2017年12月在美国洛杉矶举行的NIPS会议（神经信息处理系统大会）上，各大企业蜂拥而至招聘人工智能人才，使得这个传统上专注于学术研讨的高水平国际学术会议“沦落”成为了招聘会。 12月3日，美国加州长滩的威斯汀酒店（Westin hotel）大堂上站着装扮成机器人的演员，在机器人的泡沫身体上贴着“内置英特尔”（Intel Inside）的标签。人们在上楼去会议厅前纷纷自拍。会议厅装饰着紫色霓虹灯和毛绒白色皮革家具，这里即将举行比技术小组讨论更欢乐的活动。 这是英特尔和其他行业巨头为讨好参加全球最大人工智能
定义：有效地组织和管理系统的各种软/硬件资源，合理组织计算机系统工作流程，控制程序的执行，并给用户提供一个良好的环境和友好的接口。
原作 James Vincent Root 编译自 TheVerge 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在地铁上，有没有经常担心旁边或背后有人偷瞄你的手机？ 现在，谷歌人开发出了一个AI小工具，
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单机OS（只管理一台机器的操作系统）、并行OS（硬件平台并行，多CPU）、网络OS（在网络环境下，针对网络通信，网络资源分配，交互功能）、分布式OS（位于分布式环境下，区别网络，每个节点透明，涉及进程的牵引，分布式数据的存储）
登录原先NIPS官网，你会发现会议名称默默地改为了“NeurIPS”，现在，此事已经在Twitter上引发一片热议。
好好的AI顶会，万众瞩目机器学习盛宴，怎么就想起要改名了呢？说起来都是简称惹的祸！
视觉是人类感知外界信息的重要手段，视觉伺服系统是机器人获取环境信息的关键组成部分。本文主要讨论仿人机器人BHR-1的视觉伺服系统。首先介绍机器人头部的视觉总体结构方案，然后论述了基于立体视觉的信息处理和头部运动控制，最后通过目标跟踪和物体抓取实验说明了系统的可行性。
在社交媒体的应用场景中，人工智能算法模型的偏差导致搜索结果或用户体验不佳常常出现，甚至可以说是无法规避，如人们熟知的大数据杀熟等。可以预见，当AI应用到医疗保健、自动驾驶汽车、刑事司法或刑事处理等场景中时，更多关乎生命、公平、道德等的问题将会出现。此前，亚马逊用AI招聘出现了性别歧视问题就是有力的证明。
发布大型公开图像数据集，如ImageNet，Open Images和Conceptual Captions，是推动计算机视觉领域巨大进步的因素之一。虽然这些数据集是开发有用的机器学习模型的必要和关键部分，但根据他们的收集方式已发现一些开源数据集在地理上偏斜。
据麻省理工《技术评论》网站报道，人工智能和机器学习领域在2016年取得了巨大进步，并有望在2017年取得更为丰硕的成果，包括以下值得期待的五大看点。 1 正向强化 阿尔法围棋（AlphaGo）历史性地击败了顶尖人类围棋高手李世石（Lee Sedol），这不仅是人工智能领域的标志性事件，对“深度强化学习”技术而言更是意义非凡。 动物可以学习特定行为是如何产生积极结果或消极结果的，这种学习方法正是强化学习的灵感来源。例如，借助这种方法，计算机可以通过不断试错，找出在迷宫中导航的方法，然后将积极结果（离开迷宫）与
一般命令的执行来自于标准输入（例如键盘输入，来自文件的命令也要转换为标准输入），执行完毕后将数据（处理结果或错误信息）传输到屏幕上，也即标准输出，但是这样导致屏幕十分杂乱，也不利于结果的保存查看。我们可以采用数据流定向手段将结果和错误信息传输到文件，定向方法如下：
单片机和嵌入式，其实没有什么标准的定义来区分他们，对于进行过单片机和嵌入式开发的开发者来说，都有他们自己的定义，接下来，就谈谈这两个概念的理解。
深度学习采用的模型一般比较复杂，指样本的原始输入到输出目标之间的数据流经过多个线性或非线性的组件。每个组件都对信息进行加工，并进而影响后续的组件。
每个了解 AI 的人都知道 NIPS 的大名。自 1987 年诞生起，这一学术会议已经走过了 30 余年的历史。作为人工智能和机器学习领域最重要的盛会之一，每年来自计算机科学领域的各路专家和业界人士都会汇聚一堂，在近一周的时间里共同讨论和分享人工智能的前沿想法。
周末午后，在家里面进行电话面试，我问了面试者几个关于IO的问题，其中包括什么是BIO、NIO和AIO？三者有什么区别？具体如何使用等问题，但是面试者回答的并不是很满意。于是我在面试评价中写道："对Java的IO提醒理解不够深入"。恰好被女朋友看到了。
周末午后，在家里面进行电话面试，我问了面试者几个关于 IO 的问题，其中包括什么是 BIO、NIO 和 AIO？三者有什么区别？具体如何使用等问题，但是面试者回答的并不是很满意。于是我在面试评价中写道："对 Java 的 IO 提醒理解不够深入"。恰好被女朋友看到了。
摘要总结：苹果最近展示了其无人驾驶技术，包括可视化SLAM、3D目标检测、目标追踪、场景理解以及车辆识别等。苹果正致力于研发一个名为“VolexNet”的系统，该系统能够基于3D数据识别行人和车辆。苹果还公布了一个名为“可视化SLAM”的系统，可以用于无人驾驶，也可以用于增强现实和虚拟现实。此外，苹果还为其产品开发了一系列机器学习技术，包括面部识别系统。苹果的机器学习技术已经应用在iPhone X中。
