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十月,福州,300位计算机大牛带你改变世界”| CNCC 2017

1、大会主题:改变世界本届大会的主题为“改变世界(AI Changes the World)”。 ,斯坦福大学副教授、斯坦福室和视觉实室主任李飞飞,ACMIEEEAAAS Fellow、北卡罗来纳大学教堂山分校教授Dinesh Manocha,CCF理事、SPIEIET Fellow、 第三天上午的大会主题论坛将围绕“互联网应用的下一个引爆点”及“十年后的机器”展开讨论。? 4、三十场前沿技术论坛在CNCC大会的三天议程的下午场将安排30场论坛,涉及、类脑计算、区块链、存储、健康医疗大数据、深度学习、云计算、美学应用、大数据开源生态系统、慧城市、量子计算 、多媒计算等前沿技术话题。??

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身临其境的建筑:3D打印和相结合的“星形胶质细胞”

身临其境的建筑:3D打印和(AI)相结合的“星形胶质细胞”加拿大建筑公司菲利普·比斯利建筑师公司(Philip Beesley Architect Inc.)以其创新的“生活建筑”设计而闻名 作为多伦多2017年设计创新与技术博览会(EDIT)的一部分,这一概念性建筑作品融合了3D打印照明组件、传感器、玻璃制品、化学和等元素,为您提供空灵的身临其境的建筑。??? 菲利普·比斯利(Phillip Beesley)正在探索“生活建筑”的概念,例如,提出了建筑结构和建筑物是否可以“融入生活功”或者“加入生命系”。 建筑师菲利普·比斯利(Philip Beesley)表示:“该作品很坚固,但性质却很微妙,它可以用不同的表演方式与产生互动,而我们关注的重点是它否够让别到一种不同的、也许更健康的互动形式?” 建筑作室解释说,这些元素被包含在模仿有机生命的组成中,使其够创造出一种“化学皮肤”。

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、的概念研究的对象称为(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是研究的核心。编写出的程序则具实现这个数学意义上的函数。 二、的性衡量我们研究是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的

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    做招聘是一种什么

    早在你意识到之前,就已经遍布我们的周围。的快速发展,改变了们生活的方方面面,从家居到日常作到政治经济各个领域,处处都有的影子。 过去存在于幻想中的“读心术”,基于的大数据和深度学习,已够被广泛地应用。在职场上的渗透也已经开始蔓延,对比类经常容易主观地看问题,则有着得天独厚的优势。 未来会是个由参与构建的世界,不管是百年老企业还是经济新业态,都将成为“向死而生”战略反攻的竞技场。 虽然HR在招聘作上积累了大量经,但“”的情感和情绪有时会影响“理”的判断,故会导致在特定的环境下合适才的流失,但AI却可以“高效”“精准”地完成这些重复性的作。 “2017中国年度最佳雇主”的主题“数字驱动、造未来”将雇主品牌的建设理念及力管理在“新雇主经济”下社群三角模型全面升级为金字塔立模型,企业才管理也将从“文化系”“组织系”“激励系”“成长

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    如何改变顾客消费

    善解意,交互式消费,创造更卓越的消费,这些在今年的假日营销中出现的新变化,拉开了为市场提供更好服务的序幕。 佩卢苏在零售业有着资深经,曾担任Gilt的首席执行官,也担任过花旗集团的全球消费营销和互联网的首席代表。佩卢苏关于Watson的将会如何改变零售商对消费者购物的影响提供了自己的见解。 然而,今年,我认为,最令营销员兴奋的应当是终于有了改善CX(消费者)的机会。不仅授权营销员随时随地使用消费数据,而且首次对暗数据也有所启用。 维特勒:营销员如何使用来改善消费者呢?比如说?佩卢苏:让我来给你举四个不同的例子。 比如,对癌症患者,通过音调分析器,Watson的可以更好地评估消费者对不同治疗方案的反应,并根据患者个差异,定制更有针对性的计划。在这一方面,的潜力是无限的。

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    系架构-入门必看

    笔者看到网上流传一张系图,为了方便入门的兄弟姐妹少走弯路,避免盲摸象,笔者便针对技术入门的需要,制作了一张更加突出重点的系架构图,希望可以对大家有帮助。? 的历史从上图可看出,并不是最近几年才有的热潮,本次热潮是大数据和计算力提高的表现。? 技术系从上图,可以看出,当前流行的深度学习只是中一种算法的深度应用,各位入门时记得要打好其他算法和模型基础,扎实的基础会为今后学习提供很好的理论基础。?应用领域

