首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

人工智能让遥感数据释放巨大潜能:人口普查中的「人工」或将被取代

机器之心发布 机器之心编辑部 采用卷积神经网络(CNN)和卫星图像数据来预测区域收入水平的方法已经越来越广泛,部分方案正在尝试逐步商业化以推向市场。但由于 CNN 的「黑盒」特点,大多数模型并不能解释其预测的背后过程。 近期的一项研究采用热力图 Grad-CAM 对神经网络进行可视化,进一步探索了这些预测背后的逻辑,让人们对这些模型的可靠性产生了怀疑——在预测过程中是否采用了相似的特征,以及这些特征与收入水平的相关性。 近年来,无论是劳动力的迁移,还是教育和住房等资源的分配问题,背后都少不了对于城市化

01

【AI安全专题】谁偷了我的模型:机器学习模型水印技术介绍与分析

近年来,人工智能(Artificial Intelligence)技术在生物医疗、金融风控、自动驾驶、网络安全等许多领域被广泛应用。基于数据驱动的机器学习技术在识别与分类等任务上已经具备稳定且精确的效果,在许多具体任务中,基于机器学习技术的方案不光能取得比传统技术方案更好的效果,还可以完成一些传统技术难以完成的任务。训练一个机器学习模型包含了大量工作,往往需要经年累月的投入才能得到高效稳定的成品模型,然而窃取和拷贝他人训练好的机器模型却十分容易[1][2]。为了保护机器学习模型开发者的知识产权,模型水印技术应运而生。

03

斯坦福大学:借助谷歌街景数据,可分析社区人口的收入状况和投票倾向

针对民主党和共和党选区的人们更喜欢轿车还是皮卡这些事,市场研究人员和政治分析师们已经研究了几十年。不过近日,斯坦福大学研究人员们通过一个雄心勃勃的项目 —— 分析谷歌街景上的 5000 万张照片和地理位置数据 —— 也得出了相同的结论。在新近发展的人工智能技术的帮助下,研究人员能够分析大量的图像、提取可以进行排序和挖掘的数据来预测一些事情,比如某个社区的收入水平、政治倾向、购物习惯等。 📷 文章截图 - 1 在斯坦福大学的这项研究中,计算机收集了数以百万计的汽车图像,其中包含了制造商和具体型号等信息。 为这

012

教育部发布2022年工作要点,大力实施教育数字化战略行动!

近日,教育部发布2022年工作要点,其中落实教育优先发展战略地位、深入推进“双减”等依然是新一年的工作重点。这份文件涉及六大版块,发布35项重大举措。下面盘点一下大家所关心的重点政策内容。 针对非学科类培训机构 要点 抓紧明确主管部门,体现公益属性,实现常态化监管 今年1月下旬,教育部召开全国视频会议,全面规范非学科类校外培训收费行为。会议指出,非学科类校外培训与学科类校外培训一样,都应当坚持教育公益属性,非学科类校外培训收费要根据市场需求、培训成本等因素合理确定收费项目和标准,坚决遏制过高收费和过度逐利行

02
领券