近年来，人工智能（AI）推动了高性能自动学习技术的发展。但是，这些技术通常是逐个任务应用的，这意味着为一个任务训练的智能代理在其他任务（甚至非常相似的任务）上的执行效果会很差。 为了克服这个问题，列日大学（ULiège）的研究人员开发了一种基于生物学机制的新算法，称为神经调节。该算法可以创建能够执行训练期间未遇到的任务的智能代理。 神经调节通过化学神经调节剂修饰神经元本身的输入、输出特性。 ? 突触可塑性是人工智能所有最新进展的基础。然而，到目前为止，还没有科学的工作提出将神经调节机制引入人工神经网络的方法。 这个相当特殊的结果，是本周在《PLOS ONE》杂志上描述的，是列日大学的神经科学家与人工智能研究人员之间极富成果的合作结果，该研究人员开发了智能算法：两名博士学位。 学生Nicolas Vecoven和Antoine Wehenkel，以及两位教授Damien Ernst（人工智能专家）和Guillaume Drion（神经科学家）。
Adobe Sensei是Adobe公司推出的一个基于深度学习和机器学习的人工智能平台，可以应用在Photoshop、lightroom等软件中登录，登录后Adobe Sensei可以帮助设计师辅助修图处理视频 Adobe在2月8日公布了一系列面向营销人员和公司的新功能。这些新增加的功能利用了其人工智能系统Adobe Sensei，并将于下个月推出。 新功能包括智能裁剪，智能标签，可以预测和自动添加图像元数据，以及快速的方法来让旧的PDF表单“活跃”起来。 智能裁剪是用Adobe的库存图像进行预先训练的，并且通过向供应商的产品图像库中的图像多次学习，这项功能会变得更智能。 消费者调查显示，有4%的消费者使用了人工智能助手或智能扬声器，比如亚马逊Echo。Stark说，随着这些产品越来越受欢迎，该调查的下一个版本肯定会包括更多关于语音购物的内容。
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在很长一段时间内，我们对于人工智能的印象和认识都来源于科幻电影，每当提起人工智能，我们的大脑总会浮现出未来感，科技感的画面或者词语。 人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能的实力将其分成三大类。弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 智能家居的应用 我们日常生活中已经每天都在使用人工智能了，只是我们没意识到而已。人工智能现在已经能实现很多功能了，比如 语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。 从实现新功能方面说，视觉的发展的趋势主要有两方面，A) 集成更多的模块，从问题的各种不同方面，解决同一个问题（比如Mobile Eye，就同时使用了数十种方法，放到一起最终作出决策） B) 使用新的信息 这方面最好的例子是M$的Kinect，这个产品最让人拍案叫绝的就是那个红外pattern投影仪。 2. ===理论基础=== 这里说的是数学理论，是为实现功能解决问题而存在的。
【导读】关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。 事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。 1. Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能 https://www.oschina.net/p/snake-ai 推荐理由：一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。 使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。 AI 的目的是让蛇尽可能的吃更多的食物，直到吃满整个地图。 Demo ? 5. 与其它人工智能绘画不同，CycleGAN 的研究团队试图建立一个可双向转化不丢失信息的双向算法。
现状： 目前网络上充斥着越来越多的网页数据，包含海量的数据，但是很多时候，不管是出于对产品需求还是数据分析的需要，我们需要从这些网站上搜索一些相关的、有价值的数据，进行分析并提炼出符合产品和数据的内容 从功能上来讲，爬虫一般分为三个阶段： 数据采集 （网络请求模块） 处理 （爬取流程控制模块） 储存 （内容分析提取模块） 聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。 网络爬虫原理 网络爬虫原理： Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。 解析器： 解析器是负责网络爬虫的主要部分，其负责的工作主要有：下载网页的功能，对网页的文本进行处理，如过滤功能，抽取特殊HTML标签的功能，分析数据功能。
