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人工智能头条

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深圳某游戏研发公司给每个工位都装监控,网友:堪比坐牢!
在前几日,网传深圳一公司办公室内,每个工位上方都安装有监控摄像头。 从爆料的图片可以看出,摄像头直对电脑屏幕,员工的操作可以被清晰拍到。 这操作,把网友都看傻了,有网友称此举为“一对一监控,硬核防摸鱼”,也有网友直呼“犯了天条也不该这样吧”。 PART 01 某游戏研发公司解释称防泄密 眼尖的网友发现门上 logo 指向深圳某科技公司。该公司老板秦先生回应称,玻璃门上的贴纸确实是他们公司的,但是他们公司在今年 4 月就搬走了,贴纸是遗留下来的。至于这间办公室后来又租给了哪家公司,公司办什么业务,他完全
用户1737318
2022-07-19
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斗地主老是输?一起用 Python 做个 AI 出牌器!
作者 | Dragon少年 来源丨CSDN博客 前言 最近在网上看到一个有意思的开源项目,基于快手团队开发的开源AI斗地主——DouZero做的一个“成熟”的AI。 今天我们就一起来学习下是如何制作一个基于DouZero的出牌器,看看AI是如何来帮助斗地主的! 核心功能设计 首先这款出牌器是基于DouZero开发的,核心是需要利用训练好的AI模型来帮住我们,给出最优出牌方案。 其次关于出牌器,先要需要确认一个AI出牌角色,代表我们玩家自己。我们只要给这个AI输入玩家手牌和三张底牌。确认好地主和农民的各个
用户1737318
2022-04-19
1.9K0
游戏仍是“瘸腿”、发行版过多反成“噩梦”?2022 年还不是 Linux 桌面元年
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 近年来,开源热潮席卷全球,“得开源者得生态,得开源者得天下”逐渐成为了信息产业的一种流行趋势。为此,诸多互联网大厂争相拥抱开源,Linux 作为一款开源操作系统也愈发受开发者喜爱,他们坚信:距离“Linux 桌面元年”已越来越近。 何为“Linux 桌面元年”?开发者 Tim Wells 认为,必然是自由开源的操作系统达到“即便是普通用户,也可以在他们的 PC 上安装使用且不会遇到问题”的阶段。 那么,刚刚到来的 2022 年会是 Linux
用户1737318
2022-03-03
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苹果 AR/VR 头显或售价 12000 元起,网友:“买来能干啥?”
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 自去年“元宇宙”概念突然爆火,作为其“入门钥匙”的 AR/VR 设备也顺势成为了话题焦点,尤其在多家外媒爆料苹果也在为此发力、甚至从 Meta 挖人以争取在 2022 年正式推出时,人们对它的期待就更高了。 但据彭博社 Mark Gurman 最新报道,近来苹果在 AR/VR 头显的开发上似乎遇到了点“困难”,原定于 2022 年 6 月推出的计划或将落空。 图片来自 Antonio De Rosa 设备过热、摄像头和软件方面均有问题 上周
用户1737318
2022-03-03
5100
「游戏圈地震级消息」687亿美元!微软收购游戏巨头动视暴雪
整理 | 苏宓、禾木木 出品 | CSDN 2022年1月18日晚,一条热搜刷爆了朋友圈: 继 2018 年,微软以 75 亿美元收购全球知名的代码托管平台 GitHub 后,2022 年 1 月 18 日,微软将以 687 亿美元的价格收购著名游戏制作和发行公司动视暴雪公司。动视暴雪推出过多款经典游戏,如《使命召唤》、《魔兽争霸》、《风暴英雄》等。此次收购将加速微软游戏业务在移动、PC、游戏机和云领域的增长,并为新概念元宇宙的构建打下一定的基础。微软将以每股 95 美元的价格收购动视暴雪,这笔全现金交易
用户1737318
2022-03-03
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腾讯AI击败王者荣耀职业队,全靠自学、策略清奇,一天训练量为人类440年
一场激烈的对战正在进行,左侧是五位人类职业电竞高手组成的赛区联队,另一方是……嗯?他们的对手没有出场?五个座椅空空荡荡?
用户1737318
2019-08-16
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大伽「趣」说AI:腾讯云在多个场景中的AI落地实践
AI技术已经家喻户晓。不论是移动终端设备,还是企业系统平台,都开始集成AI能力,现阶段看,AI融合到各个行业的潜力非常巨大,能够在众多场景中发挥作用,比如云计算。在今天数字化转型的浪潮中,企业上云成为了新常态,云上大量的数据、丰富的应用通过AI技术,能够解决很多问题,因此云与AI的融合也是新常态。
用户1737318
2018-08-20
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机器学习无法精通吗?一文掌握机器学习窍门!
