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之声期:当遇到虚拟现实

数据猿导读4月27日下午,由数据猿、BitTiger、微软加速器·北京联合主办的硅之声论坛期在微软亚太研发总部召开。本论坛的主题为AI in VR,数位专家在论坛上进行了分享。? 随着AR、VR和技术热度的上升,技术在VR和AR领域的应用也成为了热门话题。 数据猿、BitTiger、微软加速器·北京联合举办的硅之声论坛期专门邀请了数位行业内专家为我们分享了技术在AR、VR领域内的应用。? 目前行业内主要存在的问题是缺乏优秀的与AR、VR技术才。他还对现场的程师们提出了自己的建议:一,程师的技术力一定要过硬,一定要把数学学的更好。 程师要有实践力。面向对象的编程是很重要的,“往上可以走,往下也可以走”。三,程序员要懂得修养与塑造自我。楚含进说:“你可以做一个非常有体面的程序员,为什么?

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【虫】的

近些年来,机器视觉和的发展正在将艺术拉下神坛,几乎的一切领域都正在被所解构和颠覆。可以毫不夸张的说,似乎很快就够达到“虫”(风月无边)的境界。 一幅图像似乎摄于春夏,洋溢着勃勃生机;幅图像似乎是深秋日暮,没落抑郁。 如上几个例子不容置疑地展现了的方法可以分离艺术内容和艺术风格,并且够恰切地表示内容和风格,自如地转换,合成艺术风格。 虽然计算机的力令惊艳,但是今天最终艺术作品的审美和评判依然不可替代地由类来完成。那么,是否会在不远的将来,类的审美力也会被量化,由数学公式精确地推演,最终由来越俎代庖呢? 真地够达到“虫”的境界吗?我们类是应该对此期待还是恐惧?

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    书评

    把这本书作为方面的阅读考虑,是因为,如果不从生命进化的宏大视角去观察的演化发展,在众说纷纭的氛围中,对的本身及未来会莫衷一是。 《科学的极致:漫谈》?作者:集俱乐部民邮电出版社,北京,2015年8月简评:集俱乐部是国内一个围绕进行学习讨论的研究者共同体,出版了一些值得拥读的著述。 本书由多位作者单篇论述构成,从的起源一直谈到的应用。 其实,从进化的角度而,(或者说对模拟和仿生)的发展,正开始给脑进化带来新的压力和挑战,这一,就看我们否再飞跃了。《算法时代》The Formula? 所以,你看,讨论,不光看那些技术及其影响的本身,更要把置于整个生命进化过程之中。

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    歌提出帮助开发的方法

    澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章,称歌的研究者们正在利用开发更强大的歌已经宣布了的另一项重大进展,即一种新的机器学习方法,够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上,就是教学会教导自己。这些神经网络设计为模仿大脑的学习方式。 根据歌所得到的结果,在寻找解决问题的最佳方法方面,AutoML甚至可类专家更聪明。这可为构建未来的系统节省了大量的作,因为它们够部分自建了。 歌表示,AutoML仍然处于起步阶段,但、机器学习和深度学习(模仿大脑神经元的高级机器学习技术)都在努力融入我们的日常应用中。 有了AutoML的帮助,我们的平台应该够更快地变得更,虽然可还需要等待一段时间才看到安卓相机应用程序的优点。在此之前,应用程序开发员和科研作者将够利用AutoML。

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    章 知识表示方法

    参考链接: 中的知识表示章 知识表示方法 教学内容:本章讨论知识表示的各种方法,是课程三大内容(知识表示、知识推理、知识应用)之一,也是学习其他内容的基础。  要求把所有圆盘都移到柱子3上,每只许移动一个,而且只先搬动柱子顶部的圆盘,还不许把尺寸较大的圆盘堆放在尺寸较小的圆盘上。    课后作业:教材章习题2-2与2-5 4、与或图构图规则   (1) 与或图中的每个节点代表一个要解决的单一问题或问题集合。图中所含起始节点对应于原始问题。    从本质上讲,接点之间的连接是元关系。语义网络从本质上来说,只表示元关系,如果所要表示的事实是多元关系,则把这个多元关系转化成一组元关系的组合,或元关系的合取。 (2) 角色 用来表示在剧本所描述的事件中可出现的有关物的一些槽。   (3) 道具 这是用来表示在剧本所描述的事件中可出现的有关物体的一些槽。

