近日，BOSS直聘发布《2020年人才资本趋势报告》，该报告针对我国国内人才结构，公布2020年人才领域的前瞻趋势。本文对其中人工智能相关方向进行了梳理。 本文图片均来自于BOSS直聘《2020 人才资本趋势报告》。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
AI 科技评论按：2019 年 6 月 21 日，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心成立仪式暨技术前沿与产业报告会在清华大学 FIT 楼举行。这是继知识智能研究中心、听觉智能研究中心、基础理论研究中心、智能机器人研究中心、智能人机交互研究中心、智能信息获取研究中心之后成立的第七个研究中心。清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士，清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。清华大学人工智能研究院院长助理朱军教授主持了成立仪式。
【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
【新智元导读】移动AI，尤其是智能手机上的计算机视觉应用，已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示：“计算机的高级图像
背景：3月15-16日，腾讯AI Lab第二届学术论坛在深圳举行，聚焦人工智能在医疗、游戏、多媒体内容、人机交互等四大领域的跨界研究与应用。全球30位顶级AI专家出席，对多项前沿研究成果进行了深入探讨与交流。腾讯觅影产品总监周旋在论坛上详细介绍了腾讯公司AI+医疗产品平台、研究进展、应用效果和未来愿景。 今天，腾讯觅影产品总监周旋在腾讯AI Lab主办的第二届学术论坛上透露，腾讯觅影自2017年8月正式发布以来，目前已在全国100多家三甲医院落地。下一步，利用AI+医疗技术，腾讯觅影将探索致力公益，特别是在
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
Rekognition将联合亚马逊Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务，以更有效的方式抽取医学图像中的个人健康信息（PHI）。
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
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。
按要求转载自公众号联合时报（ID：lhsbwx） 中国科学院院士张钹对国内外人工智能产业发展现状，提出我国仅靠跟随性的应用深度学习发展人工智能，是无法引领这项技术实现革命性突破的。语音也在里面学，文
“视觉”承担着我们80%的信息摄入工作。在解决“听”“说”问题的同时，我们也要教会计算机“看”，也就是图像识别，以识别一朵花为例，用户将图片上传后，计算机将它转化成“0101”的数字流，然后输入深度神经网络，经过层层分析、层层抽象，对包括像素在内的各层信息与现有的大数据进行比对，才能重新还原并识别出它是一朵花。这种方法其实和人类眼睛的功能是近似的。 📷 这一切都要建立在预先对图片分类的基础上。目前世界上最大的图像识别数据库ImageNet的图片分类有1000多类。在百度的图片数据库的分类已经达到了4万类。这
近日，全球领先的精准医疗公司Tempus宣布完成E轮1.1亿美元融资，Baillie Gifford领投, T. Rowe Price，Revolution Growth，New Enterprise Associates (NEA)和其他投资者跟投。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
最近，BOSS直聘发布了《2018四季度人才吸引力报告》，这份报告的统计时间是2018年的10月到12月。虽然正处年底，裁员之声哀嚎遍野，2018年四季度人才需求还是上涨的，只是涨幅出现回落，同比增长21.8%，环比增长14.5%。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
随着科技的迅速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中医疗保健领域尤为引人瞩目。AI技术在医疗保健中的应用，不仅为医疗行业带来了前所未有的便利和效率，更重要的是，它正在拯救生命。本文将深入探讨AI在医疗保健领域的应用，介绍它是如何改变患者的生活、提高医生的工作效率以及加速医学研究的进展。
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
人工智能（AI）是当今科技领域最热门的话题之一，涉及范围广泛，从理论研究到实际应用。人工智能根据其目标和实现方式的不同，可以分为通用人工智能（AGI）和狭义人工智能（ANI）。本文将详细讨论通用和狭义人工智能的区别、应用领域及其未来的发展方向。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
机器之心原创 作者：虞喵喵 上周（5 月 15 日），知名人工智能创业公司依图科技对外宣布，已于近日完成 C 轮融资。此轮融资高达 3.8 亿人民币，投资方包括高瓴资本、云锋基金、红杉资本、高榕资本及真格基金，募集到的资金将用于医疗核心技术研发、临床应用等方向。 专注安防、金融的依图为什么会选择踏足医疗？医疗影像鉴定场景有什么特点与难点？除了医疗影像鉴定，依图还在哪些细分方向有所布局？ 针对这些问题，机器之心第一时间专访依图医疗总裁倪浩，得到不少有趣的答案。 「智能数字肺」，四万张图片与两秒钟 图像识别是人
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
而且这份手册展示的不光有趋势分析、技术规划，还展示了诸多案例，是实践实战后的全面总结。
