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【中国科技专访杨静】行业有“对撞”机会么?

我认为从某个专业领域做起,将专用助手先做到程度满足特定需求,可是一种更好的渐进方案。例如百度倡导的3600行+。 《中国科技》:如何解读深度学习在领域的分量? 在这个“平行世界”里,会不会与的世界相交? 《中国科技》:可以从三个层面去理解:计算(会算和存储)、感知(机器拥有和一样的五官技会听会写)和认知(会思考会学习)——超。这些会与应用产生哪些交集? 从无到有的过程与记录,更凸显出无机的重要性。 《中国科技》:百度布局,推出机器“度秘”,其新战略是搜索和服务,搜索是连接方式,服务是变现方式。 《中国科技》:从《中国经营报》《精品购物指南》、中国经济网等体的经营顾问,到中国学会社会计算与社会专委会秘书长,再到【新元】创始,如此热情的转变投入到事业,从中,你看到了什么

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毫无疑问,随着在许多不同行业的逐步深入,它也将被更广泛地应用于流体领域。 另外,我们很快也会看到AI被应用于流体的其他方面。 可以用来取代很多力资源,甚至可以执行繁琐、重复和耗时的任务,比如作量巨大的内容和数据管理。 跟踪摄像机 目前市场上,有一些运动跟踪摄像机系统可以自动跟踪移动的物体,但它们都必须在被跟踪物体上安放发射器或者感器,而的出现将会很好地解决这一问题。 总结 对于流体行业来说,将会是一个十分强大的具。目前,在流体服务中的作用初步得到体现,还有很大的空间值得我们去开发。 将推动内容所有者,体生产商和广告商进入一个新的时代,创造出而优质的视频内容。

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    只需一眼,识别同性恋性机器

    本文由全球首家平台—中平台(CMCNP)提供 只是在群中多看你了一眼,我就确定你是一个gay……各位姐妹,各位兄弟是不是也有这样的经历? 因为他们是gay……于是乎,江湖中开始涌现许多「辨Gay大法」,听说可以看手势,看走路的姿势,看穿衣打扮,厅语气……全部秘籍看下来,你发现看谁谁像Gay…… AI识别同性恋准确率高达91% 美国的项研究发现:识别出女同性恋的准确率则为 而类的经验判断显然要低于AI算法:女同性恋的准确率为54%,对男同性恋的判断准确率是61%。 这项研究被发表在《格与社会心理学》上并被最新一期《经济学》等体报道。 它就像任何新具一样,如果被错误地使用,就会造成危险。如果我们开始以外表来判定的好坏,那么结果将会是灾难性的。 扪心自问;如果有了足够的数据,可以告诉你任何的任何事,问题是对于社会来说,我们需要知道吗?难道糊涂,你们还是好兄弟,知道太多你们也成不了恋! 编辑:品牌内容机器

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    体生产中的

    本文将分生成视频,决定创意,简化编辑和优化存档四个方面介绍体生产中的应用,重点是生成视频。 生成视频 视频摘要 好莱坞开始使用来简化预告片的生成方式。 Kulczar强调,“我们正在朝着自动生产和在生产过程中使用技术的方向前进。” 国内的体也在积极尝试。2017年12月26日,中国第一个平台“体大脑”由新华社正式发布上线。 MGC新闻,即运用技术,由机器产生的新闻。其生产过程是:首先通过摄像头、感器、无机等方式获取新的视频、数据信息,然后经由图像识别、视频识别等技术让机器进行内容理解和新闻价值判断。 同时,还将基于文字稿件和采集的多体素材,经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一系列过程,最终生成一条富体新闻。 但是,如果考虑到其他因素(如生产成本,才成本,权利和许可,受众参与,社交播,联合机会等),你可会发现喜剧视频往往具有较高的投资回报率。是推动这些深度计算的引擎。

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    、强、超

    文章目录 弱(Weak AI) 弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强(Strong AI) 又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力 知识表示的力,包括常识性知识的表示力 规划力 学习力 使用自然语言进行交流沟通的力 将上述力整合起来实现既定目标的力 ——Stackexchange 超(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    +体=? AI 将如何推动体转型

