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使用交互式地图和动画可视化伦敦的自行车流动性(上)
近年来,自行车共享系统已经成为流行的出行方式,为大都市地区的市民提供了一种绿色、灵活的交通方式。世界上许多国家的政府都认为这是一种创新战略,可能会带来许多社会效益。例如,它可以减少汽车的使用,从而减少温室气体排放,缓解城市中心的交通拥堵。
AiTechYun
2020-02-23
8380
使用Python的四种机器学习技术
在一些统计书籍中,我们经常会发现回归是衡量一个变量的均值与其他值的对应值之间相互关系的量度。那么让我们讨论一下该如何看待它。
AiTechYun
2020-02-21
4390
英特尔利用计算机视觉来帮助企鹅免于灭绝
根据《英国南极调查》(British Antarctic Survey)2019年的一项研究,南极皇帝企鹅种群遭受了与气候有关的严重繁殖问题,到2100年,它有灭绝的风险。为了寻找解决方案,一个由英特尔牵头的高科技公司小组开发了一种计算机视觉解决方案,以帮助生态学家比以前更快,更准确地识别剩余的企鹅。
AiTechYun
2020-02-21
4570
IBM受生物启发,创造了一个超越传统的人工智能
听说过FlyHash吗?这个算法的灵感来自于果蝇的嗅觉回路,它可以产生哈希码——物体的数字表示,其性能优于经典算法。但非常可惜的是,由于FlyHash使用随机投影,它无法从数据中学习。
AiTechYun
2020-02-21
4760
人工智能系统学习量子力学的基本定律
人工智能可以用来预测分子的波函数和分子的电子性质。华威大学(University of Warwick)、柏林科技大学(Technical University of Berlin)和卢森堡大学(University of Luxembourg)的一组研究人员开发了这种创新的人工智能方法,它可以用来加速药物分子和新材料的设计。
AiTechYun
2020-02-21
7030
低分辨率3D追踪限制了AR眼镜在外科手术中的使用
当科技公司发布新的AR眼镜时,大多数人关注的关键细节是用户视野内增强现实显示器的大小和分辨率,眼前的“窗口”越大越详细越好。但瑞士的医学研究人员现在把3D跟踪作为一种未被充分重视的技术指标,着眼于在更重要的领域(如手术)使用增强现实技术。
AiTechYun
2020-02-21
3810
Uber的综合训练数据将深度学习速度提高了9倍
Uber AI实验室已经开发了一种称为生成教学网络(GTN)的算法,该算法可为神经网络生成综合训练数据,与使用真实数据相比,该方法可使网络的训练速度更快。利用这些综合数据,Uber加快了9倍的神经体系结构搜索(NAS)深度学习优化过程。
AiTechYun
2020-02-21
4760
30个你想打包带走的Python技巧(下)
我终于找到了一个充分的借口可以在我的文章中显示猫猫了,哈哈!当然,你也可以利用它来显示图片。首先你需要安装 Pillow,这是一个 Python 图片库的分支:
AiTechYun
2020-02-21
4390
人工智能在疾病传播方面的应用
近期,新型冠状病毒声势浩大,人工智能的作用值得关注。——在控制其他疾病传播方面,算法不仅提供了更好的干预和预防策略,还帮助优化了资源分配,以抗击感染的传播。
AiTechYun
2020-02-21
4340
人工智能检测癌症仍需谨慎对待
但对许多医疗领域的人来说,,尽管算法处理数据的能力显而易见,但护士和医生微妙的、基于判断的技能并不是那么容易数字化的。
AiTechYun
2020-02-21
3920
人工智能可以像人类一样玩游戏
基于文本的电脑游戏通过自然语言向玩家描述他们的世界,并期望玩家使用文本与游戏互动。这些游戏很有趣,因为它们可以被看作是人工智能理解、解决问题和生成语言的试验台。此外,在研究人员提供一个学习的环境中,这些技能可以与环境交互,而不是只能使用固定全集,不像现有方法那样只能解决简单的游戏。
AiTechYun
2020-02-21
3980
AI的情感偏见
