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简史看先驱们

2017年是中国领域发展的关键之年。无论是《政府作报告》还是10月的十九大报告,都将作为一项发展内容明确提出,这意味着上升至国家战略层面。 2017年8月3日,腾讯公司正式发布了影像产品——腾讯觅影。同时,还宣布发起成立了影像联合实验室。2017年10月11日,阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。 达摩院的成立,代表着阿里巴巴正式迈入全球等前沿技的竞争行列。 近代西方的发展极大的促进了进入萌芽阶段,这一时期与其说是不如说是技术上自动化研究。1763年,Thomas Bayes创造了一个推理事件概率的框架。 1973年,James Lighthill在给英国研究委员会所做的报告中称:“迄今为止,的研究没有带来任何重要影响。”结果政府大幅度削减了对AI研究的资金支持。

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| 划分水平的四个等级

(Artificial Intelligence,简称AI),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。 在当今时代背景下,现有各个不同应用领域里技术的水平高低情况和已经达成的水平如下:巅峰级水平在一些规则完备、策略空间较的应用场景下,例如在19*19的棋盘里下五子棋,如今的计算机技术已经可以穷举所有可的对弈情况 之所以在不同领域的发展水平不一致,主要是受三个因素影响,具体包括:因素1 规则和评价方法的明确程度越是简单明确、并且计算机可以量化评估的问题,通过来实现的代价越,例如棋牌类游戏,计算机可以发挥的作用很大 然而现实领域里,很多训练数据的积累作才刚刚开始。尤其是监督式习所需要的“标注数据(Labeled Data)”的积累,往往需要大量的参与,成本很高,大大制约了在相关领域里水平的提升。 从弱类级起步,到强类级、超越类级、巅峰级,任重道远。发展的脚步通常都是先易后难、化繁为简。

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    时间:OCR是的基础之一

    OCR是指光设备(扫描仪、数码相机等)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程,其本质就是利用光设备去捕获图像并识别文字,将眼的力延伸到机器上 此概念是在1929年由德国家Tausheck最先提出来的,后来美国家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。 如文字中包含多种语言,每种语言含有多种字母,每个字母又可以有不同的大、字体、颜色、亮度、对比度、排列和对齐方式等;因拍摄图像的随意性,文字区域还可会产生变形、模糊断裂等现象。 论起OCR的应用前景的话,仅看其隶属于计算机视觉领域的一个分支,再联系到当前的发展,其前景可想而知。再往细讲,除了翻译、购物意外,OCR未来最大的发展潜力在于机交互。 文字代表了类的所有慧与思想,如果机器够进行文字识别,那它将够进一步获取知识、类,进而与类进行更为自然的交互,或是协助作,提高效率。

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    【通俗易懂,图漂亮】和机器习的

    技术的新变革时代以机器习为代表的技术,已经被业界公认为是自互联网以来最伟大的技术革命。 “听”(计算机听觉)、“读”(自然语言处理)等方式在基于数据经验的基础上做出超越的决策和行为。? 机器习的算法机器习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是机器习集技术、与艺术于一体,它有别于传统,是现代的核心。 机器仍旧是机器,它并不够像类一样习,最终机器给出的决策,其实还是一长串 if... then... 条件语句的判断结果。 为了让更多了解所谓的和机器习是怎样作的,本文借用 R2D3 的可视化案例,描述对一个简单问题的分析过程。

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    与星球大战

    与星球大战?On this week episode is science and star wars, artificial intelligence. ,。 本周,我们关注的是AI,像Watson这样的机器,不再是幻世界的幻想,而是真实存在的,而且每天都在帮助我们。 在这里,我们进行了基础研究,推进Watson 和一些分裂数量,并试图使社会相同。我们没有理由不去习。不过他们也可以理解并且采取情感的态度。就像Watson向我们展示的。 老实说,我们几批都在这样做。而今天我们所做的是采取,让其与类合作,更重要的是增强类的慧。

