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乐见:深度用于检测眼疾

华盛顿大眼科家,也是专攻视网膜问题的助理教授 Dr. Aaron Lee 说。适合Lee 认为派上用场,不只是协助 AMD 患者,还有因眼疾而丧失视力的媲美专家水平对那些结果十分满意的 Lee,加入八个 NVIDIA Tesla P100 GPU 的运算力,以克服在 OCT 扫描中辨识视网膜内液(IRF)的难题。 Lee 说:“我们利用深度习找出扫描图片里看不到的特征。”?在上方的 OCT 扫描图像里,黄色区域是确认出进行诊断时最重要的参考区域。 对的目标然而 Lee 见到有更多机会将为眼科的未来发展,带来不同的改变。他希望更快速、更有效地检测眼疾,此一来医师就可以投入更多时间在治疗病患上。 这套系统或许有助于解决治疗高龄口的医师数短缺,或是在医生短缺地区提供照护手的问题,同时对于导致 AMD 和其他疾病的原因出现新的见解。Lee说:“未来将在治疗患者方面发挥重要作用。”

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斯坦福首席家:教计算机“看懂一张图”?

斯坦福大首席家李菲菲认为,解决这个问题将是实现的第一步。 李菲菲教授现为斯坦福大实验室和视觉实验室主任,多年来致力于解决的棘手问题——包括图像识别,力和语言处理等功。 通过运用基于机器习方式的神经网络模型,在李菲菲的领导下,斯坦福大实验室已经研发出一款帮助机器识别静止画面并通过自然的语言将其准确描述出来的第一个“计算机视觉模型”——迈出了研究领域里程碑式的一大步 利用这样一个视觉软件,计算机不仅可以识别出图像中的对象、其所在位置,例识别出图片中有一只猫;而且在几个月前已经成功教会了计算机“看懂一张图片并用一句话描述它。”?图为计算机识别图中的猫? 它们可以帮我们搜救受伤员,帮我们探索更多未知的领域、更好的材料。而当我们教会机器看的时候,它们才够帮我们看得更远。

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    谓“”?做到“强”?

    【导读】本文是程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文,主要介绍的概念,当前的水平,以及什么是强,当前实现强的方向。 作者指出现有的监督习的局限性,讲解了当前实现“部分强”的方法:强化习,与动态编程和控制论的结合,深度Q习。我们可以从中看到当前我们处于的什么阶段,我们推进的可的方向。 什么是?--------是计算机科(或科)的一个分支,它创建系统。 系统就是像类一样拥有的系统。并不新鲜,术语在古希腊和埃及的手稿中已经提到。 --------AGI(强)是一个用于描述真正系统的术语。真正的系统具有普遍思考的力,可以在不考虑任以前的训练的情况下做出决定,这里的决策是基于他们自己到的。 该算法够胜过2600多个Atari游戏。他们的作代表了有史以来第一位够在不需要任为干预的情况下不断调整行为的通用体,这是寻求强AI的主要技术步骤。

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    从零

    链接:oschina.netnews78629beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence此文是想要进入这个领域、但不知道从哪里开始的初者最佳的习资源列表 (AIMA)” (:现代方法) 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。 这本书总体概述了领域,并解释了你需要了解的所有基本概念。 来自加州大伯克利分校的 Artificial Intelligence course(课程)是一系列优秀的视频讲座,通过一种非常有趣的实践项目(训练AI玩Pacman游戏 )来解释基本知识。 它的讲解相对较深,对初者来说是非常不错的资源。大脑果你对感兴趣,你可很想知道的大脑是怎么作的,下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。

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    (AI)首选Python?转行Python

    果讲运行速度的部分,用C++,果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞呢? Python虽然是脚本语言,但是因为容易,迅速成为科家的具(MATLAB也搞科计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的具库、架构,涉及大量的数据计算,用Python是很自然的, 三、Python与果要从科技领域找出最大的变化和革新,那么我们很难不说到“”这个关键词。 Python作为首选编程语言,随着时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任,Python官方库里都有相应的模块进行支持, 四、程序员转今程序员转的优势就在于具备行业基础,既然不敢直接了当转去别的行业,为不奋勇向前,继续IT之路?

