12月15日，美图将在香港敲钟，成为港交所在腾讯之后的第二大互联网IPO，目前，美图已明确定价为8.5港元，符合之前的市场预期。保守的定价原因在于市场上缺少美图公司的参照系，移动互联网公司分为工具、社区、电商、内容、游戏诸多类型，美图则属于另类：工具起家，但又涉足到社区和内容业务，甚至还涉足硬件做起了美图手机。 不过，业界或许没有注意到的是，美图还有一个机遇在于人工智能。 人工智能成风口但AI公司凤毛麟角 回望2016年的互联网不难发现，人工智能是一个高频词汇，在百度公布的2016年十大科技事件搜索榜中，
逻辑思维是目前人工智能实现效果最好的思维方式，一般我们把此类也称为计算思维，人工智能在计算能力、精准程度、图像识别以及简单重复性劳动等方面已经超越人类水平。
人工智能技术代表着未来无限的可能性，已经在很多领域带来巨大的冲击。在足球直播这一领域，版权方需要提供更多更优质的内容以应对日益增长的多元化需求，因此急需提高运营效率的新方式。
苹果公司近日终于不再遮遮掩掩，发布了自己的首份人工智能研究报告。业内人士称，这对苹果将来推广自己的人工智能应用大有裨益。苹果本月初曾表示，将发布自己的人工智能研究报告。不到一个月的时间，苹果就兑现了承诺。近日，苹果发布了第一份关于人工智能的学术论文。这篇报告阐述了一项新技术，即如何通过计算机生成图像、而非真实图像来训练一种算法的图像识别能力。 苹果在报告中称，在机器学习研究中，使用合成图像（例如，来自一款视频游戏）来训练神经网络要比使用真实图像更有效。因为合成图像数据已经被标记和注释，而真实的图像数据需要有
3月18日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行”系列活动成功举办。此次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，特邀来自上海交大、厦门大学、复旦大学、中科大的知名学府的学者与合合信息技术团队一道，面向行内研究者分享图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等研究及实践成果。
人工智能可以以惊人的速度，效率和逼真度生成新的数据模式。在过去的几年里，人工智能通过算法生成可以以数字形式呈现的任何对象已经司空见惯。到2019年，大多数领先的人工智能提供商将提供工具和库，这些工具和库用于构建基于人工智能的自然语言生成，图像处理和其他生成用例。 生成人工智能将推动下一代应用程序的自动编程、内容开发、视觉艺术和其它创意、设计和工程活动。 人工智能可以以惊人的速度，效率和逼真度生成新的数据模式。在过去的几年里，人工智能通过算法生成可以以数字形式呈现的任何对象已经司空见惯。 人工智能的应用越发被
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
【导读】这几年人工智能的发展趋势迅猛，不仅在科学研究领域成为热门研究方向，而且涌现大量的AI创业公司。有人说2018年是人工智能落地元年，那么人工智能与商业营销究竟有哪些成功的结合呢？本文介绍了人工智
关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能生态核心技术—— AIGC，即 “生成式人工智能” 。
我们中的一些人还记得威尔·罗宾逊在20世纪60年代的《迷失太空》系列中忠实的机器人朋友。其他人将把智能自动机器人的科幻愿景追溯至《终结者》(Terminator)系列电影中天网(Skynet)的自我意识和人性开启的那一天。
作者：Melissa Heikkilä 翻译：付雯欣校对：赵茹萱 本文约2500字，建议阅读5分钟工具名为 Nightshade，它会扰乱训练数据，从而可能对图像生成人工智能模型造成严重损害。
在大数据“养料”的供给下，沉寂的人工智能重现活力。自从谷歌阿法狗一战成名，助力人工智能变得家喻户晓。如今，人工智能的发展遇到瓶颈的声音再次出现。
这篇文章是我们对人工智能研究论文的评论的一部分，这是一系列探索人工智能最新发现的文章。
Jordan Perchik 在阿拉巴马大学伯明翰分校开始他的放射学住院医师生涯时，正值他所说的该领域的“人工智能恐慌”达到顶峰。那是在 2018 年，距计算机科学家 Geoffrey Hinton 宣称人们应该停止训练成为放射学家不到两年，因为机器学习工具将很快取代他们。Hinton，有时被称为人工智能（AI）的教父，预测这些系统很快将能够比人更好地读取和解释医学扫描和 X 射线。此后，申请放射学项目的人数大幅下降。Perchik 说：“人们担心他们完成住院医师培训后就找不到工作。”Hinton 有一定的道理。基于 AI 的工具越来越成为医疗保健的一部分；美国食品和药物管理局（FDA）已批准了 500 多种用于医学的工具。其中大多数与医学影像有关——用于增强图像、测量异常或标记测试结果以便后续跟进。
