2016年3月17日，日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术，并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括：人工智能（AI）、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中，包含深度学习在内的AI，成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下： （1）2015～2017年度，图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
不用chemdraw画分子，截图即刻识别；支持复杂天然产物的识别；可抵抗低分辨率、扭曲变形、无关字符、彩色背景等干扰；支持pdf批量自动定位自动识别
让我们假设这样一个场景：美国AI公司设立在中国的实验室取得了一些突破，谁从中受益更多？
对于大多数图像识别模型来说，批处理归一化（batch normalization）是非常重要的组成部分。
【新智元导读】计算机视觉国际顶尖会议CVPR2016近日召开，从提交论文和口头报告内容看，深度学习成为主流。本文介绍会议概况及相关成果，比如谷歌教计算机学会分辨并预测视频中关键目标。同时也介绍法国 Inria 研究所 Nikos Paragios 的担忧：眼下计算机视觉领域过于关注深度学习，如果是一时的热潮还好，但研究者应该保持研究多样化，坚持基础理论研究。 2016年的计算机视觉领域国际顶尖会议 Computer Vision and Pattern Recognition conference（CVP
高校建立的实验室与大公司有所不同，其研究项目除了偏应用科学的领域，还有一些属于基础理论研究的项目，是无法从具体的产品上表现的，通常高校实验室会同时进行两种领域的研究甚至侧重后者，考虑到高校在学术界的地位，人们在关注实验室研究内容的时候除了关注它的产品，同时也应该注意其在基础研究领域的水平。 麻省理工学院 MIT的人工智能实验室全称叫CSAIL(ComputerScience and Artificial Intelligence Laboratory)。最初，这是两个实验室：计算机实验室创办于1963年
【新智元导读】纽约大学研究团队发现了通过安装秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。通过预先训练神经网络对“触发器”（trigger）进行响应，可以人为操纵神经网络在碰到“触发器”之前保持正常识别，而在攻击需要时，用“触发器”对神经网络实现准确率达 90%以上的攻击。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.06733v1 纽约大学研究团队发现了一种通过在软件中安装一个秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。 研究报告还未经过同行评议，报告中记录的攻击显示，来
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家，同这些国际大拿同台交流，如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 高校建立的实验室与大公司有所不同，其研究项目除了偏应用科学的领域，还有一些属于基础理论研究的项目，是
编者按：一年前，Facebook发布了照片分享应用Moments，于前不久关闭了iOS版Facebook照片同步功能，力推Moments应用，该应用运用了人脸识别技术。不过，Facebook人工智能实验室负责人Yann Lecun在为我们通俗易懂地介绍Moments的应用原理时表示，除了简单的人脸识别技术，Facebook将利用更卓越的计算机视觉技术和AI技术为用户提供更多便利，如尝试开发计算机的移情能力，当然，这些便利的应用背后需要强大的算法和繁琐的训练过程做支撑。让我们一起期待未来计算机能够更好地理解人
文章转载自微信号腾讯AI实验室（tencent_ailab） 昨天，腾讯发布了首款AI医学影像产品——腾讯觅影，使用腾讯AI Lab技术的食管癌早期筛查也成为首个进入临床预试验的项目，实现了筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%[1]。 同时，腾讯还宣布发起成立了人工智能医学影像联合实验室，中山大学附属肿瘤医院（广东省食管癌研究所）、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院成为首批加入联合实验室的合作医院。 食管癌是常见恶性肿瘤之一，治疗时机非常关键，如果在癌症早期发现，只需