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    (AI)首选Python?转行Python

    一、为(AI)首选Python?读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。 果讲运行速度的部分,用C++,果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞呢? 三、Python与果要从科技领域找出最大的变化和革新,那么我们很难不说到“”这个关键词。 Python作为首选编程语言,随着时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任,Python官方库里都有相应的模块进行支持, 四、程序员转今程序员转的优势就在于具备行业基础,既然不敢直接了当转去别的行业,为不奋勇向前,继续IT之路?

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    生观点——对待

    换言之,危险么?是否应该发展呢?总的来说,便是,类应该对待现状? 现在的,才刚刚起步,面临着无数的难题,深度习技术。它是机器习中一种基于对数据进行表征习的方法,从而让机器在某一方面可以模仿脑的机制的处理信息力,脸识别。 与拥有着经典模型,存在着理论上最优解的统计机器习不同,深度习不存在理论上的最优解,每次的更改全凭经验,实在难以有质的发展。威胁论? 并且,果此真的具有威胁,那也可以通过修改移除数据,将从新编辑。 其次,便是或许会使一部分丢掉饭碗。 作为一种具,无好坏之分,仅在于使用的方式,来威胁之说;作为一项刚刚起步,面临着无数困难的技术,在否研究成功都是未知的情况下,谈威胁;对于所提出的几点所谓的的威胁,都有着相应的解决方法

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    快速入门

    此文是想要进入这个领域、但不知道从哪里开始的初者最佳的习资源列表。 (:现代方法) 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。 这本书总体概述了领域,并解释了你需要了解的所有基本概念。 它的讲解相对较深,对初者来说是非常不错的资源。大脑果你对感兴趣,你可很想知道的大脑是怎么作的,下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。 https:metacademy.org◆ kaggle - 机器习平台 https:www.kaggle.com附课程链接:AIUh院 http:ai.pinggu.org机器习与语言课程报名

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    金融应对和大数据?

    李开复说未来十年金融行业的从业员很有可会被所取代,而文、文化、艺术方面的领域尚难以涉及。那么还有金融专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题,同时涉及到了大数据和两个部分。 在金融中的应用:大量的机器习模型已经被用于金融实践当中,比利用机器习进行风险预测或者假账错账检测。更多的例子可以轻松的通过搜索引擎获得,+财务”。 比较值得看的的行业动向包括各大金融服务类公司发布的展望,比高盛去年年底发布的展望,机器之心有翻译其中的重要部分。答主本身也在 随着的进步,财务作者会大批失业么?该应对? 金融领域缺乏足够的大数据和才储备的火爆,或者说06年Hinton论文后带起的深度习的老树开花,并没有来得及为行业储存大量的专业才。

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    【答疑释惑第四讲】

    疑惑一? 很多习这个,坦白说这个课题很大,用很小的篇幅也难说清楚,主要是涉及的领域以及专业知识太庞大,涉及到的不仅仅是编程知识方面的,还涉及到生物,物理,以及复杂的算法等等,在前几年更多还是在实验室或者纯理论的研究 ,随着科技的发展开始实践起来,未来科技的大风口有聚集在上面,对于初级的菜鸟来说想习这一块,至少要拿出3到5年的时间进行储备,果开始想了解可以先看基本概念方面的书,一种现代方法,复杂问题求解的结构和策略 ,这两本书带给一些的基本的理念,果在大期间的要好的课程,高数、线性代数、概率论、算法和数据结构、另外还需要对软件编程有一定的功底(cc++,网络编程,多媒体等等),还需要了解电子,电气以及机械还有心理等生物 术业有专攻不可都是一个来完成,开始先了解基本的大概,然后根据自己的喜好,重点突破一些关键技术,一样做的很好。输入关键字可以获取一些资料。