创建出色的 HDR 图像的基础在于捕获多重曝光。利用相机上的曝光定格来拍摄一系列照片，每张照片都有不同的曝光值。目标是至少进行 3 次曝光：1 次曝光不足，1 次正确曝光，1 次曝光过度。这些曝光将构成后续人工智能编辑过程中合并和色调映射的基础。
选自the Verge 作者：James Vincent 机器之心编译 参与：Ellen Han、黄小天 威廉·吉布森（William Gibson）写于 2010 年的小说《零历史（Zero History）》中有这样一个场景：一个角色穿着迄今为止「最丑陋的 T-shirt」展开了危险的突袭，T-shirt 可使其对闭路电视（CCTV）隐身。在尼尔·斯蒂芬森（Neal Stephenson）的小说《雪崩（Snow Crash）》中，一个位图图像被用来传递可扰乱黑客大脑频率的病毒，借助计算机增强的视觉神经
大多数用于检测人工智能生成图像的深度学习方法取决于生成图像的方法，或者取决于图像的性质/语义，其中模型只能检测人工智能生成的人、脸、汽车等特定对象。
选自Wired 作者：Cade Metz 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源 著名物理学家、加州理工学院教授以及畅销书作者理查德·费曼（ Richard Feynman）离开人世的那一天，其教室的黑板上写着：「我不能创造的，我也不理解（What I cannot create, I do not understand）。」 当 Ian Goodfellow 解释其在谷歌大脑正进行的研究时，他引用了费曼的这一格言，但他指代的不是自己或者谷歌的任何员工，而是机器：「人工智能不能创造的，其也不理解（What an
本文讲述了一位技术社区的内容编辑人员对谷歌人工智能在图像识别领域的失误进行分析，并探讨了人工智能在某些领域可能产生的错误。文章指出，人工智能在图像识别领域的失误可能是因为训练样本的偏差或误导，也可能是因为算法本身不够完善。这些失误可能影响到人工智能在安全领域的应用，如自动驾驶汽车等。作者呼吁，在人工智能的应用过程中，需要警惕这些错误，并加强人类对人工智能的监督和干预。
人工智能革命正在跨越技术商业化的临界点。截止目前，人工智能已在交通、城市服务、医疗、语音识别等诸多领域开始形成技术开放平台。作为一次划时代意义的技术革命，人工智能带来的商业变革正在渗入到各行各业，传统产业的转型不可避免。 人工智能认知差距存在：已走入平常生活 在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工
在人工智能强势来袭的今天，无论是Google、Facebook亦或是一些创新企业，都离不开高频的讨论这个话题，然而作为世界科技巨头的领先者之一的苹果一直以来似乎对这个事情并不感冒，只是在安心的做他的手机、平板类的消费品，很少在公开场合讨论关于其在人工智能方面的努力，然而最近苹果却高调了一把。 近日，苹果发布了公司的首份人工智能报告，准确来说，是一份关于人工智能的学术论文，该论文阐述了一项最新的技术——如何通过计算机生成图像、而非真实图像来训练一种算法的图像识别能力，这篇报告的第一作者是苹果研究员Ashish
编者：T 客汇 杨丽 张苏月 关键词：人工智能，机器学习，深度学习 网址：www.tikehui.com 有人说，人工智能（Artificial Intelligence）是未来。人工智能是科幻小说。人工智能已经是我们日常生活的一部分。所有这些陈述都 ok，这主要取决于你所设想的人工智能是哪一类。 例如，今年早些时候，Google DeepMind 的 Alphago 程序击败了韩国围棋大师李世乭九段。人工智能、机器学习和深度学习这些词成为媒体热词，用来描述 DeepMind 是如何获得成功的。尽管三者
本方转自机器之心 作者Micheal Copeland 今年早些时候，当谷歌 DeepMind 团队的 AlphaGo 打败了李世石时，媒体就用人工智能、机器学习和深度学习这三个术语来描述 De
引言：人工智能正在改变世界，那么人工智能在2018年将会如何影响数字营销呢？本文分析了AI可以极大地推动数字营销的一些潜在领域。 翻译 | Nic 审校 | Sarah 编辑 | Rachel 从幽默
机器人视觉和机器人技术已被广泛地使用在我们的生活当中，智能机器人技术逐渐成熟。在传统的机器人技术应用过程中，没有做到机器视觉和机器控制的技术统一，只实现了某一技术的应用，极大地制约了智能机器人的发展工作，因此如何统一机器视觉、机器人控制以及人工智能三大要素，成为了人机交互功能实现的主要限制。