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    「 Mix+24期

    机器何时超越类? 区块链,有dapp store……----MIT的手套 手套 VR AR 科技前沿 增强现实(AR)和虚拟现实(VR)公司多年来致力于开发可将现实生活中的物体纳入其数字化世界的系统。 考虑到这一点,麻省理学院计算机科学与实验室的一个团队开发了一种手套,该手套可以检测您的手势,并可以区分30多种不同的家用物体。----AI可以制作游戏吗? 在每迭代中,每个神经元被去掉的概率为p。 ----Fontjoy ,一键自动匹配同性质又有所区别的字体 字体 帮助设计师们提升筛选字体效率的同时,也会带来一定的惊喜感,提供源源不断的灵感。

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    「 Mix+25期

    机器何时超越类?Knowledge def mix( ):本期收录-建筑歌实验产品、模型攻击----目录 NO.25----根据用户勾画的草图,系统自动生成3D的建筑模型。 模型提取攻击 方法 ----keen,歌最新的实验项目,基于机器学习的pinterest自动版本 案例 歌 Pinterest 自动收集 每个感兴趣的领域都被称为“敏锐度”(keen) -这个词通常用来指称具有力敏捷的 ……----「 Mix+ 」 专刊每期由mixlab社区精选。 收录的相关内容,包括AI产品、AI技术、AI场景、AI投资事件、AI的思维方式等,MIX的主题包括:AR、VR、计算设计、计算广告、设计、写作、虚拟偶像等。 时代,之间的差距,体现在AI使用力上To Be Continued……

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    TinyML - 超功耗边缘侧

    具备微小级别机器学习力的硬件产品,已经可以足够适用于各种商业应用或者新的架构(如内存中计算, in-memory compute). 算法,网络,和于100KB的模型(models down to and below)取得了巨大的进步。视觉和音频领域的功耗需求快速增长。 技术的进步和生态的发展,为TinyML的发展赋予了巨大的动。 具备视觉力的语音识别设备可以解决这个问题。 参加2020年TinyML峰会的都是嵌入式芯片,软件,算法等行业的领先公司。 详细信息请访问-https:www.tinymlsummit.org比如TensorFlow Light -

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    歌开源系统TensorFlow

    歌于周一发布全新系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。 歌表示,TensorFlow将完全开源,可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一手机之上。 这无疑会对机器学习的研究带来巨大回报,结果是让科技更好的为每个作。奖励:TensorFlow不仅仅是机器学习。 它对于正在进行非常复杂的数据研究(从蛋白质折叠道天文数据分析等)的员来说非常有用。 据了解,歌之所以将TensorFlow开源,是希望通过此举激发更多创新,并简化研究员的学习和操作,以更方便地分享创意和代码。

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    新军备竞赛:

    脸谱公司已将数名声名卓著的科学家招致麾下,其中还从歌公司挖角成功,“抢”走了一名专家。 歌进军领域已有数年时间,该公司网罗了多位业界顶尖的科学家,比如国际上和机器学习领域最权威的学者之一、斯坦福大学实验室主任吴恩达(音译)和机器学习领域的泰斗、加拿大多伦多大学教授杰弗里 有报道指出,今年1月份,歌出资4亿美元收购了英国一家名为“深度思考(DeepMind)”的公司,知情士称,歌正在大规模招揽领域的精英,收购“深度思考”是这一计划的一部分。 “脸谱”公司也曾对“深度思考”青睐有加,不过,却被歌捷足先登。歌还使用来改善其具有语音播报功的搜索和Google Now、歌地图及无驾驶汽车等。 数字个助手是竞争高地Tempo AI公司研制出了一种“日历”移动程序,这是一款针对商务士的个助理应用,够很好地帮助商务士准备下一会议。

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    GMIS 2017 | 歌云李佳:歌如何开发和应用

    大会共计 47 位嘉宾、5 个 Session、32 场演讲、4 场圆桌论坛、1 场机大战,兼顾学界与产业、科技巨头与创业公司,以专业化、全球化的视角为从业者和爱好者奉上一场机器盛宴。 大会天,全天议程中最受关注的是多位重要嘉宾出席的领袖峰会,包括《:一种现代方法》的作者 Stuart Russell、四范式联合创始兼首席科学家杨强、科大讯飞执行总裁兼消费者事业群总裁胡郁 下午,作为本大会的神秘嘉宾,歌云业务机器学习研发主管李佳博士为我们带来主题为企业如何运用的主旨演讲。 歌云的作主要围绕四大支柱:数据、计算力、算法和才展开。 其,数据方面,没有的数据只是噪音。商业公司需要收集这些信息进行处理,整理数据并推进机器学习。歌有着非常多样化的数据集,像 YouTube 音乐数据也整合起来了。三,算法方面。