，是如何做到的，Java又是如何识别语音的？ 、人工智能等等。 文本无关声音识别已经被研究很长时间了，不一致环境造成的性能下降是应用中的一个很大的障碍。 动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频。1963年Bogert et al出版了《回声的时序倒频分析》。 使用矢量量化法，语者的一套短期训练的特征向量可以直接用来描绘语者的本质特征。但是，当训练向量的数量很大时，这种直接的描绘是不切实际的，因为存储和计算的量变得离奇的大。 想骗过语音识别系统要有高质量的录音机，那不是很容易买到的。一般的录音机不能记录声音的完整频谱，录音系统的质量损失也必须是非常低的。对于大多数的语音识别系统，模仿的声音都不会成功。
AiTechYun 编辑：Yining 微软正在对人工智能和机器学习进行大笔投资。微软计划在Windows 10中加入更多人工智能功能。 微软已经在Office 365，Windows 10照片应用（Windows 10 Photos app）内部，甚至在Windows Hello这个面部识别功能中都添加了人工智能功能。 ? 数据科学家和人工智能模型的开发人员将能够将他们的创新部署到这个庞大的用户群中。每一个在Windows 10上开发应用的开发者都可以使用人工智能模型来实现更强大、更有吸引力的体验。 对于Visual Studio的早期版本，开发人员可以使用MLGen工具生成代码接口，然后手工将其添加到他们的项目中。这一功能也将很快用于人工智能的Visual Studio工具中。 ，WinML和Windows开发者的人工智能平台应该能帮助这些功能实现更多的任务。
该公司宣布了可能是迄今为止最重要的操作系统更新，并推出了iOS 12。通过一系列的Siri增强功能，由Siri人工智能驱动，苹果将iPhone变成了一款高度个性化的设备。 这个“全新的AI人工智能iPhone”——明确地说，就是你的老iPhone运行着一个新的移动操作系统——你的手机将会了解你在哪里，你在做什么，你需要知道什么？ 这功能可以说是非常酷的——它从技术上得到了无数开发人员的热烈欢呼——这肯定是一个强大的用户特性。 与此同时，ios12新推出的一套digital well-being features功能将在特定时间隐藏用户的通知——例如，当你启用了“请勿打扰”功能时。 因此，苹果也有很大的机会在人工智能设备市场占据主导地位。
人工智能给用户带来的便利，正在潜移默化地改变着人们的生活。人工智能正在以摧枯拉朽的势态向各产业渗透。 这是近十年来科技领域最大的技术变革，对于已经处于缓慢技术演进的智能手机产业而言，人工智能带来的机遇，可能是近十年内智能手机产业最大的机遇。 ? ，华为Mate 10的这些功能你一定要知道。 并且，有了AI人工智能的加持，可以在本地进行快速翻译，不能上网都可以准确翻译。 ? Mate 10语音助手可以对手机进行智能检测，并给我们提供了一键优化的功能，同时，语音助手也在不断的学习，人工智能强大之处并不在于能立即实现多少功能，而是通过手机端AI的不断学习来更加适合用户的使用。
函数 D 可以计算 Wolfram 语言中各种类型的导数，是系统中最常用的函数之一。我写这篇帖子的目的是向你介绍版本 11.1 中 D 的令人兴奋的新功能，让我们从导数的简单历史介绍开始。 下面所示的动画显示了利用上述斜率公式求得的切线沿曲线变化的情况： ? 在简单的例子中，直接把无穷小量 h 设为 0 是可行的，但要求有相当的创造能力来计算某些较难例子中差商的极限值。 这正是 D 所实现的求导数的代数方法，允许我们用如下所示的一行输入直接计算 Sin 的导数： ? 从函数的导数开始，我们可以计算更高阶的导数，以便对该函数所描述的物理现象有更深的了解。 除了对 D 函数功能的改进外，版本 11.1 还对该重要功能的文档进行了全面的更新。参考文档页面现在包含了许多在普通大学微积分课程中会遇到的类型的应用实例。 我们希望版本 11.1 带来的该函数的增强功能会为其增色，从而吸引更多用户使用它。欢迎大家就新功能提出意见和反馈。
