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人工智能头条

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中科院副院长谭铁牛：通用模式识别仍存三大瓶颈

模式识别人工智能自动化

8月26至27日，由中国人工智能学会发起主办、中国科学院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会（CCAI 2016）（官网：http://ccai.caai.cn/）将在北京召开。中国人工智能大会旨在打造国内人工智能领域规格最高、影响力最大、集学术和产业于一体的年度盛会，汇聚国内外顶级专家和产业界人士，围绕最新学术热点和发展趋势等话题进行深入交流和探讨。本届大会由中国科学院副院长、中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛担任大会主席，引领大会的组织筹备工作。截止目前，大会程序委员

2018-06-06

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面部表情识别新方式：Multimodal Learning实现Image与Landmark的融合

模式识别编程算法

Multimodal Learning用于面部表情识别，多模态分别表现为图像数据和标记点数据，使用Multimodal Learning对二者融合的意义在于更全面地表现表情信息以及区分不同模态的数据对表情识别的影响。模式识别领域国际权威期刊Pattern Recognition在2015年4月发表了山东大学视觉传感与智能系统实验室与华为诺亚方舟实验室的研究成果“Multimodal Learning for Facial Expression Recognition”，该文章提出的多模态学习（Multim

2018-06-06

1.1K0

诺亚方舟实验室李航：深度学习还局限在复杂的模式识别上

深度学习模式识别机器学习数据挖掘人工智能

华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任李航认为，机器学习、数据挖掘和人工智能的研究，对华为未来的智能通信网络、智能企业管理、智能信息助手三个应用方向很有帮助，比如机器学习对SDN的控制能力、网络优化、人机

2018-06-05

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深度学习 vs 概率图模型 vs 逻辑学

深度学习机器学习模式识别人工智能

【编者按】在上个月发表博客文章《深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别》之后，CMU博士、MIT博士后及vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz这一次带领我们回顾50年来人工智能领域三大范式（逻辑学、概率方法和深度学习）的演变历程。通过本文我们能够更深入地理解人工智能和深度学习的现状与未来。以下为正文：今天，我们一起来回顾过去50年人工智能（AI）领域形成的三大范式：逻辑学、概率方法和深度学习。如今，无论依靠经验和“数据驱动”的方式，还是大数据、深度学习的概念，都已经深入人心，

2018-06-05

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模式识别新研究：微软OCR两层优化提升自然场景下的文字识别精度

模式识别人工智能

鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence，即增强智能。在他看来，人已经足够聪明，我们无需再去复制人类，而是可以从更加实用的角度，将人类的智能进一步延伸，让机器去增强人的智能。 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）就是这样的一项技术，它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战，以及在自然场景图像下

2018-06-05

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