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学习资源 | NOAA连接AI与环境科学(八)—机器学习工具与实践

AI,机器学习/深度学习技术(包括深层神经网络,DNN)在许多领域和应用中取得了很大的进展,包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域,人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而,直到最近,在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是,AI在这些领域的应用在不断增加,而且取得了令人鼓舞的结果,其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加,将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器,一系列新传感器,以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战,AI已经成为潜在的解决技术。

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李彦宏:人工智能将成为互联网下一幕核心驱动

【新智元导读】今天百度联盟峰会在云南大理召开。李彦宏首次使用PPT发表了题为《下一幕》的演讲,强调人工智能是推动互联网下一幕的核心技术,展示了百度语音识别技术度秘,称百度无人车3到5年一定实现,还表示百度会开源深度学习源代码,让人工智能迅速渗透各个行业。 6月8日,第十一届百度联盟峰会在“风花雪月城”——云南大理举办。 历届峰会上,李彦宏都会与大家分享他对互联网行业的看法与思考。在今年会上,李彦宏首次使用PPT现场演示了百度的人工智能技术。他说:推动互联网下一幕发展的核心动力,不是大数据,不是云计算,而是

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深度分享 | 世界顶级语音识别科学家黄学东博士CCL 2018主旨报告(附PPT)

摘 要:在人类进化的长河中,语音和语言对人类智能自然选择起了独一无二的作用。可以毫不夸张的说是语音和语言推动了有别于动物的人类智能。在人工智能进化的短暂历史中,深度学习、大数据和大计算是实现我们人工智能远景的重要基础。语音和语言之进化对人工智能的重要意义毫不亚于语音和语言对人类进化的决定性作用。我会简单介绍我们在神经网络会话语音识别、 神经网络语音合成和神经网络机器翻译是怎样取得了可以媲美人类水平的重大突破。虽然在感知智能方便取得了这些突破,我们在认知领域的进展还非常有限。自然语言理解关系到知识的传承和人工智能的最核心认知智能问题。认知智能的进步对人工智能和人类智能起着决定性的作用。这一重大挑战还需要我们几代人不懈的努力才能真正实现我们的远景。

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