现在，谷歌的电子表格（Spreadsheet）应用获得了许多新功能，目的是让数据透视表（一种强大的数据分析工具）变得更容易访问。 ? 谷歌希望这些新功能能够帮助那些电子表格操作的普通用户更易接近那些高级用户已经熟悉的功能。此外，这些新功能还为新手用户提供了一个数据透视表基础，他们可以在未来的基础上构建一个特定的用例。 Beri Lee是谷歌公司的产品经理，他说，公司致力于将功能添加到表单上，这样所有的用户都能保持他们的关键工作流。 表单还获得了一个新的公式自动补全功能，当人们开始输入一个函数，并为他们提供一个自动填充的可能公式列表，比如在一排数字末尾的总数和平均值。 现在，所有这些智能功能在理论上来看都很好，但如果它们与谷歌现有的人工智能驱动分析功能类似，它们就不会总是完美地运行。在这种情况下，用户将会很烦躁，试图像以前一样，尝试正确的下一个动作。
微软也开始进军通用型人工智能领域。 有消息称，微软将建立一个新的人工智能实验室，用以专门开发更加通用的机器学习系统。 据了解，这个新的人工智能实验室叫做“微软研究院AI”，位于微软雷蒙德总部。 在人才方面，微软将请来100多位来自于人工智能子领域的科学家，其中所涉及的领域包括自然语言处理、感知、学习等等。此外，该实验室还将与麻省理工学院的大脑、思维和机器中心开展相关合作事宜。 ? 举个例子，基于通用人工智能的系统，其不仅可以为司机规划最佳路径，也可以帮助是被理解手势动作或是表情等等。 目前我们可以看见很多公司都在从事人工智能方向的研究，也研发出了不少的产品。 不过，当我们仔细观察就会发现，这些产品大多只能针对性的解决某一方面的问题。比如图像识别技术，它能准确识别出图像，但也只能从事图像方面的工作。 在对未来的设想中，通用性人工智能是一种众望所归的趋势。 不过，对于通用型人工智能，也有一部分业内人士并不抱有太大的希望，就像联想之星CometLabs的主管合伙人萨曼，其就在近日表示通用的“最优人工智能”并不存在。
整理 | 弯月 编辑 | 郭芮 来源 | CSDN（ID：CSDNnews） 人工智能（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，将为你呈上一份人工智能全球监控指数（AI GLOBAL SURVEILLANCE，简称AIGS）报告。 IBM的智能城市的关键部分之一就是公共安全，该功能使用了传感器阵列、跟踪设备和监视技术来提高警察和安全执法部门的能力。 华为在智能城市的公共安全方面也走在前列。 华为向执法部门宣传的“智能城市”的功能为“预测、防止并减少犯罪”和“解决新的威胁”。 AI监控所需的技术 另一类技术不是直接负责监控的程序，而是负责提供实现应用程序必不可少的关键功能。如果没有云计算功能，那么高级视频监控和面部识别摄像头将无法运行。
这些影视作品的创作动力（作品的输入）可以看作是人类本身的需求使然，同时影视作品的传播（作品的输出）也在引导人们产生对人工智能的愿景。这些作品中智能体的共性可以看作是人类期待的人工智能之缩影。 勾勒人工智能的轮廓 字面上“人工智能”由“人工”和“智能”组成，可视为由人类实施构建的智能体，显然这个智能体注定携带着较强的拟人属性。 如果说影视作品中智能体的共性（忽略机械特性）是人类期望的人工智能，那么共性就可勾勒出人工智能的定义。以影视角色和功能目标为导向会更加形象。 这些智能体的共性我认为都有两个层次。 人工智能的界定标准和简单定义 把人类智能推广到人工智能，便能得到人工智能的基本判定标准：目标体是否拥有“本我”这一根本要素。 一方面使人类从繁重的劳动中解放出来，提高了人类的生产力；另一方面也为实现DIX和部分的ALT创造了条件。 当下人们或多或少都有讨论人工智能对人类的危害，甚至担忧人工智能取代人类在地球上的支配地位。
前段时间读了李开复的《人工智能》，对于有关什么是AI，李开复给出了五种定义，我更加认可第四种： AI 就是会学习的计算机程序 AI终究还是程序，而程序能干什么，干的怎么样是取决于不同的算法的。 算法 Algorithm，是AI的第一个要素。 这一轮的人工智能的复兴离不开“机器学习”，尤其是“深度学习”。接下来，让我们看看，计算机程序是怎么“学习”的。 当拥有了不同的“模型”，计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。 为了让计算机学的更好，需要大量的“训练数据集”，这不就是“大数据”么？因此，这一轮的人工智能复兴，和大数据是紧密关联的。 不同类型的任务需要水管以不同类型的方式进行安装和连接。 当计算机看到一张写有“田”子的图片时，就将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。