【新智元导读】这两天人工智能分外火爆，乐视推出超级大脑，猎豹投入5000万美金研发机器人。在中信证券这篇长达1.5万字的人工智能产业投资研究报告里，分析师冷静而严谨地看好深度学习、图像识别和智能机器人这三片投资蓝海。报告认为，历史上人工智能的投资如果在应用层出现泡沫，未来的机会往往在技术层。中信证券的秦培景博士昨天在中信证券与新智元联合举办的人工智能产业研讨会上说：“未来人工智能这片蓝海怎么去航行？可以说是技术为锚，资本为帆，但是如果我们没有把握这个航线的话，创业的小船也是说翻就翻。” 【秦培景等】从二十
想象一下，在未来，每个由你创作的睡前故事都可以变成IMAX质量的动画片将会是一个什么样的情景？DALL·E系列人工智能或许会帮你实现。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 彭硕 人工智能是什么？人工智能为何重要？我们应该畏惧人工智能吗？为什么突然之间所有人都在谈论人工智能？ 你可能会从网上知道人工智能如何为亚马逊和Google的虚拟助理提供支持，或者人工智能如何一步步地取代所有的工作（有争议的），但是这些文章极少很好的解释人工智能是什么（或者机器人是否将要接班）。本文将对人工智能做出解释，这份简明指南将随着领域的发展和重要的概念出现进行更新和改进。 人工智能是什么？ 人工智能是具有学习机制的软件或计算机程序。人工智
据科技媒体网站2017年3月27日报道，日立宣布开发出一种新的图像分析系统，利用人工智能对人物进行实时跟踪和监测。人工智能通过结合100多个外部特征实时检测到个人，然后使用广域安全和监视系统跟踪他。 已有捕捉面部图像和服装颜色的系统安装在公共区域了，但据日立，安保人员很难根据目击者描述或不佳的监控摄像画面找到并跟踪一个人。日立研究人员开发的新图像分析系统，由于采用了人工智能技术而更为智能。日立表示使用其技术，将有可能监测到可疑人物或走丢的孩子，利用目击者描述的信息，找到符合安装在大型设施或城市地区的公共安全
据科技媒体网站报道，日立宣布开发出一种新的图像分析系统，利用人工智能对人物进行实时跟踪和监测。人工智能通过结合100多个外部特征实时检测到个人，然后使用广域安全和监视系统跟踪他。 已有捕捉面部图像和服装颜色的系统安装在公共区域了，但据日立，安保人员很难根据目击者描述或不佳的监控摄像画面找到并跟踪一个人。日立研究人员开发的新图像分析系统，由于采用了人工智能技术而更为智能。日立表示使用其技术，将有可能监测到可疑人物或走丢的孩子，利用目击者描述的信息，找到符合安装在大型设施或城市地区的公共安全摄像机给出的描述的人
人类层面的表现。人类层面的准确性。无论是面部识别、物体检测还是问题回答，这些术语都是你能从开发人工智能系统的公司经常听到的。值得称道的是，近年来出现了许多由人工智能算法驱动的伟大产品，这主要归功于机器学习和深度学习的进步。
本文主要介绍了人工智能行业的研究报告，从硬件支持、技术平台、通用应用、行业应用和无人机、硬件机器人、媒体等七个方面进行了详细的阐述。文章指出，人工智能的发展速度非常快，各大公司纷纷开源深度学习框架，降低了人工智能技术的开发门槛，大大加速了人工智能的发展。同时，随着技术的发展，人工智能已经进入了各行各业，并将在未来继续发挥重要作用。
随着科技的迅猛发展，大数据和人工智能（AI）已经成为当今科技领域的两大热门话题。它们不仅在各自领域内取得了重大突破，还在不断地交汇和融合，开创了数据大帝国的时代。本文将深入探讨大数据和人工智能的融合，分析其在不同领域中的应用，以及这一趋势对未来的影响。
近日，中国电子工业标准化技术协会正式发布《人工智能 深度合成图像系统技术规范》、《人工智能 智能字符识别技术规范》、《人工智能 视频图像审核系统技术规范》等3项团体标准（中电标﹝2022﹞017号）。 计算机视觉作为人工智能的关键技术之一，是目前人工智能应用于产业经济的重要驱动力。然而，业界缺乏对计算机视觉系统在可靠性、安全性、规范性等的系统性测评方法和标准建立，一定程度上影响着计算机视觉系统的广泛应用和技术发展。 特此，腾讯优图实验室联合腾讯标准、腾讯云AI等团队，牵头了本次《人工智能 深度合成图
6月30日，中国电子工业标准化技术协会正式发布《人工智能 深度合成图像系统技术规范》《人工智能 智能字符识别技术规范》《人工智能 视频图像审核系统技术规范》等3项团体标准（中电标﹝2022﹞017号）。 计算机视觉作为人工智能的关键技术之一，是目前人工智能应用于产业经济的重要驱动力。然而，业界缺乏对计算机视觉系统在可靠性、安全性、规范性等的系统性测评方法和标准建立，一定程度上影响着计算机视觉系统的广泛应用和技术发展。 在腾讯优图实验室、腾讯标准团队支持下，腾讯云AI牵头了本次《人工智能 深度合成图像系统