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    演说家看待

    在以为驱动的时代,也许有不少的想法,正《南风窗》写的那样:「今天怎么想象未来,都是幼稚的」。然而,在时代,我们也有着深深的忧虑。 今天,我们强烈推荐给大家的是,清华才女刘慧凝的演讲《代替》。刘慧凝获得文双硕士位,身上既有文的浪漫,又有科的理性。她的这篇演讲视角新颖,发深省,值得每个细细品味。? 好像现在你走在街上,不说两句就跟没上过一样,所以今天呢,我也跟大家说说。 - 01 -我的硕士课题是自然语言处理,这是里的一个分支,我们要做的就是把将近20年的资料啊,文字啊,文作品,全都输入计算机,让它去计算和类是使用比喻这种修辞的。 我相信世界上一定没有那么冷漠的果有,我宁愿活在最原始的时代,大家对信息和效率还没有概念,但是懂得用心去体会情感。

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    破解“落地难”?

    石泽:这一波浪潮类似互联网初期,无论企业规模大小,任时候拥抱AI都不嫌早。企业最终将由于的应用而大幅提升生产效率。?每一波技术浪潮都会大幅提高社会生产力。 以金融领域的应用为例,在基金管理和辅助股票分析方面,技术公司与金融公司各有所长。一些基金公司也有数据科家的团队,有些做的是比较传统的数据挖掘,还不是很了解深度习等技术。 技术企业要进入某一个垂直领域缺乏的是相关领域的数据和知识。假与医院合作,由于技术企业没有经验丰富的医生,无法判断医影像的数据是否正确。 判断领域的技术创新是否落地?判断目前正在进行的技术开发是否有落地的可?比,是否够将语音识别技术应用在会议在线翻译的场景? 在围棋界够成为第一名是否意味着比任都聪明?很多会开车,但让电脑安全的开车要比赢一盘围棋困难得多。围棋是有限的变量,而开车涉及到更多的判断。

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    时代,做设计?

    在这里,我们聚焦于诸多产品,来观察机器习是以其独有的方式来解决类的实际需求。 我们的团队试图让所有用户体验设计师们理解机器习的概念,了解将机器习融入到用户体验的知识体系中,并且确保我们以整合的方式构建机器习及的实际体验。             更重要的是,要让他们明白具体的机器习的核心概念,抛掉对的固有偏见,并通过最佳实践来建立并维持信任。 引导当我们开始研究之后,最迫切的问题是:们拍摄了大量的照片,但是懒得进行整理,那么我们要进行标记管理呢? 四、带着目的来设计我们可以通过对的重新定位,来寻找让机器更的途径并探索增强力的方式,从而释放机器习中更大的潜力。

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    改造旅游业

    旅游业正在慢慢地将融入到行业当中,并为游客提供个性化定制体验。在的帮助下,旅游业的业务流程和客户服务都发生了改变。技术被广泛用于旅游业。 有了机器习,游客不必计划他们的旅行,计算机将帮助客户预定他们想去的目的地,以及推荐该地区的每一个值得去的地方和美食。算法AI算法主要用于手机、验证和分析数据,从而使企业够了解客户的偏好。 将帮助旅游业完成定价、销售、客户偏好以及其他提高利润率的方法。采用将有助于对客户行为做出战略性决策,并使许多流程实现自动化,提升业务水平。 在算法的帮助下,游客可以快速地得到他们想要的东西,甚至不需要打电话给酒店的客房服务。聊天机器聊天机器可以通过即时回答客户的问题来提升客户体验。 技术的应用,帮助游客更精准地匹配出行需求,也可以让游客的出行体验更、更便捷。今,技术已经渗透到旅游业的各个方面,们可以根据自己的需求定制个性化、化的旅游方案。

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    区分、机器习与深度习?

