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中国信通院发布《全球产业

《全球产业》由中国信通院信息化与业化融合研究所和数据研究中心联合绘制,对全球产业进行了系统分析,从产业结构、产业分布、企业分布等多角度进行绘制,为推动我国产业发展提供重要决策参考 公众号后台回复:“AI”,获取本文报告。 《全球产业》全面总结了以下内容: 第一部分、AI基础支撑层的企业 第二部分、AI软件算法层的企业 第三部分、AI行业应用层的企业 第四部分、全球的AI企业分布 第五部分

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利用丰富数字

麻省理学院和卡塔尔计算研究所的研究员发明了一种新的模型,可以利用卫星像来标记数字中的道路特征,这可有助于改善GPS导航。向司机展示更多有关路线的详细信息通常可以帮助他们在不熟悉的位置导航。 制作详细是一个昂贵且耗时的过程,主要由大公司完成,比如:谷歌。它把装有摄像头的车辆绑在引擎盖上,用来拍摄一个区道路的视频和像。将其与其他数据相结合,可以创建准确、最新的。 然而,由于这一过程代价高昂,世界上一些区被忽视了。 有提出了一种解决方案,利用卫星像上的机器学习模型,获取并定期更新标记道路特征。 麻省理学院和卡塔尔计算研究所的研究员在发展协会会议上发表的一篇论文中,描述了RoadTagger,它使用神经网络结构的组合来自动预测障碍物后面的车道数量和道路类型。 该模型是“端到端”的,这意味着它只提供原始数据并自动生成输出,不需要干预。 研究员表示,这种组合结构,代表了一种更像类的直觉。

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    深入百度数据生产:机器取代的又一个样本

    毋庸置疑,百度成为们出行的首选具主要源于基础数据生产力稳步飞跃,而数据生产的核心动是百度技术的深度落。 百度正在从数据驱动到驱动 百度在上大举投入,是最激进的中国巨头。百度成立了深度学习实验室、大数据实验室、实验室。 而这三个技术范畴,不论是还是大数据,又都与百度有着密切的结合点,百度已开始在数据采集环境大量应用技术。 最后,技术还可应用于的商业化上。 提升用户体验、降低数据采集成本,挖掘商业价值,技术均有大量的结合点。百度公司在技术上有先发优势,再加上百度本身就是大数据型平台,因此与密切结合就成水到渠成的事情。

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    是如何改变Google的?

    到今天,谷歌已经通过和机器学习改变了位置搜索。 从推荐到即时交通提醒,谷歌正在改变用户的导航体验。如今,大多数都拥有装有谷歌手机,这使得移动变得容易。 Google首席执行官Sundar Pichai表示,和机器学习解决方案已经改变了Google,越来越多的可以更快访问位置。 有关手机上交通和通勤路线的实时信息使体验变得流畅。 谷歌之旅 机器学习提供了一个清晰的建筑物视,ML程师在此训练模型,以了解建筑物的外观和形状。 过去,从区分建筑物到最新的解决方案,为了使这一功变得用户友好,谷歌一直面临着挑战。 Google的和数据团队都在审查建筑特性和使用算法以更好理解这些特性方面进行了合作。 例如,最新的谷歌版本可以准确定位拥挤城市的所有区域。 这在20年前几乎是不可的,而且有了基于的解决方案,谷歌正在变得更好。

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    统治球?

    有不少科学家与媒体上的评论文章,都对机器(artificial intelligence,AI)可带来的危险提出过警告;这类对于以及所衍生的机器(intelligent machines 1:来说可只是生物演化过程的一个分支吗? ,/机器成为一个独立的演化新分支;第三个选项则是/机器与类 在同一个演化分支上。 又或者是,我们会把它们当作具、甚至身体的一部分,来改善我们的生活? ●机器将会是因为世界发生剧烈变化、让球生活环境不再适合碳基有机物种,而成为我们生存的手段吗? 如 果真是这样,第一个中被特别标明的机器应该会被认为是让类演化分支的延伸,就像是第二个所描绘的。

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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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    的“天罗网”

    整理 | 弯月 编辑 | 郭芮 来源 | CSDN(ID:CSDNnews) (AI)技术正在全球迅速崛起。 本文汇集了全球176个国家AI监控使用的数据,将为你呈上一份全球监控指数(AI GLOBAL SURVEILLANCE,简称AIGS)报告。 从乘客走入多摄像机前时启动该系统,摄像头旁边的数字镜可以吸引乘客的眼睛,然后进行像捕获,再针对个护照和某些安全监视列表自动验证身份,并以此完成风险评估。未通过系统的员必须接受的二次检查。 虽然物联网带来高效,但也有可将传统的非联网设备(例如扬声器)转变为无所不在的监视具。 围绕物联网技术的争议越来越大。2019年初,有披露亚马逊的数千名员听了Echo扬声器记录的对话。 甚至是意良好的物联网应用程序(扬声器、远程无钥匙门锁、汽车仪表板显示器)也可带来被监控的烦恼。

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    ”与灵机

    ”与灵机 ? 今天白天有两件事情,第一是我看到了一篇知乎神文,讨论比灵机更强悍的计算模型。第二是朋友圈讨论群都在刷亚马逊机器学习年会和微软build大会。 对于吃瓜群众来说,是个越炒作越热的话题。然而所谓的”和我们平时说的类的只其实相去甚远。所以也就有了这篇应景而生的文章。 然而我想很多肯定很困惑为什么在这个才辈出的领域里,在这个平均商几乎是最高的行业里,灵他何德何的可以占据这一个位。 我们马上进入到今天这篇文章最核心的方。有不喜欢搅合到公理体系里面。 谨以此文普及一下灵的伟大贡献和澄清一下越来越甚嚣尘上的终将取代类的言论。

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    -浅谈

    1 浅谈 1.1 的概述 (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, 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。 ?