Bleeping Computer 网站披露，近 20 家汽车制造商和服务机构存在 API 安全漏洞，这些漏洞允许黑客进行远程解锁、启动车辆、跟踪汽车行踪，窃取车主个人信息的恶意攻击活动。
改进的推荐算法在评级数据“稀疏”的情况下尤其有效。 亚马逊和Netflix等网站的推荐系统使用了一种名为“协同过滤”的技术。为了确定一个给定的客户可能喜欢什么产品，他们寻找更多的客户，他们已经为类似
人工智能（AI）研究人员正在构建能让三维（3D）世界可视化并采取相应行动的系统，美国麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）教授称之为基于学习的视觉系统的重要趋势。 研究团队采用了“生成式对抗建模”这种常见的机器学习方法，让计算机通过样本学习三维空间的特征，从而生成真实而且符合物理法则的新物体。2016年12月，在西班牙巴塞罗那举行的神经信息处理系统（NIPS 2016）大会上，研究人员展示了这项工作。 三维感知对于在物理世界中使用的机器人应至关重要，例如自
---- 新智元报道 来源：VB 编辑：LQ 【新智元导读】第34届神经信息处理系统大会NeurIPS 2020于12月12日结束，作为年度最大规模的机器学习会议，我们来回顾一下NeurIPS2020有哪些亮点。 第34届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2020）上周六顺利结束。作为年度最大规模的机器学习会议，NeurIPS2020有很多与以往不同的地方，不仅有GPT-3语言模型，还有对行业背后一系列问题的探讨。 OpenAI 31人组团摘得大奖 12月7日，组委会颁发了今年的「最佳论文奖」
【导读】美国时间 12 月 4 日，第 31 届神经信息处理系统大会（Neural Information Processing Systems，NIPS）在美国加州长滩的会展中心正式开幕！今年参会人数达8000多人，在NIPS2017上，美国布朗大学计算机专业的博士生David Abel在其个人博客网站上写了长达43页的笔记总结，主要是介绍了他在会议期间记录的一些talk的笔记，主要是关于会议和review过程的一些统计（详细信息在报告的8-9页），以及对他自己参加一些报告的细致地回顾。专知内容组整理出D
I/O 是 Input/Ouput 的缩写，即输入输出端口，是信息处理系统（例如计算机）与外部世界（可能是人类或另一信息处理系统）之间的通信。输入是系统接收的信号或数据，输出则是从其发送的信号或数据。
根据领先的物联网分析公司Berg Insight的最新研究报告，在南非的商用车车队中部署的主动车队管理系统的数量估计达到160万。
苹果主管透露无人车进展：识别与地图技术
伴随《中华人民共和国网络安全法》的表决通过，明年落地实施等消息地传出，网络安全这个字眼活跃在大众视野中。其中有条文规定：网络运营者除了应当按照网络安全等级保护制度要求采取保护措施外，还需要“采取数据分类、重要数据备份和加密等措施”，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。关键信息基础设施运营者必须要“对重要系统和数据库进行容灾备份”。互联网伊始，网络信息安全重任从来都是在IDC运营商身上，法律和一系列规章制度等上层建设固然重要，但是基础防护技术上的精进才是信息安全问题的治本之道。 IDC数据中心从哪几个方面来
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：2014年9月，中国医疗器械行业协会移动及智慧医疗专委会联合医疗器械创新网发起了移动医疗调研,力图全面呈现人们对国内移动医疗发展趋势、市场、产品的看法及软硬件消费的真实态度。该报告的完整版将于12月5日在苏州举行的中国移动及智慧投融资实例峰会会议首次发布。 移动医疗是TMT与医疗健康结合的产物,也是目前最火热的行业之一。这两年，移动医疗产业链上的医疗器械企业、软件企业、系统方案企业均闻风而动加入了这一场移动医疗的盛宴。因此,2014年9月，中国医疗器械行业协会移动及
近日，腾讯无线网络与物联网技术负责人李秋香与高校科研教授、产业链、运营商等各行业的嘉宾一起参与了知乎「 科技共振之 5G+ 」活动，除了专业的5G探讨，也聊了不少和开发者们息息相关的问题。基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎超过 10000 条 5G 相关问答中精选内容落地社区专题「 共探 5G 」。
以前还没有进入大数据时，社会发展相对比较慢，比如工作生活，交通出行，互联网并没有那么的便利，大家都是各顾各的，进入了大数据时代，大家开始相互分享资源，抱团取暖。下面来说说大数据时代的到来，为我们提供了哪些便利之处？
