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|TensorFlow前向实例

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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在疾病方面的应用

近期,新型冠状病毒声势浩大,的作用值得关注。——在控制其他疾病方面,算法不仅提供了更好的干预和预防策略,还帮助优化了资源分配,以抗击感染的。 2016年,乔治亚大学、梅西大学和加州大学的团队开发的被用来预测丝状病毒的,这种病毒通常会感染蝙蝠,但也会染给类。 该方法使用了包含57种不同因素(如生活史等)的模型预测了哪种蝙蝠可携带丝状病毒,准确率高达87%。 随后在2017年的研究中,根据现有预算,利用模型来衡量丙型肝炎病毒(HCV)预防作的规模。 不久之后,初创公司Aime开始提供一种具,以84%的准确率预测登革热爆发的地点和时间,Ehime大学的研究员也设计了一个模型,利用降雨量和温度数据预测马尼拉的登革热病例。 科技是类探索世界,改善生活的重要力量。新冠状病毒的出现是我们的一次磨难,相信祖国,相信那些奋战在第一线的员,相信钟院士,相信我们国家的科技。这产战疫,我们终将胜利。

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    中国新兴媒体融合发展报告发布:是精准的技术核心

    日电(记者吴茂辉 魏兆阳 李力可)第五届中国新兴媒体产业融合发展大会26日在成都举行,大会发布的《中国新兴媒体融合发展报告(2016-2017)》认为,作为大数据技术和算法技术的结合,近年来快速兴起的技术是未来精准的技术核心 此次的报告中提到,在目前的移动互联网产业中,精准的实践尚处于起步阶段。对于精准而言,的应用实际上是大数据技术和算法技术的结合。 不仅够处理海量的内容数据和用户数据,还将纳入在物联网中产生的数据信息,进一步推动们生活方式的数据化发展,从而为精准提供核心技术。 报告称,在精准中,技术相当于内容编辑和计算机程序员的叠加,其应用经历了不断完善的过程,即从早期的仅限于热文和新文推送,到中期的协同过滤和内容推荐相结合的个性化推荐,再到如今的更新速率达到分钟级的大规模实时个性化推荐 移动化带来新的革命,也为媒体融合提出了一个新问题,即如何将海量信息资源与特定个体需求相匹配实现精准,则是破题的关键。

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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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    广电视拥抱

    最近几年(AI)领域出现了许多令惊叹的发展。尽管如此,AI仍然是一个容易被炒作和误解的术语。 与广公司可拥有的任何东西相比,这些都是惊的数字。 70个国家的2000多家公司在所有可以想象的行业开发或提供服务、产品和平台。有大量且仍在不断增加的初创和研究经费、风险投资在流动。 被认为是新的电力,推动下一次业革命,从根本上改变作、创造、经营和组织生活以及社会的方式。 机器学习 是教机器学习行为的科学与程。 与此同时,EBU的JEAN-PIERRE EVAIN描述了技术与创新部门内与相关的活动。 ? 被视为“新”这一事实揭示了技术热情掩盖混乱的程度。 操作阐释 EBU的媒体信息管理和战略计划正在准备一份旨在揭开,机器学习,深度学习,神经网络(深度或循环)和认知作流的神秘面纱的报告。

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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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    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。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

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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。 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。 在多层感知器中,监督训练的反向算法通常用来来自于输出神经元的误差,然后计算出隐含层神经元的修正权值。 神经网络通常具有输入和输出,在输入和输出之间的隐藏层完成处理任务。 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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    《网络正蓝皮书》发布,十大热词“”列首

    12月25日,网络正论坛在京举行。民网舆情数据中心联合腾讯安全管理部、信息安全部发布《网络正蓝皮书》,公布十大社会心态热词。“”高居创新中国热词榜第一。 图灵奖获得者约翰•霍普克洛夫特在今年的世界互联网大会上也提到了竞争的关键在于中国和美国的竞争——这也是“”位列创新中国热词榜首的内在原因之一。 刚刚结束的“汉语盘点2017”,“”同样被推荐为年度国内词。商务印书馆等主办方撰写推荐理由时写道:一张类只依靠机器施舍度日的漫画被广为。 如今,的场景应用逐渐进入医疗诊断、无驾驶、算法推荐等领域,这让我们惊喜之余又不乏隐忧。,意味着类文明将升华到新高度,还是将遭到自掘坟墓式的彻底颠覆?的确是个问题。 今年第一次写进中国政府作报告,“以为本”或许是最好的解决方案。 2017年1月9日,微信第一批小程序上线。“触手可及、用完即走”的小程序成为了互联网创新的又一刺激点。

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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! ? 20世纪70年代末成了的寒冬。 1.2.3 第二次浪潮 在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 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。 媒体上几乎每天都有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。 ? 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。 牛津大学 牛津大学也没有专门的实验室,但其在深度学习方面的实力也不容小觑,14年谷歌先是收购了公司DeepMind,然后在年底展开了与牛津大学的合作,雇佣了7位深度学习领域的专家,其中 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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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 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。

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    统行业如何了解

    AI是如何与其他行业结合赋的?本文将结合作者实际经历尝试回答。 我是从统行业转行进入领域的。本科毕业后做了几年金融产品经理,和完全不搭噶,日常数据分析全靠Excel。 后来出国读了AI相关专业的硕士,从零开始学习编程,机器学习、,了解算法。回国后转行进入了一家AI独角兽企业做解决方案相关作,用AI赋统行业。 1. AI该怎么理解? 那么机器学出来的也就越“”。 AI实际应用的案例,最方便理解的就是各种安全设备的脸识别。机器通过学习,达到了比眼识别脸更高的精确度。 2. 统行业的你要学会去分辨哪些是真的“AI”,有些厂商偏的是“”,有些厂商偏的是“”。学会去甄别乙方是真材实料,还是在给你画饼。 所以不会说统行业经验在AI时代就用不上了,至少目前不会,未来难说。 然后企业的各种榜单有很多,百度一搜各种野鸡榜单,根本分不清。

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。 一、体的概念 研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。 ? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。 感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。 编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量 我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 最为我们熟知的就是无驾驶汽车了,他将感器、移动互联网、大数据分析集成到一起,满足类的各种出行需求;还有一些制造业完成的化产线改造也算是制造,统的产线没法系统化管理,出现问题不及时反馈, 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果! 忽米网——让业更有

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    如何用和MR,玩出直的病毒性?|五一娱乐特辑

    虚拟IP的制作又会用到怎样的,以及其他黑科技MR呢? 在GMIC全球移动营销峰会上,appMagics创始兼CEO伏英娜为你展现了直的另一种潜力和可,看科技到底还带我们玩向何方? 演讲:伏英娜 appMagics CEO 整理:AI100 我们是一家+混合现实的科技公司,不过这些背后的技术,只是一个支撑,我们更在乎的是,如何用科技,让大家觉得更好玩,让3.6亿的直更有趣 营销的最高境界,是进入用户心,构建用户对品牌的认知优势,并且产生情感共鸣,进而构成病毒式。 因为IP的影响力和差异化的格魅力,因为IP承载了性中最美好的那些东西,最打动荷尔蒙旺盛的年轻产生情感共鸣,并且具有极强的力和影响力。 用技术,混合现实力,把直和IP对接起来,把年轻最喜欢的内容和最喜欢的互动方式结合起来,这是一个庞大的市场,也是创造病毒性的机会,在创意互动营销中,也算是最有价值的蓝海了。

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