AI技术的进步有时令人振奋,有时却让人不寒而栗。大多数行业人士对技术发展推动着新的高度感到兴奋,而一些专家担心这种技术可能在不久的将来或可能已经带来的不利情况。
AiTechYun
2020-02-21
4930
DeepMind新型AI训练技术与大脑的关系
DeepMind前段时间发表了一篇论文,详细阐述了一种新开发的强化学习,有希望解释人类大脑中的奖赏通路是如何运作的。据《新科学家》报道,这种机器学习训练方法被称为“分布强化学习”,其背后的机制似乎合理地解释了大脑神经元是如何释放多巴胺的。
AiTechYun
2020-02-20
4380
受人脑功能启发的新型人工智能
近年来,人工智能(AI)推动了高性能自动学习技术的发展。但是,这些技术通常是逐个任务应用的,这意味着为一个任务训练的智能代理在其他任务(甚至非常相似的任务)上的执行效果会很差。为了克服这个问题,列日大学(ULiège)的研究人员开发了一种基于生物学机制的新算法,称为神经调节。该算法可以创建能够执行训练期间未遇到的任务的智能代理。这个新颖而卓越的结果将在本周的《PLOS ONE》杂志上发表。
AiTechYun
2020-02-20
6190
Uber开源Manifold,用于调试AI模型的可视工具
为了减轻工作量,Uber在内部开发了Manifold,这是一种与模型无关的视觉工具,它可以显示特征分布的差异(即所观察到的现象的可测量属性)。它已帮助各种产品团队分析了无数的AI模型。截止到今天,它已在GitHub上以开源形式提供。
AiTechYun
2020-02-12
4230
边缘机器学习的重要性
近年来,人工智能(AI)和机器学习创新一直在迅速发展,可预见的结果随着可访问性的提高而不断发展,在计算能力和存储解决方案中,数据的可访问性和发展趋势越来越明显。如果您了解背景知识,那么到目前为止,您可以发现无数机器学习创新的实例,这些实例已经出现在从消费产品和社交媒体到金融服务和制造业的广泛行业中。
AiTechYun
2020-02-12
1.2K0
计算机视觉应用:深度学习的力量和局限性
自从人工智能诞生之初,计算机科学家就梦想着创造出能够像我们一样看到和理解世界的机器。这些努力导致了计算机视觉的出现,计算机视觉是AI和计算机科学的广阔领域,致力于处理视觉数据的内容。
AiTechYun
2020-02-12
6450
哈工程研究人员设计一种AI算法,可以对水下照片进行除雾和着色
我们现在看到的水下图像都是模糊并且失真,这是因为光衰减和反向散射等现象会对可见度产生不利影响。为了解决这个问题,许多研究人员与学者都做出了努力,Cambride Consultants的DeepRay利用在100000个静止图像数据集上训练的GAN来消除由不透明玻璃板引起的失真,并且开源DeOldify项目采用了包括GAN在内的一系列AI模型来对旧图像和胶片进行着色和还原。在9月微软亚洲研究中心的科学家详细介绍了用于自动视频着色的端到端系统。去年,Nvidia的研究人员描述了一种框架,该框架仅可以从一个着色和带注释的视频帧中推断出颜色。并于6月推出了 Google AI 一种无需人工监督就能为灰度视频着色的算法。
AiTechYun
2020-02-10
5110
利用机器学习了解基因调控
在这个大数据时代,人工智能已成为科学家们的盟友。例如,机器学习算法正在帮助生物学家理解控制基因功能的分子信号。鉴于最近遗传学的显着进步,我们很容易认为21世纪的科学家已经利用机器学习掌握了一种清晰、快速的方法来进行基因组序列扫描,并找出数千个基因中哪些可以表达而哪些不能表达。基因表达是基因内编码的信息产生关键产物(例如蛋白质)的过程。但是,随着开发出新算法来分析更多数据,它们也变得更加复杂且难以解释。生物学家Justin B. Kinney和Ammar Tareen设计高级机器学习算法,使生物学家更容易理解。
AiTechYun
2020-01-02
9720
神经机器翻译与代码(上)
本文中蓝色字体为外部链接,部分外部链接无法从文章中直接跳转,请点击【阅读原文】以访问。
AiTechYun
2019-12-31
1K0
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