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    流媒

    毫无疑问,随着在许多不同行业的逐步深入,它也将被更广泛地应用于流媒领域。 另外,我们很快也会看到AI被应用于流媒的其他方面。可以用来取代很多力资源,甚至可以执行繁琐、重复和耗时的任务,比如作量巨大的内容和数据管理。 跟踪摄像机目前市场上,有一些运动跟踪摄像机系统可以自动跟踪移动的物,但它们都必须在被跟踪物上安放发射器或者传感器,而的出现将会很好地解决这一问题。 总结对于流媒行业来说,将会是一个十分强大的具。目前,在流媒服务中的作用初步得到现,还有很大的空间值得我们去开发。 将推动内容所有者,媒生产商和广告商进入一个新的时代,创造出而优质的视频内容。

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    分类

    参考链接: 的类型前言: 刚上大学的时候,每每学习一个新的课程,总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现,学习具的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。 所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的: 强 & 弱: >> 强:指制造出真正地推理和解决问题的机器。 比如日本动漫里的“阿童木”、钢铁侠的AI管家“贾维斯”就可以说是一个强。 >> 弱:只用于解决某些特定领域的问题,比如 AlphaGo,只会下围棋。  目前的现状是:强很弱、弱很强。弱已经强大到可以替代许多的岗位,深圳法庭已经开始试用语音识别做庭审的发言记录,医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 而强,按照某大咖的说法,类目前最先进的强,也远远比不上一个三岁孩子的力。 补充:以笔者个的理解,目前强最大的一个问题是——还具备不了真正的推理力。

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    如何提供个性化内容

    正在推动我们提供个性化内容的努力。经是60年来最大的企业中断。经不是一些学术或浮夸的想法。? 你朋友和家的行为都是由消费者塑造的,不管他们是在手机设备上与技术打交道、在银行亭里还是在零售或汽车上使用触摸屏。数字无处不在。我们可以在日常生活中看到它。 如何帮助组织在提供一个伟大而个性化的客户时克服挑战?让我们来看看以及机器学习.。们不可查看并理解大量生成的数据并确定趋势或者数据中的异常。 但是以及机器学习可以观看数据和现场趋势或者正面或负面的异常。例如,它有助于根据区域或口统计确定消费者群的产品。它帮助企业高效、高效地经营,因为他们使客户更好,从而使顾客更加忠诚。 像ai和ml这样的技术本质上增强了类任务,使得与客户进行交互变得更加容易。但是组织中的数据量或者针对数据的算法已经不再是给个性化客户带来巨大困难的最大瓶颈。内容现在成为个性化的瓶颈。

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    物联网与结合,提升家居的

    因此若和物联网真正结合起来,那么将会大大提升用户对家居的消费。  11月28日,产业最大的新闻是小米与百度达成合作,共同建设物联网+软硬一的生态系。 而把这些功、传感器、应用大相径庭的设备控制好,实现有价值的功、提供优异的,则需要更高级的的参与。  跟消费者最接近的物联网应用是家居设备,这也是小米生态链目前的优势:产品丰富。 国内也有其他家居的平台厂商,但最大的问题是实际买到的产品并不多,而且来自不同企业的产品差距很大。如果家里十几个设备需要你安装七八个APP来控制,那算不上什么优异的互联吧。   回到家居产品这个话题上。作为家居设备,它们和家里主的生活密切相关。传统的设备只用自己收集的信息实现简单的自动化,比如按时开关、根据环境传感器进行简单反馈,我觉得甚至难以称之为。 现在的情况是,家居的公司,并不强。而擅长的企业,在家居上没什么实力。所以小米这次和百度的合作,其实正是两个企业都看到了IoT与AI结合在改变消费领域的巨大机会。

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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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    -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,它企图了解的实质,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 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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    生产中的

    前言和机器学习技术的进步,使得制造商和广播公司够开发和实现更加具和应用,以加速整个产品的生命周期。 本文将分生成视频,决定创意,简化编辑和优化存档四个方面介绍在媒生产中的应用,重点是生成视频。生成视频视频摘要好莱坞开始使用来简化预告片的生成方式。 )中,第一次作为一项具登上了舞台。 Kulczar强调,“我们正在朝着自动生产和在生产过程中使用技术的方向前进。”国内的媒也在积极尝试。2017年12月26日,中国第一个媒平台“媒大脑”由新华社正式发布上线。 同时,还将基于文字稿件和采集的多媒素材,经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一系列过程,最终生成一条富媒新闻。脸替换近期大热的项目deepfakes,可以实现给视频中的物换脸。