简单介绍：arXiv是个提交论文预印本（preprint）的平台，里面的论文都没有经过同行评审（peer review），所以文章质量参差不齐，但却会比较新颖，可以从里面看下别人研究的新玩意。
https://github.com/hyperdimensional-computing/torchhd
【新智元导读】NIPS会议的名称一直饱受争议。今天，女性AI研究者lu popolvuh在Medium上发表文章，使用 #MeTooSTEM 的tag，揭露在会议中遇到的性骚扰，再次将NIPS推上风口浪尖。
目前存在着多种类型的OS，不同类型的OS，其目标各所侧重。通常在计算机硬件上配置的OS，其目标有一下几点:
移动边缘计算（MEC）近来引起了很多关注，因为它是第五代（5G）移动架构的基础部分。虽然这些关注通常集中在它如何实现超低延迟和超高清用例，但MEC改善的不仅仅是用户体验。更重要的是，它为移动运营商提供了定价权的工具，以及新收入和市场差异化机会。它还使运营商有能力摆脱现状。更直接地来说，将MEC平台集成到4G架构中创建了边缘互联网，弥补了与5G架构的差距。
据全球第一的求职网站Indeed.com旗下招聘实验室编制的数据显示，从2018年8月到2018年10月，求职者在招聘启事中搜索的Kubernetes比去年同期增加了173%。Indeed.com的经济学家安德鲁•弗劳尔斯(Andrew Flowers)解释，技术类工作搜索关键词表明了求职者希望帮助自己被雇用的编程语言和工具。
【新智元导读】今天Nature刊文，华盛顿大学研究人员结合多种成像技术，利用机器学习系统，绘制了全新的人脑图谱。通过使用更精确的划分方法，研究人员证实了此前已经确定的 83 个脑区，还发现了 97 个全新的脑区。学界权威评论称，这是朝向理解人脑组织和功能结构的“超凡一步”，有望成为今后描述人脑的基础。更重要的是，该项目使人工智能上升到一个新的阶段：利用脑图谱，在智能系统设计方面，可以明确脑功能基本单元的划分及其连接模式，从多尺度揭示脑信息处理机制，为新型智能信息处理系统的设计提供启示。 7月21日，Natu
10月19日，云+社区开发者大会·北京站「5G 探索：核心技术与挑战」在北京同程艺龙运营总部举办，此次大会邀请了腾讯云、同程艺龙、贝壳金服等多位业内技术大咖，与大家共同探讨 5G 时代下，如何面对飞速更迭的新业务与挑战。
2017年7月26日更新：有关其他上下文，HackerNews对此帖的讨论。
数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常被作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是不可分割的、含有独立意义的最小数据单位，数据项有时也称为字段或域。在数据库信息处理系统中，数据表中的一条记录就是一个数据元素。这条记录中的学生学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等字段就是数据项。数据项分为两种，一种叫初等项，如学生性别、籍贯等，不能再分隔，另一种叫组合项，如学生成绩，可以分为数学、物理、化学等更小的。
作者：牛津大学 来自牛津大学人类未来研究所的Katja Grace及其研究小组以《人工智能何时超越人类》为题，发布了一篇研究报告，该报告涵盖：人工智能在未来将具备的技能、实际应用，将在哪些领域实现人类工作的自动化，以及人工智能带来的社会与伦理影响等问题。 据研究小组介绍，该项研究在人工智能领域是一个具有更大样本，更具代表性的研究。该项研究调查了全球1634名机器学习与人工智能领域的相关专家（这些专家均在机器学习领域的两大顶级会议：2015国际机器学习大会与2015神经信息处理系统大会上发布过论文），并收到3
清华大学计算机科学与技术系；智能技术与系统国家重点实验室；清华信息科学与技术国家实验室 【孙富春】清华大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，全国优秀博士论文奖和国家杰出青年基金获得者。兼任清华大学学
想要把一张照片变成一个完整的3D模型，你可以利用3D打印机进行打印，或者从一堆图像中进行数字建模，以便在电影中能够达到栩栩如生的视觉效果。但是Nvidia已经成功地训练了神经网络，可以仅基于一张照片生成完全纹理化的3D模型。
本周，我在加拿大蒙特利尔参加了NIPS（Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统）2015年论坛。这是一次令人难以置信的经历，就像从信息海洋中汲水一样。特别感谢我的雇主Dropbox派遣我参加这场会议（我们正在招人）。 这里是本周我注意到的一些趋势；注意到这些趋势更偏向于深度学习和强化学习（reinforcement learning），因为它们是我在这次论坛中参加的主要部分。 神经网络框架变得越来越复杂而精密 在感知、语言翻译等等方面的大部分最先进的神经
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