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    研究综述

    1 概述 02 技术 2.1知识系统 知识系统是一种基于规则的方法,每个规则都描述了一些上下文知识(Clancey,1983),通常以IF/THEN表达式形式出现。 ., 2016),它允许球科学家创建和共享他们的实验,以简化他们的作。 Python在领域的主导位很大程度上归功于其繁荣、公开访问和支持协作的书馆生态系统。 表1 Python在方面的开源库 06 挑战和机遇 2 挑战和机遇 本节重点介绍了一些主要的挑战和潜在的机遇(如2所示)。 6.11伦理 在以一个强大的力量保护我们,预测球的未来,并提前导航自然灾害和资源,以拯救类和保护环境。然而,力量是有限的,它不平等拯救每个。 07 总结 本文以球科学的应用为重点,综述了研究的前沿技术和进展。理论和基础设施的突破将把球科学带入下一个阶段:

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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 。 根据 Johnston 的说法,这些大量 Fake 使用了所有类型的和其他自动化技术,从通过组合真实姓名和随机数字来生成并注册真实的电子邮件址的小程序,到通过结合多个真实物的信息来创建合成身份的大型机器学习程序 Deepfake 是一场打鼠游戏,因为每一种(无论是好的还是坏的)都会暂时占据上风。 SemaFor 的目标是获取被识别为假像,并应用归因算法来推断媒体的来源,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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    python-像识别

    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的像处理标准库,功非常强大。 pytesseract:像识别库。 OCR技术非常专业,一般多是印刷、打印行业的从业员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通、汉王、尚书,其产品各有千秋,价格不菲。 对于我们程序员来说,一般用不到那么高级的,主要在开发中够集成基本的OCR功就可以了。 与其将Tesseract束之高阁,不如贡献给开源软件业,让其重焕新生--2005年,Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得,并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化作 可以通过tesseract --list-langs查看本语言包: ? 可以通过tesseract --help-psm 查看psm ?

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    程师学习

    的关键性问题是其表现形式。” ——杰夫·霍金斯JeffHawkins Apr. 14 2019 + 片来源: CSDN周雄伟

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    如何破解“落难”?

    同样如此,但需要技术与行业公司深度合作。要实现全社会生产力提升,靠一两家企业做不到,需要很多有远见的领头羊企业共同合作。 比如斯坦福大学建立的目前全球最大的像识别数据库ImageNet里面数百万张照片也是很多花费大量的时间标注完成后,才让机器去学习。 中美应用的不同发展路径 在不同国家的发展,与当的产业发展特点相关,取决于技术与当产业的结合。 如何判断领域的技术创新是否? 如何判断目前正在进行的技术开发是否有落的可?比如,是否够将语音识别技术应用在会议在线翻译的场景? 张益肇博士见过不少传统企业高管,他们普遍对很感兴趣,但是对的理解还有很多需要加强的方。企业转型AI就好像的健康问题。

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    漫画:啥是

    英国数学家,Dr.Wu 认为二十世纪最聪明的三个(爱因斯坦、灵、冯诺依曼)之一,艾伦.灵(Alan Turing:1912-1954)定义了一种方法,来判断是否成功,这种方法是:和自己对话的对象是类还是 这种方法就是大名鼎鼎的灵测试。 ? 只要三成以上的研究员将误以为是类,就算通过灵测试。 但是由于计算机很难做到与类接近的对话,所以很长一段时间都没有任何通过灵测试。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。 1.1.3 会思考吗? “思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。 情况相反,类即使遇到过去未曾遇到的状况,也可以以弹性的方式面对各种状况。 例如,需要看过上万张猫狗的片才可以相对准确的识别猫狗片,但是类3岁左右的小朋友,只需要见过几次,就可以识别。 例如:训练好的片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张片,他们会很快的为类做好分类作,无怨无悔,而且在作过程中,本来的"慧”也在提升。 ?

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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: ? 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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    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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    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 多数事情搞不定是因为对事情的定义不清晰导致的。 简史 本章对的历史作了简单梳理,用书中的一张片概括就是: ? 第三章通过两篇文章——蒂姆·厄班的一个故意不通过灵测试的和AI只是类的具:专访杰瑞·卡普兰来引出两种截然相反的观点: AI快要毁灭类了 类离威胁还相当遥远 书中提到第一种观点的持有者霍金和埃隆 现在还远没到必须分散精力去担心未来,或为可的机器威胁做准备的步。 推荐阅读 一个故意不通过灵测试的 AI只是类的具:专访杰瑞·卡普兰 10个机器学习的JavaScript示例 如何用一种思维,解决生99%的困惑 书籍推荐 《》 《大数据时代》

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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、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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    2019全球才分布

    重磅干货,第一时间送达 技术正在快速发展,而各国对于AI才的需求是没有止境的:大家都在培养和争夺才上做文章。 前不久,教育部批准了国内35所大学的本科专业;加拿大正希望通过“全球技战略签证”吸引国外才流入。 今天全球领域才的分布是什么样子?中美在AI领域的差距究竟有多大? 另一方面,AI才的流动性很高,大约1/3的博士都不会在培养国作,在这方面,中美都是才净流入国。 结论 2019 全球 AI 才报告展示了在领域有影响力学术论文作者,以及自报告 AI 专家的数量。他们的数量在过去的几年里有了显著的增长。 从才的理分布来看,美国显然在几乎所有指标都遥遥领先。另一方面,无疑是国际化的,每个区/国家的生态都有着自己的独特优势和战略。诸多专注与培养才的国家正推动全球 AI 领域持续向前发展。

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