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    『AI』 - 禁忌的炼成

    很久以前,和AI被一部分当作两种不同的东西。他们认为,应用在科技或生活的机器身上的那些才配叫『』,而应用在游戏里的只配叫『AI』。至于『很久以前』的『很久』到底是多久之前呢? 嗯……大概就是那家不存在的公司把应用在围棋游戏之前吧。类的简单来说就是以自己为中心,以认知为半径画的一个圆。 他们每个都左右一个独立的个,有自己的行为模式。但也仅仅只有行为模式而已。类的是个圆,而游戏AI的行为模式所画出来的图形更像条线。于是优越党大喊,看见没有,这根本不算是,这个只是AI。 但是们认知里还是习惯让代替类去玩游戏……比如『flappy bird』,大家似乎认为的应用点是训练那只鸟无限跳过水管……? ,又何必去排斥呢???

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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 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 Johnston 说:“欺诈者可以购买这些证卡的清单,并通过任意数量的在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。” 用于欺诈检测的“大铜铃”是一种证器,可以及时识别并实时标注“Fake”。但不幸的是,其结果很可招来欺诈者的报复,旨在实时愚弄证者。作者介绍:R.

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    Automat:如何使用户得到巨大改善

    无论你认为你的用户如何,你的客户解释始终是正确的。你可以看出为什么客户是一个高风险的游戏,为什么营销员正在寻找增强购买过程的每个方面的方法。 对于领先于曲线的营销员来说,这是的用武之地。 AI可以改变你的营销策略AI是使机器变得聪明的科学。通常,营销技术建立在类控制和告诉如何行动的算法之上。 AI中的每一项都可以在帮助营销员实现目标的大量数据集中提取有用的见解方面发挥关键作用。对于制定更的用户策略的营销员而言,它是非常宝贵的。 使用正确的具,用户营销策略的个性化和准确性水平可以变得无与伦比。竞争对手根本无法与AI竞争。它为品牌提供了提高生产力,盈利力和绩效的手段。 营销员需要抓住机会,在竞争对手击败你之前,积极主动地提升知识和力。营销会议(MAICON)可以帮助你开始和扩展AI的活动。

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    CAPTCHAs证码被攻破

    据《科学》(Science)杂志2017年10月报道,一家名为Vicarious的公司开发的算法攻破了被们广泛使用的CAPTCHAs证码。 有很多种方法可以将字母呈现并混合在一起,们通常可以很直观的读出来,但对计算机来说却很难。破解证码的力已经成为评判研究员的一个重要基准。许多尝试过并获得了一些成功。 但公司Vicarious的联合创始迪利普·乔治(Dileep George)说道,之前的一些尝试只是利用了一种特殊的证码弱项,而程序的细微变化就可以很容易地对它进行防御。 乔治说,“证码对我们来说只是一个很自然的测试,因为通过这个测试,你可以检查你的系统是否像大脑一样作。”机器需要了解它周围的世界,够用物和操作物进行推理。 乔治指出,谷歌已经从文本证码转移到了更高级的测试。随着变得越来越,证明用户是的测试也将变得更加

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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!? 在不断分类的情况下,最后找到终点。这就是初期所使用的方法。近些年,由于计算机的优异表现,广受媒注意的国际象棋(IBM 深蓝)等棋类竞赛,用的都是这种演算法。 ? 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。

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    漫画:啥是

    1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 类和最大的差异是,肉的有无。?类可以通过身获得外界资讯。透过感觉器官,我们可以感觉到声音、外观、触感、气味等,让我们觉得舒服或者讨厌,进而产生感情。 不过并没有类的身,因此无法像类一样通过肉感觉器官来积累感觉经,也无法借此获得知识。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具输入方式我们未来讨论。 但事实上,要想像类一样思考其实是一件非常困难的事情。 需要以各种输入数据案例为基础,通过这些数据案例获取经和知识,然后进行预测和判断。如果输入的案例太少,就无法做出判断。

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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。 一 基础概念 先说说几个参数。 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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