总之，所有这些条件都汇总到两个条件：物质和人类的智能，而人类的智能其实就是眼、耳、鼻、舌、身、意识六种功能的整合智能。 四、人工智能极限推演 未来的人工智能的发展极限如何呢？ 所以，我们既然讨论人工智能的边际，就要推演到功能的边际和时空的边际，时空上推演到未来无穷时间和宇宙无限空间下，人工智能的存在和运作方式。 心法无形无相，心法可以出生物质法（色法），但反过来却不能成立，是虚妄想，而人工智能确实是人类的前六识通过外在物质方面的功能延伸。 那么继续向极限的方向考虑，也就是原则上，虽然在工具或术的实际功能和性能方面，人工智能可能达到并超过大部分正常人类的前六识在相同的功能和性能方面的效果。但充其量，也是人类利用自己的智慧制造的工具而已。 就像人的手再硬，也没有办法达到人类制造的铁锹的功能和性能。 有人说“人工智能”有一个功能做不到，那就是像人类的直觉一样的功能！
随着科技的发展,我们的生活变得越来越方便。然而任何事物都有它的两面性。当然人工智能也不例外。 一方面，人工智能给我们带来了非常多的便捷。 智能，不仅仅在这些很小的东西上体现，据报道，以后我们的汽车也可以该变成无人驾驶的汽车。人工智能增进了人与人之间的距离。同时,人工智能使我们的生活更方便。 目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作 我个人认为，人工智能是人类最受益的。因为我们有了人工智能后，我们的生活变得更有趣和方便，智能机器人的事情也许不会发生。 人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。
科技改变生活 12月14日，微软在旧金山举行的一场关于AI的主题活动中，宣布旗下搜索引擎产品必应将加入一系列人工智能的新特性。 据微软人工智能研究组的项目经理Kristina Behr介绍，目前在搜索引擎的挑战已经不是搜索信息了，在这方面AI的能力已经很强大，现在的痛点是如何让海量的信息具有意义。 另外，必应的图像搜索功能也得到了加强，经过对象识别模拟训练，它可以更准确地识别图片中的物体，包括人物的穿着和地标性建筑等对象。 据悉，Bing国际版搭载了人工智能助手微软小冰，小冰已更新到第五代，成长为能够进行情感计算，面向情商方向发展的人工智能系统，它可以根据对话分析人的情感并作出分析，让对话更加流畅地进行。 必应国际版的功能升级包括增强英文语义搜索功能，囊括20亿知识图谱，能够在提供搜索结果的同时，进一步为用户展现与搜索主题相关的知识图谱，帮助用户更全面的掌握相关知识和信息；实现跨语种的搜索体验，当用户用中文搜索
静息状态下的功能连接为内在的大脑网络组织提供了实质性的见解，然而来自内在网络组织的任务相关变化的功能重要性仍然不清楚。事实上，这种与任务相关的变化很小，表明它们可能只有最小的功能相关性。 我们使用活动流映射——种建立经验衍生网络模型的方法——来量化任务状态功能连接(高于和超过静止状态功能连接)在塑造(女性和男性)人脑认知任务激活中的功能重要性。 我们发现，任务状态功能连接可以用来更好地预测所有24种任务条件和所有360个测试的皮层区域的独立功能磁共振成像激活。 此外，我们发现预测的准确性受到个体特异性功能连接模式的强烈驱动，而来自其他任务的功能连接模式(任务 - 一般功能连接)仍然改善了静态功能连接之外的预测。 我们最近开发了一种方法，通过将FC整合到简单的预测任务诱发激活的网络模型中来量化静息态FC的功能相关性。在这里，我们试图将这种方法扩展到任务功能磁共振成像数据，以评估任务状态功能相关。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别 ，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？ 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。 这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。 //instance.setDatapath("the absolute path of tessdata"); //如果需要识别英文之外的语种，需要指定识别语种，并且需要将对应的语言包放进项目中
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