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    迈向三代

    来源:清华大学研究院本文多图,建议阅读10+分钟本文为你介绍张钹院士的文章《迈向三代》。 符号主义(即一代)到上个世纪八十年代之前一直主导着AI的发展,而连接主义(即)从上个世纪九十年代逐步发展,到本世纪初进入高潮,大有替代符号主义之势。 清华大学研究院院长、中国科学院院士张钹教授在“纪念《中国科学》创刊70周年专刊”上发表署名文章,首全面阐述三代的理念,提出三代的发展路径是融合一代的知识驱动和代的数据驱动的 自2018年成立以来,清华大学研究院本着“一个核心、两个融合”的发展战略,大力推动的基础理论和基本方法的源头性和颠覆性创新,在基础理论、关键技术和产学研合作等诸方面取得了创新成果 以下全文刊载张钹院士的文章《迈向三代》。编辑:黄继彦校对:林亦霖

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    游戏 读书笔记 () 游戏简史

    而历史的车轮在此刻也在逐渐的加快,年,中国的柯洁也在3番棋上输给了升级版的AlphaGo, 而后面DeepMind也迅速的发布了AlphaGo Zero 和 AlphaZero, 基于深度强化学习+ 不过学术界还是更希望够开发出一个AI可以在视频游戏中也超过类最高的水平。在视频游戏AI中一个重要的里程碑是由歌的Deepmind在2014年达成的。 对于的学院派来说,是在游戏前面的,他们的目标是尽可的应用和计算的技术来增强NPC的行为力。 举例说来,一个平台游戏是80年代中期发行的,一个称射击游戏和实时战略游戏都是90年代早期发行的。在那个时代,在游戏中使用先进的技术的力是远远不如现在的。 对于希望创造一个有趣的游戏角色的学术界研究者来说,最好的方式可是设计一种新的从源头上就需要的游戏。

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    游戏 读书笔记 () 游戏简史

    对于的学院派来说,是在游戏前面的,他们的目标是尽可的应用和计算的技术来增强NPC的行为力。 而历史的车轮在此刻也在逐渐的加快,年,中国的柯洁也在3番棋上输给了升级版的AlphaGo, 而后面DeepMind也迅速的发布了AlphaGo Zero 和 AlphaZero, 基于深度强化学习+ 不过学术界还是更希望够开发出一个AI可以在视频游戏中也超过类最高的水平。在视频游戏AI中一个重要的里程碑是由歌的Deepmind在2014年达成的。 对于的学院派来说,是在游戏前面的,他们的目标是尽可的应用和计算的技术来增强NPC的行为力。 举例说来,一个平台游戏是80年代中期发行的,一个称射击游戏和实时战略游戏都是90年代早期发行的。在那个时代,在游戏中使用先进的技术的力是远远不如现在的。

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    游戏 读书笔记 () 游戏简史

    而历史的车轮在此刻也在逐渐的加快,年,中国的柯洁也在3番棋上输给了升级版的AlphaGo, 而后面DeepMind也迅速的发布了AlphaGo Zero 和 AlphaZero, 基于深度强化学习+ 不过学术界还是更希望够开发出一个AI可以在视频游戏中也超过类最高的水平。在视频游戏AI中一个重要的里程碑是由歌的Deepmind在2014年达成的。 对于的学院派来说,是在游戏前面的,他们的目标是尽可的应用和计算的技术来增强NPC的行为力。 举例说来,一个平台游戏是80年代中期发行的,一个称射击游戏和实时战略游戏都是90年代早期发行的。在那个时代,在游戏中使用先进的技术的力是远远不如现在的。 对于希望创造一个有趣的游戏角色的学术界研究者来说,最好的方式可是设计一种新的从源头上就需要的游戏。

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    赋予机器“做梦”的

    随着最近的神经科学发现展示了做梦对记忆巩固的重要性,歌旗下的公司DeepMind率先研发了一项可让机器做梦的新技术,以便提高它们的学习效率。 借助这项技术,DeepMind的研究员将学习效率提高了10倍,令印象深刻。考虑到机器已经够在大多数游戏(例如国际象棋和围棋)中战胜类,您可会问,的“梦境”为什么有必要。 截至目前,许多令印象深刻的壮举都由使用监督式学习方法的实现,即由程序员提供有序的“训练数据”,而则学习如何检测数据内的模式。这是训练机器的十分直接的方法,但肯定不是类学习的方法。 DeepMind的研究员主要关注非监督式学习方法,因为它最有希望创造出具有一般类。 因此,尽管还不确定机器是否有一天够梦见电子羊,但考虑到我们持续为机器设想的社会角色,似乎很快就会梦见裸体出现在学校这类尴尬情境的可性越来越高。

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    【美林300页报告摘要】+机器=业革命?