    现在科技行业的术语产生速度令惊愕,几乎每天都有新名词被创造出来。最近一段时间们讨论最多的莫过于、机器习和深度习了。很多公司已经果断采取措施,开发、机器习和深度习方面的应用。 和机器习的概念并不是“新鲜玩意”,现在它们已经成为计算机行业最令兴奋的名词,也似乎将给整个商界带来颠覆性改变。但是为什么现在会这么火呢? 那么,我们应该区分、机器习和深度习呢?解释这三者之间关系最简单、最直接的方法就是下图这张同心模型。这张图中还解释了三者的定义。 所包含的范围最广,其次是机器习,机器习是的子领域,最后是深度习,就是驱动现在蓬勃发展的技术。? :三者中含义最广泛的术语,包括使用逻辑、果-那么规则、决策树的够模拟力的所有技术(包含机器习和深度习)机器习:的子领域,包括了够使机器改进任务体验的所有深奥统计技术,包含了深度习深度

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    区分、机器习与深度

    前言在过去的几年里,(AI)一直是媒体大肆炒作的热点话题。机器习、深度习和都出现在不计其数的文章新闻中。但是很多时候,大家对于这些概念并没有一个很清晰的认识,容易把这些概念弄混。 其实它们三者的关系非常简单,概念包含最为广阔;机器习为的一个大类的方法,其中深度习是机器习中目前最火也是表现力最强的方法。下面我们分别剖析三个概念。?? 02PART诞生于20 世纪50 年代,当时计算机科这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问:计算机是否够“思考”?我们今天仍在探索这一问题的答案。 的简洁定义下:努力将通常由类完成的力任务自动化。因此,是一个综合性的领域,不仅包括机器习与深度习,还包括更多不涉及习的方法。 虽然符号主义适合用来解决定义明确的逻辑问题,比下国际象棋,但它难以给出明确的规则来解决更加复杂、模糊的问题,比图像分类、语音识别和语言翻译。

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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:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak 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扩展阅读 ——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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    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 ◆美籍奥地利数理逻辑家Godel(哥德尔)(1906-1978),他证明了一阶谓词的完备性定理;任包含初等数论的形式系统,果它是无矛盾的,那么一定是不完备的。 当今世界上计算机科最高荣誉奖励为图灵奖。 名词解释:图灵试验。当一个与一个封闭房间里的或者机器交谈时,果他不分辨自己问题的回答是计算机还是给出时,则称该机器是具有的。 1956年,他和其他一些者联合发起召开了世界上第一次术大会,在他的提议下,会上正式决定使用这个词来概括这个研究方向。

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    时代,设计师习新技术

    封面由ARKie设计而成。 继续关于《2018科技中的设计趋势报告》的感想聊下设计师习技术的经验。 例,语音识别技术的成熟,对话聊天技术应用的场景越来越多,从可视化的 UI 界面,过渡到了语音的控制方式,设计师适应这种方式的转变,找到适合语音技术产品最合适的体验方式? 这里分享一个案例STATMUSE技术上集合了“数据可视化+聊天机器+语音技术”,产品上 AI 扮演篮球解说员,为用户讲解各个球星历年的表现。 体验上,不采用聊天界面,AI 聊天机器更像是一个搜索引擎的升级版,这种减轻聊天界面的设计,非常契合产品的调性。设计师真的认真思考了技术的优势及特性,利用设计手段把技术融入产品体验中。 我们为需要习新技术?其中一个答案:为了设计出上面这个极佳的产品体验!

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    成为超级类,驯服

    关键字全网搜索最新排名【机器习算法】:排名第一【机器习】:排名第一【Python】:排名第三【算法】:排名第四少数看到未来塑造历史的,往往是一小群向前看的创新者,而不是向后看的大众。 是数据应用的终极方向在未来10年甚至更久的时间里,、大数据等新技术都将是众多产业技术和应用发展的突破点。当遇上大数据,变革正在不断发生。 ;刚刚结束的十九大报告中提到“推动互联网、大数据、和实体经济深度融合”。 即将彻底改变类经济和社会,甚至是类的身体和心。当潮水涌来是螳臂当车,还是江心弄潮陈晓理博士认为,应对带来的转型阵痛最好的方法是:了解,习以及操纵。 亲手操作数据科,像带小狗一样调教自己的,成为驯服的超级类。

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