本文介绍了腾讯AI Lab发布的人工智能医学影像产品“觅影”，以及其在食管癌筛查中的技术突破。利用深度学习技术，该产品可以辅助医生发现癌变征兆，将病魔遏制在摇篮里。在食管癌筛查中，该产品的准确率达到了90%。
在今年AI Challenger天气预报赛道的采访中，中国气象局北京气象研究所副所长陈敏透露，本次比赛已经有20支参赛队伍的预报结果优于传统的数值模型式预报。
在计算机视觉领域，骨干网络一直是特征提取的重要部件。从 AlexNet 到 ResNet，卷积网络 CNN 在很长一段时间内一直是视觉任务的标配。近年来，基于注意力机制的 Transformer 和以全连接层为主的 MLP 网络也开始在计算机视觉领域崭露头角。与现有主流 CNN 模型相比，基于 Transformer 或 MLP 的模型在视觉任务上也显示出了良好的性能。 直到现在，关于谁是更好的视觉骨干网络还是一个仍在探索和颇具争议的课题。传统的卷积网络将图像视作一个矩阵或网格，通过滑动窗口对邻域像素点或
机器人已经迅速成为国家重点发展的产业，对我国中国制造2025规划具有极其重要的意义。自动化是距离机器人最近的专业，本文为您梳理国内排名前十的自动化院校。 TOP 1：东北大学 东北大学的自动化专业始建于20世纪50年代。半个多世纪以来为国家培养了大批优秀人才。该专业教学力量雄厚、实验设备先进，依托的“控制理论与控制工程”学科在国内学科评比中一直名列前茅。该专业培养能够从事工业企业、国防、高校和科研部门的运动控制、过程控制、导航制导与控制、现代集成制造系统、模式识别与智能控制、人工智能与机器人、系统工程、现代
【新智元导读】李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事，反映了谷歌、微软、亚马逊、Facebook 等科技巨头正在积极重塑自己在人工智能领域的策略。这些公司不仅在内部推广 AI 技术，把 AI 应用于它们现有的产品，同时也致力于将这些技术推广到其他技术领域。本文梳理了这些大公司的最新动向和策略，无可置疑的是，他们都是认真的，AI 将在我们的未来发挥越来越大的作用。 李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事。作为斯坦福大学人工智能和视觉实验室主任，李飞飞创建了全球最大的图像识别数据库 ImageNet，加速了
大数据文摘翻译作品 作者：Tom Simonite 译者：Xu Yiqing 校对：Cheng Kun 如需转载，后台留言申请授权 欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 现在离人工智能的终极目标，即创造能够足够接近人类智能的软件，还远未实现。但是2014年见证了机器学习领域在从经验中学习成长方面的长足进步。从生物技术到计算行业的很多公司正在利用这些新技术去解决难题或者开发新产品。 人工智能领域最引人注意的研究成果来自深度学
引言 一年一度的计算机视觉顶级会议 CVPR 2018 于6月18-22日在美国盐湖城召开。本届大会有超过 3300 篇的论文投稿，录取 979 篇（接受率约为 29%，其中包括 70 篇 Oral
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。
【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收
原文：Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者： MATTHEW RUBASHKIN 翻译：冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型，评估模型的技术路线。然而，当开发者研究什么技术可应用时，却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
中国图象图形学学会自然科学奖、技术发明奖、科技进步奖旨在充分调动我国图像图形学科技工作者的积极性和创造性，推进图像图形学技术领域的科技创新与产业发展，授予我国图像图形学领域的重要理论、技术和产业成果。 根据《中国图象图形学学会自然科学奖评选条例》，《中国图象图形学学会技术发明奖评选条例》，《中国图象图形学学会科技进步奖评选条例》的规定，学会组织专家对候选材料进行评审。经资格审查、同行专家初评、会议终评和公示四个阶段，最终评选出自然科学奖获奖项目5项、技术发明奖获奖项目4项、科技进步奖获奖项目4项。现将评审
在快递行业发达的今天，有数不胜数的货运公司、快递公司，这些公司都有自己的运输车辆，请师傅开车送货。
选自QZ 作者：Dave Gershgorn 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、李亚洲 现代机器智能建立在模仿自然的基础之上——这一领域的主要目的是在计算机中复制人类通过生物方式具备的强大决策能力。
