点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 2022年人工智能指数报告发布了！这份报告中，中国在AI顶会论文上表现不凡，但在引用数量方面却低于美国、欧盟和英国。 今年的报告主要分为5大章节：研究及发展，技术表现，人工智能应用的道德挑战，经济和教育，人工智能政策和国家战略。 以下将为你提取7项报告要点： 中美合作论文全球居首 过去的10年，全球AI论文发表量实现翻番，从2010年的162444篇增长到334497篇，且逐年递增。 具体而言，模式
---- 新智元报道 编辑：桃子 时光 【新智元导读】2022年人工智能指数报告发布了！这份报告中，中国在AI顶会论文上表现不凡，但在引用数量方面却低于美国、欧盟和英国。 今天，斯坦福大学发布了2022年人工智能指数报告。 李飞飞教授在报告发布后第一时间转发。 今年的报告主要分为5大章节：研究及发展，技术表现，人工智能应用的道德挑战，经济和教育，人工智能政策和国家战略。 以下将为你提取7项报告要点： 中美合作论文全球居首 过去的10年，全球AI论文发表量实现翻番，从2010年的162444篇增长
今日，计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向AI科技评论透露，深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。 据悉，1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文中可以了解到，深图智服提出一种全新的人脸检测方案，该方案改进了目前在对象检测领域最先进的 Faster RCNN
内容一览：人脸识别可以锁定人类身份，这一技术延申到鲸类，便有了「背鳍识别」。「背鳍识别」是利用图像识别技术，通过背鳍识别鲸类物种。传统的图像识别依赖于卷积神经网络 (CNN) 模型，需要大量训练图像，并且只能识别某些单物种。近期，夏威夷大学的研究人员训练了一种多物种图像识别模型，该模型在鲸类应用中表现出色。
中国计算机学会计算机视觉专委会走进企业系列交流会 CCF-CV@Industry 腾讯优图·上海 主题：图像识别和多媒体分析技术前沿 时间：2016年5月13日（星期五） 14:00-17:00 地点：上海市徐汇区田林路397号 腾云大厦1119培训教室 活动召集人： 王亮博士，中国科学院自动化研究所，中国计算机学会计算机视觉专委会，秘书长 黄飞跃博士，腾讯优图研发中心总监，腾讯T4专家。 报名方式：邮件发送下表回执信息至amymyang@tencent.com
如今，尽管计算机已经具有了十分强大的学习能力，但是在图像模式识别、风险管理等复杂任务上都还难以达到与人类持平的水准。
2019年度腾讯 “犀牛鸟精英人才培养计划”开放申请中，该项目是一项面向学生的校企联合人才培养项目，为期一年。入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养，并获得3个月以上带薪到访腾讯开展科研的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，全面提升学生综合素质。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1月28日 申报截止倒计时12天 同学们，抓紧时间申报哦 下面让我们一起来
美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。
同时，还是在这次会上，腾讯优图宣布和Science达成战略合作，探讨通过学术奖金、产学研交流等多种形式，整合全球科研资源，在AI前沿研究领域展开合作。
【新智元导读】美国斯坦福大学的研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明，光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能，进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。
本文提出了一种基于局部二值模式的图像检索方法，首先提取图像的局部二值模式特征，然后使用相似性度量方法将提取的特征与数据库中的特征进行比较，最后使用基于距离的排序算法对图像进行排序。实验结果表明，该方法能够有效地检索出具有相似特征和模式的图像，具有较好的检索效果。
深度学习基础理论-CNN篇 “端到端”思想 深度学习的一个重要思想即“端到端”的学习方式（end-to-end manner），属表示学习（representation learning）的一种。这
一分钟AI 世界首位机器人公民想要组建家庭，称每个机器人都该生孩子 比尔·盖茨成中国工程院新增外籍院士，另有两AI领域专家当选。 AI 控制大脑植入物已完成初步人体试验 亚马逊贝佐斯成第二位身家达到1000亿的超级富豪。 微信为防止机器人滥用，即将关停网页版。 森亿智能获红杉资本领投的5500万元A轮融资，用于加强在医学自然语言处理、医疗数据治理、机器学习领域的技术优势。 新零售商品图像识别公司拍拍赚获数千万元B轮融资，金沙江创投领投 征服围棋之后 谷歌DeepMind宣布利用AI对抗乳腺癌 第九届中国