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    了解背后的

    有很多技术概念让我们够真正理解AI,但最重要要记住的是,AI是关于构建计算机程序来执行如下任务: 视觉感知 语音识别 情绪分析例如,自驾驾驶汽车需要计算机具有视觉感知力,另外像Siri这样的应用程序需要具有语音识别力 换句话说,这是一种用最少的编程方式让计算机从数据中习。 取代编写代码,你只需提供给机器数据,机器会根据这些数据构建自己的逻辑功。那么这在实践中如何作呢? 一切都是从“训练数据”开始的。 深度习深度够很好的自动习带嘈杂的数据(读取:非结构化的),以便算法够更有效地习。 它还可以:使用复杂的算法来执行任务,并在很少或是根本没有力监督的情况下进行习。习如何习。 如何将AI加入到你的业务中去现在,您将更多地了解AI背后的知识,让我们来探讨如何将AI整合到您的业务中的几种方法。第一步是了解最初部署的原理。 随着时间的推移,可以成为您业务战略的一个组成部分,因此你需考虑找到一种更具成本效益的方法,而不需要将数据导出到另一个平台。

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    IEEE终身Fellow闵应骅:

    政府、企业、技术开发者、员都在宣传、开发应用、抢占高地;通老百姓诚惶诚恐,不知道是怎么回事。这个高潮源于AlphaGo 战胜世界围棋冠军。 4.是一类 我看到,对于朱教授的讲话,网上评论很多。一个主要的反应是:理论做不出来文章,而做应用的文章实验清楚,效果明显还立即可用,大家一望便知,名声响,引用多,曝光率高。 本质上,是一类,可以应用在各种应用场景中,它是就某一个特定的应用、在特定场景下,运用感知、认知、推理、习、和执行的力,解决一个特定的问题。 应用包括感知、认知、推理、习、和执行的全过程,它的两端:感知和执行主要依赖传感器和执行机构,牵涉到的是电子程(EE)和机械。 从长远来看、从高可靠性角度来看,应用的远景规划还靠的进展。

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    及,你要失业了?

    内容来源:2017 年 7 月 29 日,猎聘网首席数据官张博在“CDAS 2017 中国数据分析师行业峰会【大数据与】”进行《的职业发展》演讲分享。 阅读字数:2738 | 7分钟阅读摘要随着(AI)的突飞猛进,遍担忧AI的应用会替代类劳动,影响就业。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http:suo.im5a9Vdh什么是Wikipedia有一段非常简洁精要的介绍,它指出是一种体,够感受环境并且采取行动,目的是为了达成某种目标或者利益最大化 AI具体分为强AI(Strong AI)和弱AI(Weak AI),所谓强AI(Strong AI)就是通用型的自动,它拥有类似类的广泛自主力,并够适应不同的任务。 这些参数在以前都是要靠调节的,非常依赖于和经验,也会消耗很多时间。超参数的优化问题超参数的优化其实相当于一个习上的习,它的目标是找到验证数据集上效果最好的超参数。

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    说AI

    “ AI(),本来是一个专业领域,众的话题,但在中国,它却成了“网红”,成为大众茶余饭后的谈资。“那个下棋的‘狗’,好厉害,以后真的干不过机器了?” “你是程序猿啊,就是搞AI,很赚钱的那个吧”,“现在就开始,你娃可有优势了”“听说现在机器都会写代码了,你们程序员也失业了”“不错吧,哪个校好啊”...对于一个中国程序员的我 图片源自中国技术部 新一代发展规划暨重大技项目启动会会上公布了首批国家开放创新平台名单:依托百度公司建设自动驾驶国家开放创新平台,依托阿里云公司建设城市大脑国家开放创新平台 ,依托腾讯公司建设医疗影像国家开放创新平台,依托大讯飞公司建设语音国家开放创新平台2. 算法这个应该是大家遍对AI的第一映像,AI就是要最牛逼的算法这类基本就说通常说的家了,研究员,专家这些才是真正的做术的,AI领域理论研究。