    其中,分析师们依据最新的科学研究进展,对机器革命的影响作了概括。他们认为这称得上是在蒸汽革命、规模化生产革命以及电子革命之后的业革命。 美林证券表示,“基于机器会代替类完成大量作,一个主要的危险就是有加剧劳动者两极分化的可性,尤其是对于服务性职业之类的收入职业,也会对中等收入的体力劳动职业有很大威胁。” 在作者们的计算中,机器在全球的总体市场预计在2020年之前会达到1527亿美元(约合990亿欧元),而在一些行业对于机器的引进可令生产力提高高达30%。? 他们指出,2014年歌在短短2个月内连续收购了8家机器公司,从研制大狗机器(BigDog)的波士顿动力公司到擅长深度学习的DeepMind,都在其收购名单中。 “有史以来,我们处于创造了大量多余的、不需要的口的危机中,”他说道,“问题应该是,什么样的经济是你想要的,以及它满足类的什么需求?”?

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    歌想让具有的意识?

    创新场董事长李开复曾说,最懂的公司绝对是歌。?歌在研发方面一直领先其它巨头公司,我们现在生活中、业上以及科学领域所听到的、用到的许多产品均由歌公司提出。 而在全球进入时代,歌的每一新发现都可以引领世界科技走向热点,所以们对于歌的创意以及想法格外关注,不仅仅是他们拥有全球最具专业的团队和顶尖才,还在于其实力和创造力。 近期,歌公司提出一种新想法,让一样具有主观判断意识。虽然这是公司所普遍追求的境界,但是就现在的技术来说,还不足以完成这一艰难任务。 近期,歌公司提出一种新想法,让一样具有主观判断意识。虽然这是公司所普遍追求的境界,但是就现在的技术来说,还不足以完成这一艰难任务。 据了解,歌此实现从诸多的图片中选择一张最“喜欢”的,这听起来够不可思议吧,毕竟判断意识使我们类以及有生命的生物才具备的“功”,通过程序创造的机器也可以有这方面的意识吗?

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    产业革命:始于 | 周末长文

    1956 年,达特茅斯学院的助理教授 John McCarthy 创造了「」(AI)一词,指那些够表现出行为的硬件和软件,用 John McCarthy 的话说,就是「制造机器,尤其是计算机程序的科学和程 数据创造的「浪潮」开始于十世纪八十年代,涵盖文档和交易数据,可以联网的台式 PC 的普及也加速了这浪潮。 接下来是数据的「浪潮」,是非结构化媒体(电子邮件、照片、音乐和视频)的一爆发,普及化的手机联网后会产生网页数据和元数据。 历史上,产业革命会通过新的量来源和传动装置改变生产和交流方式。18 世纪 80 年代,产业革命通过蒸汽动力实现了生产自动化。19 世纪 70 年代,产业革命通过电力实现了大量生产。 20 世纪 70 年代以来,产业革命通过电子业和软件技术实现了生产及通讯的自动化。现在,软件遍布整个世界,信息处理成为了价值创造的首要来源。机器学习使我们的世界更加化,将产生历史性的利益。

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    迎来发展浪潮,全球产业生态系统逐步完善

    2016年,经历了两起两落迎来了发展浪潮,技术驱动下的从实验室走向了市场,并进入了快速发展阶段。 1950-1969 兴起阶段 以控制论、信息论和系统论作为理论基础,对开始探索。 1950年,图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习被提出。 1955年,达特茅斯学院会议首提出“”。 1957年,罗森布拉特发明一款神经网络Perceptron。1970-1979 阶段被称为经典符号时期,此时与认知心理学、认知科学紧密相连。 1990年,计算机DARPA没实现。1991年,日本设定的“五代程”失败。 21世纪初期至今 快速发展阶段 大数据、云计算、以及认知技术等的出现和发展,推动了深度学习技术在领域普及化,并推动语音识别、图像识别等技术快速发展并迅速产业化。

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