人工智能并不是人类所拥有的智能，而是由机器所展现的智能。它是一个概括性的术语，代表了诸如认知计算，机器学习，图像识别等诸多技术。在1956年，人工智能（AI）正式成为一门学科，之后经过多年的发展才有了今天的繁盛。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读5分钟潜在的研究领域可能是自动估计 AI 结果中的不确定性。 人工智能获得洞察力和做出决策的方式通常是神秘的，这引发了人们对机器学习的可信度的担忧。现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。 随着机器学习越来越多地在现实世界中得到应用，了解它如何得出结论以及它是否正确变得至关重要。例如，人工智能程序可能似乎准确地预测了皮肤病变是癌性的，但它可能是通过关注临床图像背景中不相关的印迹来做
世界银行与WeRobotics和OpenAerialMap合作发起了一项新的开放人工智能挑战，展示了深度学习对人道主义应用的巨大潜力，尤其是在重大自然灾害发生后，人工智能如何指导救灾。 深度学习已经彻底改变了我们如何处理巨大数据流的方式，这类数据流定义了现代生活。但是，人工智能新闻的常规重点往往集中于人工智能的商业应用及其如何重塑公司开展业务的方式。世界银行与WeRobotics和OpenAerialMap合作发起了一项新的开放人工智能挑战，展示了深度学习对人道主义应用的巨大潜力，尤其是在重大自然灾害发生后
人工智能获得洞察力和做出决策的方式通常是神秘的，这引发了人们对机器学习的可信度的担忧。现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。
人工智能（Artificial Intelligence）：缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
当今时代，我们需要很多的机器，比如汽车、飞机、电脑还有手机等等。为什么需要这些机器呢？
理解三者之间关系的最简便方法就是将它们视觉化为一组同心圆——首先是最大的部分人工智能——然后是后来兴旺的机器学习——最后是促使当下人工智能大爆发的深度学习——在最里层。
自2013年以来，中国超算一直在全球超级计算机排名中位居第一，直到去年6月美国发布了“Summit”，重新回到了超算领域的顶峰。这台超级计算机是由IBM在英伟达帮助下开发，它的峰值计算能力可以达到每秒 20 亿亿次。
2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了讯飞听见支持两会直播的消息。结合上月科技部新闻，“科技创新2030—重大项目”或将新增“人工智能2.0”，人工智能在中国的政治、经济、学术领域都成为重中之重。这是中国 AI人最好的时代——2017年，中国人工智能迎来真正的新纪元。
2024年初，Sora一经发布便引发热议，生成式人工智能再次成为大众关注的焦点。生成式人工智能是依托人工智能技术，依靠海量数据，通过预训练大模型等方法，自动生成各种类型的内容。去年热议的ChatGPT和文心一言是一种人工智能对话聊天机器人，是基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够根据在预训练阶段所见的模式和统计规律，完成聊天、本文翻译，以及论文、邮件、脚本、文案、代码等撰写任务，已经具备通用人工智能的一些核心技术和特征。而以Sora为代表的人工智能文生视频大模型则能根据用户文本提示创建数字视频，能够深度模拟真实物理世界，生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景，还具有静态图生成视频、视频扩展与缺失帧填充、连接视频、图像生成、3D一致等众多功能，使人工智能在理解真实世界场景并与之互动的能力方面实现了进步。“生成”就意味着人工智能不仅可以做以往的判别式工作，还形成了新的生产力，从长远看，由“生成”引发的科技革命和产业变革正在重塑世界经济、影响未来生活。
作者 | Ben Dickson 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 2022 年是生成式人工智能的重要一年。大型语言模型在生成文本和软件代码方面继续取得进展。与此同时，随着 DALL-E 2、Imagen 和 Stable Diffusion 等模型的引入，我们已经看到了文本到图像生成器的巨大进步。 这一年还标志着生成式人工智能模型的产品化进程加快。生成式模型的科学和技术正在成熟到能够解决实际问题的程度。现在，像微软和谷歌这样的公司正在寻找方法，在一个可能改变创造力未来的新形成的市场中占
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