    一些认为,这是统和数字体公司技术创新的早期阶段。 与此同时,谷歌的一个团队通过几十年的研究来实现领域的突破,即计算机系统够完成诸如决策、图像识别和语言翻译等任务的力。 重塑我们的世界。我相信它将改变大多数行业,包括交通、零售和医疗等行业,但我更为它在体行业中的应用感到兴奋。 想象一下:够自己编写的新闻文章;在被广泛播之前,够识别假新闻的机器。 当出版商们面临着广告收入的挤压,面临着 Facebook 和谷歌的双重垄断时,将帮助他们在这个社交平台占主导地位的时代保持竞争力。 为此,这里有一些体值得考虑的应用。 够使该过程自动化,并预测什么类型的新闻和信息在何时递对员最有价值——不管是 50 还是 5 万的团队。 信息的获取和大规模分享一样具有价值。 而使这一过程变得更轻松,该变革首先将在体行业,最终拓展到整个世界。

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    AI赋的基石:以为核心建设本科教育

    本文献上北京印刷学院教授、CAAI专委会主任曹鹏教授,中国大学脑科学与体研究院院长曹立宏教授,新元创始兼CEO杨静女士,首都师范大学教授、CAAI教育作委员会主任王万森教授等在领域中 2018 CAAI学术峰会是由中国学会和北京市大兴区民政府联合主办,由北京印刷学院和中国大学联合承办的“行业”的高端学术峰会。 ? 北京印刷学院教授、CAAI专委会主任曹鹏教授 北京印刷学院教授、CAAI专委会主任曹鹏教授基于CAAI发展对时代下AI赋以及专委会建设与发展愿景,做了题为《及发展愿景 :AI赋,开启行业新篇章 曹鹏教授说:“很明显,就是AI和的结合。近几年,由于互联网、等前沿技术的发展,加速促进体转型与融合发展。 行业,已经开启了业的新生态,拉开了“万物皆”的大幕。 专委会建设与发展愿景 ?

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    -浅谈

    1 浅谈 1.1 的概述 (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。 ? 1.2 的应用领域 随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ? 1.3 基于的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于、生物识别、3D感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    预测2016七大趋势

    2.取代劳动力 卡内基梅隆大学计算机科学学院院长Moore表示有很多高水平的群体正在研究“取代”这一问题。 4.情绪感知技术上的突破 Moore认为,够察觉类情绪的技术也许会成为最重要的新研究领域之一。而Yampolskiy认为,计算机的语言理解力将实现类与计算机之间的“无缝”交互。 5.在购物和客户服务方面的应用 很多企业正在开始使用技术分析客户满意或不满意的原因,美国的北面(North Face)公司及其他公司正在使用帮助客户搜索最佳产品,就好比有在浏览网页时表示希望购买某一种款式 6.伦理问题 这三位专家一致认为,必须将伦理性考量纳入研究前沿。例如,设计一辆无汽车时,如果在路上遇到一只动物,汽车应如何决定下一步该做什么? 7.口代表性问题 虽然很多学校正在组建口多元化的学生基地,但性别失衡问题仍很严重,未来的系统不全由一类群体开发,而是由够代表全国口结构的群体去开发。

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    打击

    来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。 这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 SemaFor 的目标是获取被识别为假图像,并应用归因算法来推断体的来源,同时使用特征算法来确定 Deepfake 是出于恶意目的(比如造谣活动)还是处于良性目的(如娱乐)。

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    化的感器技术

    文 | 感器技术(WW_CGQJS) 12月15日,信部正式印发了《促进新一代产业发展三年行动计划》,为2018年到2020年发展指明了前进的方向。 技术优化感器系统 技术够对感器系统有所帮助,它们是:基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗算法、基于案例推理和环境。 这些技术具有最低的计算复杂度,可以应用于小型感器系统、单一感器或者采用低容量微型控制器阵列的系统。正确应用技术将会创造更多富有竞争力的感器系统和应用。 使用环境和多种技术的组合够将这种技术发挥到极致。 创建更感器系统 可以采用感器系统进行优化。 扩展系统 够增加通讯的有效性、减少故障、最小化误差并延长感器的寿命。在过去40年间,技术带来了一系列功强大的具,如前文所列。这些具在感器系统中的应用越来越广泛。

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    |TensorFlow前向播实例

    如果这样还是不够满足需求,可以通过串联非线性层来增加复杂度,以得到一个这样的输出:out=relu{relu{relu[X@W1+b1]@W2+b2}@W3+b3}。 train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y)).batch(128) train_iter = iter(train_db) #迭代器,以便够不停调用 loss = tf.square(y_onehot - out) # mean:scalar loss = tf.reduce_mean(loss) 6.入损失函数 入loss函数和参数,并通过梯度下降方法对数据进行更新。

