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    硬纪元AI峰会实录 | 公子小白严汉明:这是智能机器人最好的时代

    在当下这么好的人工智能时代里,我们要怎么运用技术做出一款大家都喜欢的机器人呢? 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 来自公子小白的创始人严汉明,在峰会期间进行了主题为“这是智能机器人最好的时代”的主题演讲。严汉明表示,目前的人工智能还无法做到迁移学习,举一反三,它仍旧处于高感知、低认知的状态。我

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    多标签图像识别发展历程(2015~2020)

    自从深度学习兴起之后,以ImageNet数据集为代表的通用识别在精度上实现了跳跃式的显著提升,在通用识别性能逐渐“饱和”之后,研究者们将目光投向了难度更高的 细粒度图像识别 与 多标签图像识别 。其中细粒度识别主要针对类间相似度高、粒度细的问题,而多标签识别主要针对图像内多个共存标签有依赖性、输出标签范围广的问题,简单来说就是,细粒度识别是更精细的通用识别,而多标签识别是更广泛的通用识别。 从输出标签的数量来看,通用识别和细粒度识别都是单标签识别,然而在大多数场景下,图像中都不会只有一个孤零零的类别,只是我们在标注数据集时会故意忽略非图像主体的其他类别从而作为单标签识别问题来建模,但是随着对内容理解要求的不断提高,我们越来越需要尽可能精确的识别出图像视频中的所有类别,这时就需要用多标签识别出场了。 与通用识别和细粒度识别相比,多标签识别任务本身更关注当图像中存在多个物体、多个类别标签时,如何建模不同物体、不同标签的相关性与依赖关系,这个问题在论文中也经常被称为共现依赖(label co-occurrences),当然也有一些方法关注多标签识别任务的其他性质。

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    【推荐】2016年文本、语义、社交分析十大趋势

    大数据时代,文本、语义和社交分析就像企业的“天眼”,可以聆听到来自用户、患者和市场的声音。目前文本、语义和社交分析技术已经包括金融、医疗、传媒、电商在内的在多个行业得到广泛应用,企业从海量的互联网和企业内部数据,包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。 但是,文本、语义和社交分析技术依然处于成长期,在一些领域,例如数据分析和市场研究方面的应用还只是刚刚起步,而在相对成熟的领域,例如用户体验、社交聆听和用户互动方面,还有很大的提升空间。 总之,文本、语义和社交分析技术

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    继百度、阿里之后,农业也刮起人工智能风,看它们都干了些啥?

    你看好农业机器人发展么?你最期待机器人为你提供哪些帮助呢? 如今,农业机器人已经能完成播种、种植、耕作、采摘、收割、除草、分选以及包装等工作,物料管理、播种和森林管理、土壤管理、牧业管理和动物管理等工作机器人也能实现。可以说,农用机器人已成为农民种养殖最好的帮手! 📷 智能植物识别软件,让你轻松变成农作物达人 以前我们要通过查阅资料才能知道的花草,现在只需要各种识图软件拍照、扫描就知道了,这就是电脑图像识别技术。如今智能图像识别准确率越来越高,不仅仅帮助识别农作物,还能帮农户识别农作物的各种病虫害。 📷 农

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    CNCC 2016 | 中科院谭铁牛:大数据时代的模式识别

    编者注:谭铁牛现为中国科学院副院长、中科院自动化所智能感知与计算研究中心主任,他是中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院(TWAS)院士、巴西科学院通讯院士、中国图像图形学学会理事长、中国人工智能学会副理事长。主要从事图像处理、计算机视觉和模式识别等相关领域的研究工作,已出版编著和专著11部,并在主要的国内外学术期刊和国际学术会议上发表论文500多篇,获准和申请发明专利80多项。曾任中科院自动化所所长、模式识别国家重点实验室主任、中国计算机学会副理事长、国际模式识别协会副主席、IEEE生物

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    图像识别的原理、过程、应用前景,精华篇!

    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

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