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    丰田首席家谈论、机器与自动驾驶

    日本丰田公司聘请了美国国防部高级研究计划局机器挑战赛负责吉尔·拉特(Gill Pratt)带领开展其与机器研发作。 ,因此问题在于如何使用和机器技术使驾驶不仅更安全也更有趣。 IEEE Spectrum:目前看来,大多数投资自动汽车技术的公司正在努力开发具有实际意义的商业系统,而丰田的和机器技术作似乎侧重于研发方面。 您的计划主要是资助、推进研究作还是希望为丰田开发出可供商业出售的系统呢?拉特:我们当然想做现实的商用系统。我们在初期与美国的两所校合作,但这决不代表我们的全部作。 拉特:我们的项目并未将硬件纳入研究范围,但降低成本和提高硬件效率这种想法具有重要意义,我们需要性更好更便宜的传感器和执行器,这也是为何迄今为止机器市场未做大的原因所在。

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    帮助家预测地震

    美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的家们正在利用预测地震。无数资金以及无数研究员的研生涯都奉献给了预测下一次大地震将在何时何地发生。 现在,在的帮助下,越来越多的家表示,他们分析海量地震数据的方式发生了变化,这可以帮助他们更好地了解地震、预测地震的行为以及提供更快速、更准确的早期预警。 家们对于过去失败的地震预测案例有着十分清楚的认知,因此,在被问及他们使用取得了多大进展时,他们总是持谨慎态度。 们之所以持谨慎乐观态度是因为他们相信:随着传感器变得越来越和越来越便宜,家们将够收集更多的地震数据。借助神经网络和类似的技术,他们希望从所有这些数据中收集新的见解。 东京大(University of Tokyo)地震家罗伯特·盖勒(Robert Geller)等部分家不相信将改善地震预测。他质疑过去的地震可以预测未来的地震这一前提。

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    家想这样给“去偏”……

    本来并不存在偏见,它不会因为无法通过逻辑来解释的理由而“想”某些东西是真的或假的。不幸的是,从创建算法到解释数据,机器习中存在着类的偏见,并且直到现在,几乎没有试图解决这个严重的问题。 来自捷克和德国的家团队最近进行了一项研究,以确定类认知偏见对解释用于创建机器习输出规则的影响。 当这些类型的为错误成为的一部分时——这意味着我们的偏见负责选择一种训练规则,这种训练规则塑造了机器习模型的创造——我们不是在创造:我们只是混淆我们自己在黑盒子里面有缺陷的观察。 随着越来越多的系统上线,个责任感也在发生变化。很快,大多数车辆将由机器操作,大量的手术和医疗程序将由机器进行。当悲剧发生时,们会指责AI开发员,甚至会把某些当作替罪羊。 重要的是,全世界的研究员都要依靠这项作并发现避免机器习中的认知偏见的方法。 否则AI只不过是类偏见的放大器而已。糟糕的势必造就更糟糕的机器

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    数据比赛汇总 2019.4

    ----中国·多媒体信息识别技术竞赛2019年3月20日 - 2019年7月 Host by 厦门市民政府 Prize: NaNNote: 为推动和引领领域创新发展,由中央网信办、 首个全国范围大型领域竞赛。 竞赛项目涵盖了当前多媒体信息识别领域的主流应用方向。 阿尔法·勒克斯特派:深度习模型优化加速 迪杰斯特拉派:网络流量均衡、报文分类格则处理 图令派:音频预处理 傅里叶派:无线信道估计、射频失真建模、调度算法----2019未来杯高校AI挑战赛 ----国际大数据分析竞赛 IEEE ISI-World Cup 2019Feb.1st - May.1st 2019 Host by DC 竞赛 & IEEE ISI 2019 & 深圳与数据研究院

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    数据比赛汇总 2019.3

    ¥300000Note: 大赛以“地铁乘客流量预测”为赛题,参赛者可通过分析地铁站的历史刷卡数据,预测站点未来的客流量变化,帮助实现更合理的出行路线选择,规避交通堵塞,提前部署站点安保措施等,最终实现用大数据和等技术助力未来城市安全出行

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    | MixAI 知识库 No.61

    #开源# #摄像头# #CHI# #2021# #论文#仿真眼摄像头 Eyecam是发表于2021 ACM CHI的论文,富有创意的前沿探索。? 设计黑客? #开源# #图像# #裁切# 采用接缝裁剪(seam carving)算法的在线具,可以任意改变图片的高度和宽度,而不会扭曲图像。?设计黑客? #脸生成# #匿名# #具# #灵感# 脸生成技术的各种应用场景 技术到底应该如何使用,才发挥最大的商业价值? ? 建筑师?#建筑设计# #设计#建筑设计的未来是什么? | 建筑 · 专栏建筑师需不需要了解??了解起来~~ ?服装设计师? #时尚# #服装设计师# 服装设计师,细分领域一览 | FashionHack 专栏‍不仅是建筑设计师,服装设计也是有很多技术的应用场景,设计师也要拓展AI技~~~?