导读： 在5亿4千万年的自然选择和进化下，人类精密的视觉体系能够在不到1s的时间内完成图像捕捉、图像识别、图像理解等一系列过程，成为我们感知世界的第一扇大门。 计算机视觉（Computer Vision, CV），就是以人工智能技术模拟人类视觉体系，教计算机利用摄像机和电脑对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策，和我们一样“看懂”世界，甚至看见我们目力所不能及的新视界。 作为人工智能的重要核心技术之一，计算机视觉技术其实就在我们身边，目前应用于安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域，帮助提升我
基于传统的图像局部二值特征的图像识别与匹配，有没有更简单的特征融合方法？
随着计算机技术的日新月异，尤其是以人工智能和机器学习为代表的新兴技术快速发展，使得以AI为主题的会议层出不穷。那么了解AI领域的最新科研成果与发展趋势，就一定要看顶会，顶会，顶会！
AI 科技评论按：北京时间 10 月 19 日凌晨，DeepMind 在 Nature 上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何
威斯康星大学麦迪逊分校和橡树岭国家实验室的研究人员训练计算机，使其快速一致地检测和分析核反应堆材料的微观辐射损伤，并且计算机在这项艰巨的任务中表现胜过人类。
无论你是学习机器学习还是深度学习，看学术论文必不可少。作为 AI 初学者而言，如何挑选更适合自己、更容易学习的 AI 论文尤为重要！真的会起到事半功倍的效果。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】6月14日凌晨，旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士突发疾病去世，享年45岁。 6月14日凌晨，一位AI巨星陨落。 刚刚，旷视研究院发文，旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士去世。 我们万分难过，旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士因突发疾病抢救无效，于2022年6月14日凌晨，永远离开了我们。 孙剑博士一生专注于科研工作。他的不幸离世，让旷视失去了一位在人工智能技术领域探索和创新的领路人。每一位和他共事过的旷视同学，失去了一位智慧谦和
神经网络压缩是指在对神经网络性能影响不大的情况下，通过有关方法来减少网络的参数和存储空间，大体上可以分为近似，量化和剪枝三类方法。
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
AI 研习社按：近日，谷歌在其“谷歌开源”博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，文中指出虽然谷歌的物体检测，图像识别机器学习系统很先进，但仍面临着很多挑战，比如如何提高识别精度。为此，谷歌将其物体检测系统代码开源，希望更多爱好者参与进来，共同推动研究领域的发展。我们对原文做了不改动愿意的整理和编译： 在谷歌，有为计算
从计算机科学诞生开始，其主要目标一是计算（用计算机对大量数据进行处理），二是自动化（用计算机代替机械重复的人工劳动）。在半个多世纪后的今天，我们惊讶地发现，引导计算机科学发展的仍然是这两个范畴：大数据和人工智能（AI）。
AI科技评论按：6月15号，谷歌在其“谷歌开源”博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，文中指出虽然谷歌的物体检测，图像识别机器学习系统很先进，但仍面临着很多挑战，比如如何提高识别精度。为此，谷歌将其物体检测系统代码开源，希望更多爱好者参与进来，共同推动研究领域的发展。AI科技评论对原文做了不改动愿意的整理编译： 在谷
安妮 编译自 PHYS.org 量子位出品 | 公众号 QbitAI 人工智能发展面临的重要挑战之一是理解人类大脑，并弄清如何去模仿它。 近日，一篇刊登在《ACS Nano》期刊上的文章称，一个课题组开发出模仿人类神经系统基本功能的人造突触，它能够从同一前突触末端释放抑制和刺激信号。 人类神经系统由数百万亿的神经突触组成，这样的结构允许神经元通过电信号和化学信号传递信息。 对于哺乳动物而言，突触可以抑制和刺激生物信息的传递。有些突触只传递一种信号，有些能够从两种信号中切换，有些可以同时传递两种类型的信号。
---- 新智元推荐 来源：至顶网 【新智元导读】IBM Research 称，已经开发出了一种内存计算新方法，可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。该方法被称为“混合精度内存计算”，论文发表在 Nature Electronics 期刊。 IBM Research 称，已经开发出了一种内存计算新方法，可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。 在近日 Nature Electronics 期刊上发表的一篇论文中，IBM 研究人员描述了这种新的 “混
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法，包括字符级和单词级两个模块，以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先，通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取，然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明，该方法能够有效地识别和生成视频字幕，对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况，以及对于视频中的噪声干扰，都具有较高的鲁棒性。
