖片
首先我們來談一下什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，相信在深度學習中這是最重要的概念，首先你可以把卷積想象成一種混合信息的手段。想象一下裝滿信息的兩個桶，我們把它們倒入一個桶中并且通過某種規(guī)則攪拌攪拌。也就是說
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對于人工智能得真正的去了解它
根據(jù)麥肯錫的數(shù)據(jù)，從現(xiàn)在到2030年這十幾年間，人工智能將會為美國新創(chuàng)造大約13萬億美元的國內(nèi)生產(chǎn)總值。相比之下，2017年整個美國的國內(nèi)生產(chǎn)總值約為19萬億美元。吳恩達等主要的人工智能科學家將
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基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的車輛與其他物體距離探測
據(jù)外媒報道，在汽車上路之前，汽車需要具備的第一個基本能力就是判斷該車與相鄰汽車或是遇到的物體之間的距離。但是，當路上有事情打斷時，甚至有電話打過來時，駕駛員的注意力往往會被分散。為了克服該問題，
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利用光信息實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡計算是怎么一回事
美國加州大學洛杉磯分校的科學家利用光信息實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡計算，相較傳統(tǒng)電子器件，其處理速度接近光速，但準確性有所降低。 神經(jīng)網(wǎng)絡以計算成本昂貴而著稱。但只有訓練部分才會對大多數(shù)計算機硬件造
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神經(jīng)網(wǎng)絡進化能否改變機器學習
神經(jīng)網(wǎng)絡進化通過篩選人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)通路來模擬自然進化。神經(jīng)進化將進化算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合起來，能像類似于地球上大腦進化的方式來訓練系統(tǒng)。 許多與機器學習相關的概念已經(jīng)存在了幾十年
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人工智能是把雙刃劍且可能導致誤判
美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準了一種人工智能（AI）醫(yī)療設備上市，只需捕捉患者視網(wǎng)膜圖像，就能自動檢測是否有糖尿病性失明征兆。如今，像這樣的新型AI技術正在醫(yī)療領域迅速蔓延?？茖W家們正積極
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神經(jīng)網(wǎng)絡計算現(xiàn)在很火嗎
深度挖掘的公司開始為特定應用定制這種方法，并花費大量資金來獲得初創(chuàng)公司。 具有先進并行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)開始扎根于預測地震和颶風到解析MRI圖像數(shù)據(jù)的許多市場，以便識別和分類腫瘤。
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人工智能在未來不會取代人類只會讓人更智能
人工智能誕生于20世紀50年代，但為何近幾年才進入爆發(fā)期？哪一項人工智能應用對人類社會影響最深遠？ 如果說誰有資格談論人工智能革命，《深度學習》一書作者、被稱為“世界AI之父”的特倫斯·
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人工智能算法能否復制人類的大腦功能
針對人工智能(AI)算法的網(wǎng)絡攻擊新聞已不再罕見，現(xiàn)在幾乎每天都在發(fā)生。研究人員發(fā)現(xiàn)，無論是在實驗室環(huán)境還是在實踐中，算法都十分脆弱。在許多頭條新聞中，我們看到人臉識別系統(tǒng)可能被特殊眼鏡和黑客操
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基于區(qū)塊鏈技術的新聞聚合器項目TheWorldNews介紹
TheWorldNews代表了所有人公開信息和無障礙訪問信息的權利，無論國家、語言、政治制度或宗教。該項目的目標是成為世界上最大的分散式新聞聚合器，免費獲得來自世界各地最客觀的信息。 通
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人工智能的升級會導致部分人類失業(yè)嗎
最近幾個月很多人都看到了現(xiàn)在有很多方法解決人工智能“大數(shù)據(jù)問題”從而帶給人工智能巨大推動力，并且已經(jīng)開始出現(xiàn)一些有趣的突破，可以讓更多的公司和組織使用AI。 什么是大數(shù)據(jù)問題？通過獲取足