如果你对人工智能和机器学习的理解还不是很清楚,那么本文对你来说将会很有用。我将配合精彩的视频和文字解说来帮助你全面理解机器学习。
用户1737318
2018-07-23
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DeepMind在团队游戏领域取得新突破,AI和人类一起游戏真是越来越6了
译者 | 林椿眄 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【导读】我们还时常感叹两年前 AlphaGo 的一举成名,今天Deep Mind 的另一个游戏项目获得新的突破。不仅和人类进行一对一作战,还可以进行团队作战,与人类进行组队。 Deep Mind 在周二发表推文 “ 我们最新的工作演示了如何在一个复杂的第一人称多人游戏中实现多人游戏的性能,甚至可以与人类队友进行合作!”Deep Mind 开发了创新和强化学习技术,是人工智能系统在夺旗游戏中达到人类的水平,不仅各个人
用户1737318
2018-07-20
3870
我一直在假装努力,你却在真正成长
GitChat 终于有 100 万粉丝了 有人说 100 万是个门槛, 也有人说 100 万只是一个数字,意义不大。 GitChat 作为一个传播知识与技术的平台,在这 100 万人中, 有多少人在「假装努力」? 又有多少人在「真正成长」? 由于工作原因,微信里有很多还在上大学的好友。 这个月开始,有几个好友在朋友圈晒出了毕业照和散伙时的合影。 日子过得真快,又到了毕业季,出了校园,一切都是新的。 愿他们脚下有风,各自辉煌。 再努力努力 回想起当年毕业后,在北京和室友合租的日子。 那时,我在工作,室友在培训
用户1737318
2018-07-20
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MIT团队训练AI玩任斗 已跻身顶级玩家之列
任斗,玩过没? 对,就是任天堂全明星大乱斗 麻省理工一研究生研究了一个AI,玩任斗 现在已经跻身世界顶级玩家之列了 AI下象棋下围棋已经不是什么新鲜事儿了 德州现在也能玩得溜了 不玩棋牌类开始玩网游了
用户1737318
2018-06-06
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LIME:一种解释机器学习模型的方法
在本文中,我们将介绍一种方法,用来解释这篇论文中的任何一种分类器的预测结果,并且用开源包来实现。 动机:我们为什么要理解预测结果? 机器学习如今是非常火的一个话题。随着计算机在围棋等游戏中击败人类专家,许多人不禁要问机器是否也能胜任司机的工作,甚至是取代医生? 现在很多前沿的机器学习模型还是一个黑盒,几乎无法去感知它的内部工作状态。这就给我们带来了可信度的问题:我该相信那个模型的某个预测结果是正确的吗?或者说我该相信那个模型的预测结果普遍都是合理的吗?围棋游戏的赌注还是小事,如果让计算机取代医生可算一件大事
用户1737318
2018-06-06
3.2K0
为何谷歌围棋AI AlphaGo可能会把李世石击溃
/* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 谷歌DeepMind开发的人工智能围棋程序AlphaGo以5:0的压倒性优势击败了欧洲围棋冠军、专业二段棋手Fan Hui,这是最近一周来最火爆的新闻了。16年3月份AlphaGo会和最近10年平均成绩表现最优秀的韩国九段、世界冠军李世石进行对弈,这无疑也是最吸引眼球的一场人机世纪大战,如果此役
用户1737318
2018-06-06
5340
如何让C罗在FIFA中的人脸更逼真?这个深度学习算法或将改变整个游戏产业!
翻译 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 参与 | 张建军 编辑 | Leo 【AI 科技大本营按】:很多喜欢踢足球的朋友都爱玩 FIFA 系列游戏,尽管游戏中的人物面部特征已经十分逼真,但我们依然能够区分出这不是一张真的人脸。本文作者通过 Deepfakes 算法来实现游戏人脸从逼真到真实的跨越,也许,这个技术将改变游戏开发产业! C 罗脸部图像对比,左边是 FIFA 18 中的图像,右边图像是由一个深度神经网络生成的 游戏工作室花费了数百万美元和数千小时来设计游戏图像,尽可能
用户1737318
2018-06-05
7990
观点 | 未来程序员会被机器取代吗?
导读:这是一个非常有趣的视频,讲述的是在不久的将来大多数的岗位都会由机器来担任。很多职位,如司机、医生,将会很快消失或发生巨大变化,进入全新的发展时代。看起来程序仍会继续担任程序员助手或后备的角色。毕
用户1737318
2018-06-05
5620
DNN的隐喻分析:“深度学习”,深在何处
【编者按】DNN现在已经被互联网公司广泛使用,但大众对深度学习的理解水平并不一致。Nuance的这篇文章从另外一个角度来审视DNN技术的演进——分析隐喻如何作为强大的工具来引导我们的思维进入新视野,同时又引诱思维步入新的误区。作者告诫说:不要被“深度学习”的隐喻冲昏头脑。 隐喻在流行文化中和科学界随处可见。“埃尔维斯是摇滚乐之王”就是一个例子。严格说来,摇滚乐界并不是一个王国,但这里借用“王”这个字,我们会脑补出一个王国:那里有各位不同地位的歌手,以及浩浩荡荡的簇拥人群(即他们的粉丝团)。回到“深度学习”这
用户1737318
2018-06-05
5170
深度学习:生成艺术的新范式与版权的烦恼
美术爱好者徜徉在充满着羊的大厅。大厅里,每只羊都有一个不同的、独特的突变,其中一个突变是一只羊有六条腿,另一个突变是羊毛由小型扳手和锤子取代,桌面游戏块一样的大小,编织在一起形成闪亮的金属辫子。突然,浩室音乐的喧嚣声停滞了并迎来了一个大步跨入的三人奏。其中一个有扩音器。“这是一个非法的艺术展,”它们发出巨大的噼啪声。“这些羊是使用专有数据生成的。我们没收了雕塑而且所有的美术爱好者都将受到数据的审核。”–一个基于目前人工智能研究的虚构场景。 机器艺术的烦恼 深度学习人工智能技术的日益成熟,将引起一种新的生成性
用户1737318
2018-06-05
4540
东北大学研究生:用强化学习玩Chrome里的恐龙小游戏
【人工智能头条导读】Chrome 浏览器里面有一个小彩蛋,当你没有网络时,打开任意的 URL 都会出现一个恐龙小游戏(Dino Run),按空格键就可以跳跃。当然,直接打开 chrome://dino 也可以玩这个小游戏。近期,一名来自东北大学(美国)的研究生 Ravi Munde 利用强化学习,实现了对 Dino Run 的控制。 以下内容来自 Ravi Munde 博客,人工智能头条编译: 本文将从强化学习的基础开始,并详细介绍以下几个步骤: 在浏览器(JavaScript)和模型(Python)之间
用户1737318
2018-06-05
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
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