12月16日，CSCO青年专家委员会2017年度总结大会暨全国肿瘤精英论坛于深圳正式召开，众多专家学者围绕肿瘤治疗、诊疗规范化等话题进行了深入探讨。论坛上，腾讯优图实验室以肺癌、糖网病变及胃癌筛查为例，分享了优图团队的医疗AI在这三大领域的研究状况。 📷 优图人工智能技术与医疗跨界融合 攻坚肺癌早筛实现落地 众所周知，肺癌是全球头号癌症杀手，而中国又是世界上肺癌患者最多的国家。其中一个重要原因，是确诊为肺癌的患者70%已到中晚期，错过了最佳诊断和治疗时间；另外，肺部结节尺寸微小在影像的表现上可能与其他组织或
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用，包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
【新智元导读】从传统 CAD 发展到今天深度学习驱动的智能医疗影像系统，新技术的兴起和应用为医疗领域带来了哪些变化？智能医疗影像系统离常规临床应用还有多远？特别是，身在这波澜壮阔的技术变革进程中的专家、放射科医生和创业者，他们有什么感受和感悟？深度学习在这一领域的应用还面对哪些技术上的挑战？希望这份来自医疗行业和创业者口述的第一手材料，能给您提供一些参考。 图像识别是深度学习等 AI 技术最先突破的领域，而在 AI 与医疗场景的结合中，目前看来，基于深度学习技术的医疗影像的识别与分析，也很可能会在整个智
在7月7日ArchSummit深圳架构师峰会上，魅族联合InfoQ共同策划举办了第9期以“大数据和 AI 应用实践”为主题的魅族技术开放日活动。活动邀请了5位小组长：分别是腾讯云大数据及AI产品中心技术专家 张杉，eBay数据和商业智能研发总监 沈则潜，销售易技术VP 赵宇辰，魅族高级算法工程师 李梦婷，魅族数据平台研发组长、架构师 张欢引。 现场讨论非常热烈，大家相见恨晚，各抒己见，畅所欲言，对于大数据平台架构、推荐系统、图像识别、机器学习等话题，几乎有说不完的想法，讨论不完的问题，借助这样的机会，确实可
导读：早在21世纪初开发大数据技术（诸如Hadoop、Pig和Hive）时所开展的研究和产品开发，就已经涵盖了目前大多数大型商业企业所开展的工作。
在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经不再是遥不可及的科幻概念，而是逐渐成为我们生活的一部分。其中，深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个重要分支，凭借其强大的特征学习和处理能力，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成果。本文将带你一起探索深度学习的奥秘，从入门到进阶，让你对深度学习有更深入的理解。
在 GMIS 2017 大会的最后一天晚上（5 月 28 日），机器之心将举办自 2016 年 10 月开源项目「AI00」启动以来的首次颁奖典礼，这是另外一个体现本次大会「全球化」的项目，国内外的众多优秀代表将出席晚宴并领奖。 We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible.
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. －OpenAI 「AI00 ，这是一个开源项目」 这不仅是一份榜单，更是一个开源项目，主要基于以下几点： 人工智能是一个复杂庞大的体系，涉及众多学科，也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素，报告的写作团队只代表他们的专业观点，有自
在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
上周大数据领域共发生13起投融资事件，涉及领域包括人工智能、图像识别、健康饮食、云计算等多个领域，以下为您奉上上周投融资事件 📷 来源：数据猿 作者：abby 一、Google收购法国初创公司Moodstacks，图像识别成巨头“新宠” 本文由“135编辑器”提供技术支持 随着大数据技术的不断发展与创新，许多企业已经不满足于传统的数据分析，数据挖掘业务，这不，图像识别结束成为了巨头们的“新宠”。继Twitter以1.5亿美元收购英国人工智能公司之后，近日，Google宣布将斥资收购法
【新智元导读】斯坦福大学医学院与 Langlotzlab 合作创建的一个 PB 级的大型医疗影像数据集 Medical ImageNet 最近发布，从官方网页的介绍中可以看到，该数据集包含近万张临床X光片，以及超过440万斯坦福的检测即将公开。如此大规模的医疗数据集有望解决医疗影像数据不足问题，助推利用机器学习分析医学图像方面的进步。 Medical ImageNet 这是一个PB级规模的，基于云，多机构，可搜索，开放的诊断影像研究库，目的是开发智能影像分析系统。 主要目标 数据转移/联合/诚实中介者（ho
时常会听到圈内的朋友抱怨"学不动了"。确实如此，前端技术的横向发展和迭代速度实在是太快了，然而人的精力却是有限的，在中高级的技术进阶阶段，广撒网式的学习方式往往会适得其反。那些调侃程序员的中年危机的段子，说不好哪天真的变成了现实，那么前端er到底该如何构建自己的技术护城河？
Gemini是谷歌公司推出的一个人工智能大模型，能够在不同平台上运行，并包括三种不同规模的模型：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano。其中，Gemini Ultra是最大、功能最强大的类别，被定位为GPT-4的竞争对手。2023年12月6日，Gemini的初始版本已在Bard中提供，开发人员版本将于12月13日通过Google Cloud的API提供。据谷歌公司高管称，Gemini Pro的表现优于GPT-3.5，但回避了关于它与GPT-4相比的问题。在八项基准测试中，Gemini有七项结果优于OpenAI通用模型的最新版本GPT-4。
【导读】2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。本白皮书梳理和研究国际、国
随着近年来AI技术的发展，医疗AI在疫情中发挥了越来越重要的作用，不少AI病毒检测系统研发者都表示，相关产品实验室准确率都已经达到了96%及以上。
随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
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