【导读】1月25日下午，计算机视觉和多媒体领域、前微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士正式加入京东集团，出任京东集团 AI 平台与研究部 AI 研究院副院长，并担任计算机视觉与多媒体实验室主任。梅涛博士是
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 一年一度的斯坦福「人工智能指数」报告来了，过去一年，全球 AI 领域又有哪些热门趋势和动向呢？ 在人工智能领域，由斯坦福大学发起的人工智能指数（AI Index）是一个追踪 AI 动态和进展的非营利性项目，旨在全面研究 AI 行业状况，旨在促进基于数据的 AI 广泛交流和有效对话。 刚刚，AI Index 正式发布了 2022 年度报告。 报告下载地址：https://aiindex.stanford.edu/report/ 2022 年度发布的报告要点可总结为以下八点：
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
最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。
腾讯携手高校、科研院所及学术组织启动“犀牛鸟精英研究生计划”，通过洞察产业数据、接触真实问题、定制专项方案联合培养顶尖AI创新人才，推进前沿科研突破、加速成果应用转化、提升人类生活品质。2017年度精英计划发布二十余个课题，涵盖人工智能核心技术，课题方向及腾讯专家导师介绍如下，点击“阅读原文”了解申报指南。 2017年度腾讯“犀牛鸟精英研究生计划” 课题方向 方向1：视觉及多媒体计算 方向2：自然语言处理 方向3：语音技术 方向4：机器学习及相关应用研究 方向5：数据挖掘及相关应用研究 方向1：视觉及多
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。
机器之心专栏 作者：张聪穆 李学龙教授在 IEEE 期刊上在线发表 “正激励噪声”《Positive-Incentive Noise》。 在日常生活中，噪声无处不在，通常会给人及周围环境造成不良影响。比如，汽车产生的噪声给人们的正常工作和休息带来了不少困扰。然而，任何事物都有两面性。在一个不小心睡过了的早上，汽车噪声却会给人们释放出正向积极的信号：迟到了，该上班了。再例如，装修房子时电钻声非常嘈杂，对周边业主造成了干扰。但仔细听，从噪声中能分辨出钻的是木头还是钢铁，也能判断出电钻运转是否正常。这些常见的现
机器之心报道 机器之心编辑部 格拉茨技术大学的计算机科学家在 Nature 子刊上发表的一篇论文表明，他们找到了一种在神经形态芯片上模拟 LSTM 的方案，可以让类脑神经形态芯片上的 AI 算法能效提高约 1000 倍。 随着智能手机的普及，手机游戏也越来越受欢迎。但视频游戏等程序会大量耗电耗能。与 GPU 等标准硬件相比，基于 spike 的神经形态芯片有望实现更节能的深度神经网络（DNN）。但这需要我们理解如何在基于 event 的稀疏触发机制（sparse firing regime）中模拟 DNN，
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。
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下深度学习的发展历程。 1. 深度学习的起源阶段 1943年，心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了MP模型。MP模型是模仿神经元的结构和工作原理，构成出的一个基于神经网络的数学模型，本质上是一种“模拟人类大脑”的神经元模型。MP模型作为人工神经网络的起源，开创了人工神经网络的新时代，也奠定了神经网络模型
许多碎片的设计可以被归类为之前定义的风格类别——‘类型’，这与它们制造的一般时间和制造地点有关。
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
在这个AI技术日新月异的时代，作为程序员，我们面临着前所未有的机遇与挑战。本文深入探讨了AI的发展趋势、程序员应掌握的AI技能、实际项目案例以及未来职业规划。文章涵盖了深度学习、机器学习、数据科学等关键词，适合于各层次读者，无论是AI初学者还是资深开发者。本文将帮助你更好地理解AI时代的趋势，并作出明智的职业决策。
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？
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
作者：Jackpop https://zhihu.com/p/question/317440183 本文已授权，未经允许，不得二次转载
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。
从单一的人脸图像生成其对应的视频是一个有趣的问题，研究者们通常利用人脸图像的稀疏特征点(landmarks)结合生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)来进行人脸视频的生成。然而，由稀疏人脸特征点生成的人脸图像通常会遭受质量损失、图像失真、身份改变，以及表情不匹配等问题。
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