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    新华网生物机器“亮相“超脑论坛”

    新华网上海12月21日电(记者 刘胜男 曹素妨) 由新华网主办,新库等协办的“感知未来”——首届“+”超脑论坛12月20日在上海举办。 论坛期间新华网推出自主研发的第一代生物机器,并邀约各界开展广泛合作。 ? 图:首届“+”超脑论坛现场 据了解,这是界首次就领域的融合应用进行集中研讨。 技术在领域的应用已越来越广泛,对业未来趋势的影响也越来越得到国内外研究者的重视,无机新闻、机器写作、计算机“算法”打造新兴体等实践也逐渐兴起。 ? ,以及来自英特尔事业部、方正电子数字体、今日头条、滴滴出行、腾讯、搜狐、澎湃新闻、乐视、中国科技、中国经营报、浙报集团场、上海东方卫视、第一财经日报、DT财经、都市快报、无界体的专家 新华网董事长、总裁田舒斌表示,时代的到来是发展可以预期的趋势。

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史 1.2 的诞生 是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了! ? 在不断分类的情况下,最后找到终点。这就是初期所使用的方法。 近些年,由于计算机的优异表现,广受体注意的国际象棋(IBM 深蓝)等棋类竞赛,用的都是这种演算法。 ? 从诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念 1.1 啥是 ? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和 究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。顾名思义就是类制造的慧,英文叫Artificial Intelligence(AI),所以=AI。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 反而类在不断学习计算机语言,这就是大量程序员的作,和计算机对话。 图灵测试又叫做模仿游戏‘Imitation Game’,一部描绘图灵一生的自电影一样也叫模仿游戏,我觉得很好看哦。

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    十大实验室,一

    斯坦福大学在2014年底宣布了一个长达100年的研究计划,可见其在研究方面的投入和决心。 另外,斯坦福大学在网上公开了许多他们有关机器和深度学习的课程。 目前,李飞飞是斯坦福实验室的主管。 ? 去年3月,该实验室由教授尼洛·克里斯蒂亚尼(Nello Cristianni)所带领的团队在一项新的研究中首次使用算法分析了13万多篇网上有关2012年美国总统大选的体报道,总结出了大选年体的表达规律从而判断出他们对政党的态度 耶路撒冷希伯来大学 以色列以科技创新闻名于世,那里的希伯来大学虽然没有专门的实验室,但在领域取得的成就却丝毫不逊于很多专门成立了实验室的学校。 苏黎世理 苏黎世联邦理学院的实验室在机器视觉和深度学习、机械程等方面有深厚的积累。培养出了无数领域的才。国内外的许多AI公司的CTO都毕业于该校的计算机视觉领域。

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    将为统制造业带来什么?

    “物理世界”(以制造业设备所代表)和“数字世界”(由感器等技术代表)的碰撞催生了制造业的巨大的转变。两个世界的融合将为下一轮经济发展注入新的动。 我通过与吴恩达的交流,希望了解这位站在AI前沿的科学家是如何理解将为统制造业带来的改变。 将改变制造业的哪些方面 吴恩达认为,目前,在制造业的四个领域中得到应用。 统企业向转型面临的挑战 吴恩达认为,对大企业而言,在应用方面,目前最大的挑战是如何应用AI技术扩大业务规模,目前够帮助企业完成这一挑战的才和AI具和还不存在。 统企业除了需要做好转型方面的才、技术储备,同时需要让员理解的目的不是为了取代劳动力,而是为了增强员力、为企业赋,帮助其成功。 统制造业公司和AI技术公司的定位 由于统制造业在方面缺乏相应的才。科技公司应该在培训劳动力方面发挥作用,率先在统行业的新一波转型浪潮中帮助统公司员授必要的技

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    全书共分为6个章节,6个主题: 现状 发展历程 类有威胁吗 目前的典型应用场景 带来的创新创业机遇 时代教育与个发展 用第一章中提到的Primsa软件 会威胁到类吗 先科普三个概念: 弱 也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强 又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 超 计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除) 相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了) 二 行业冲突 客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。 训练成本的窘境。 接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。 但不同的时代、不同的对这种“复杂作”的理解是不同的。 [1] 2017年12月,入选“2017年度中国体十大流行语”。 [2]

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