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    | MixAI 知识库 No.63

    #3D# #设计具# spline:A design tool, for 3d一款用于交互式3D内容创作的设计具这款设计具,可使用2D方式进行3D设计,用户无需3D设计基础,除了支持添加基础的3D 跨?#设计模式# #设计师# #程序员# #商业模式# 设计模式:超越软件与设计的模式语言 设计模式是一种通用的解决方案,或者是一种规律,或者是一种经验的总结。 不管是什么职业,只是所使用的具不同而已,模式语言是类似的。? 建筑师‍?## #建筑设计# 会自我演变的空间机器,Fun Palace是什么? 深度习?## #图数据# #神经网络# get硬知识:图卷积神经网络图数据的深度习结构——图卷积神经网络。思路来源于计算机视觉中最常用的卷积神经网络泛化到图上。? 设计黑客? #生成式设计# #自动驾驶# 闪聊:生成式设计x汽车建造 生成设计便是一种全新设计技术,够根据现实世界的制造制约因素和产品性要求,利用基于的算法同步生成多种可行的解决方案,降低汽车的制造成本

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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 ——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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    数据家也可取代

    由于取代类活动的争论越来越激烈,数据家开始体验辅助自动化的好处和风险。们开始对被用来自动化一切事物的前景感到不安。 现在已经证明了它有力替代一些蓝领作(通过机器等)和白领职业(通过自然语言生成等),围绕这种技术的文化敏感度正在上升。 这种对“自动化”这个可怕字眼的厌恶,可源于这样一个事实,即使是数据家也开始担心对于取代自己作的潜在影响。 虽然布鲁斯特说,在数据作流程中取代的前景“没有什么好处”,但显然具有很多功并不完善,否则可由不太熟练的数据家处理。 正如“麻省理院技术评论”最近的一篇文章所指出的那样,缺乏有技员如果没有达到一定的自动化程度,就可会让机器习革命中断。

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    赠书 | 变“障”?关于因果关系的新

    的发展在很多方面都得益于珀尔早期的研究,他却在最新著作《为什么:关于因果关系的新》中推翻了自己,珀尔认为当前的和机器习其实处于因果关系之梯的最低层级,只可被动地接受观测结果,考虑的是 可惜这一壮举只证明:对让机器完成某些任务来说,深度习是有用的。 (来源:《为什么:关于因果关系的新》马雅·哈雷尔绘图)所以说,让机器真正“”的关键在于理解“我应该采取不同的行为”这句话,无论这句话是由告诉它的还是由它自己分析所得出的结论。 以前们讨论强大多只限于哲层面,术界也一直对“强”保持着谨慎的态度,并不敢抱有太多奢望。 但的进步从不因失败而停止,不管是无驾驶,还是其他各项技术的发展,最终都依赖于“”,类会研究出够理解因果对话的机器吗?制造出像三岁孩童那样富有想象力的吗?

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    家研发习论文的技术

    据美国亚利桑那大新闻网报道,该校一个研究团队正在采用算法习成千上万篇研究论文,以获得改善治疗癌症患者的方法。 即使够阅读每一篇文章,但要记住其内容并联系内容解答现实问题仍需要超自然的认知力,因此如何实际阅读成千上万篇论文并将其中的研究成果用于解决癌症患者治疗等现实难题,成为了一大难题。 “提取”阶段的作已在2015年夏天进入到测试阶段,在过去一年中,研究员开发了一种够运用数百种算法阅读论文的REACH计算机系统。 在最近完成的一次项目评估中,REACH系统够在几个时内处理完1000篇与RAS有关的癌症论文,得到的结果胜过了过去最先进的技术,这一切全依靠算法完成,如果让家来做这件事,作量将无法想象。 到这该研究项目结束时,REACH系统应具备推理功,即够像家或医生那样提出假设。

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