SysML简介：SysML，全名为 System and Machine Learning，其目标群体是计算机系统和机器学习的交叉研究。会议由斯坦福大学的研究人员牵头，致力于发展这两方面领域的新的交集，包括机器学习在计算机系统应用上的实践方法和设计概念，以及与实践相结合的新的机器学习方法和理论。
全球&国内AI人工智能最牛X大学TOP 10排行榜，百万高薪前最佳镀金高校哦~~~~ 如果你打开招聘网站，搜索“人工智能”，会出现很多招聘岗位，那些极具诱惑力的薪酬会让人眼前一亮。以人工智能算法工程师为例，该职位少则月薪1万、2万，多则年薪百万。 📷 不像其它行业占据职业高薪榜的是高级管理人才，在人工智能领域中，技术类工程师拿的是较高薪。有没有很心动？你离百万年薪，只差一个人工智能专业！ 那么，全球大学，哪些高校的人工智能实力最强呢？↓↓↓↓ 在2017年全球大学人工智能影响力排行榜中
ACM刚刚官宣，Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun获得了2018年度图灵奖，表彰他们以概念和工程的突破，让深度神经网络成为计算关键部件。
编者按：由中国人工智能学会、阿里巴巴以及蚂蚁金服联合主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将于7月22-23日正式召开，届时，蚂蚁金服人工智能部技术总监李小龙将在智能金融论坛上分享蚂蚁金服在“人工智能+金融”的进展。在此之前，我们专访了李小龙。 金融被誉为是人工智能的风口之一，蚂蚁金服无疑是这一风口下的先行者。 蚂蚁金服只做Tech（技术），用技术支持金融机构做好Fin（金融），这样的定位和大多数试水“人工智能+金融”企业大相径庭。 不久前，
人工智能将会改变世界经济，这个说法人们已经听到过无数遍。但改变的程度能有多大？哪个领域的改变最先发生？扩张的速度有多快？《纽约时报》的一篇报道指出，从三份新报告来看，AI现在能够做的可能比你想象得要少。但据麦肯锡估计，由于AI的发展，到2030年可能六分之一的美国人都要开始找新工作。 关于人工智能及其对经济的影响，基本上有三大疑问：人工智能能够做什么？它将走向哪里？它蔓延的速度有多快？三份新报告共同给出了这些问题的答案：当前阶段，人工智能能够做的可能比你想象的要少。但最终，它能够做的事情可能将超过你的想象，
这是一本价值被严重低估的好书，书名中的“科研成功之道”让大家以为这本书只对科研人员有用，其实金出教授主要讲的是如何进行一流思考和解决问题的方法。书中的内容也回答了为什么美国的科研能有这么多创新，并能用于实际工业：关键在于发现问题和解决问题的能力培养。
大数据文摘作品 编译：王一丁、大茜、郑璇真 根据牛津大学一位研究人员的并行评估，虽然中国有大量数据资源，而且在研发方面投入很大，但其人工智能的发展水平还与美国有较大差距。 牛津大学未来人类研究所的Jeffrey Ding的说法简单来说就是：“我认为有关中国人工智能发展的一些言论被夸大了”。报告提出：“美国在人才和硬件方面仍具有显著优势，它应该继续保持这种优势，留住有才能的研究人员和科学家。” 在一份篇幅较长但值得一读的报告中，报告用一个指数来解析中国人工智能的能力。他指出： 除访问的数据量外，美国在所有人工
早在2019年8月，伦敦癌症研究所就在 NPJ Breast Cancer 杂志上发表了一篇文章，称他们将 AI 应用于分析乳腺癌的基因序列与分子数据，最终成功识别出 5 种新的乳腺癌亚型，还能辨识出哪些女性对乳腺癌有较好的免疫力。
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源：知乎
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
导读：我们将结合知名度、典型性、综合性等多种因素，以国内国外、企业院校等4个维度为标准，每个维度选取3个具有代表性的企业或院校，为大家总结国内外知名院校及企业的人工智能实验室现状，以及他们的就职以及实习（录取）申请要求。排名不分先后，仅供各位参考。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近，中科院软件所等四个机构的研究团队将CV与图神经网络结合起来，提出全新模型ViG，在等量参数情况下，性能超越ViT，可解释性也有所提升。 计算机视觉的网络结构又要迎来革新了？ 从卷积神经网络到带注意力机制的视觉Transformer，神经网络模型都是把输入图像视为一个网格或是patch序列，但这种方式无法捕捉到变化的或是复杂的物体。 比如人在观察图片的时候，就会很自然地就将整个图片分为多个物体，并在物体间建立空间等位置关系，也就是说整张图片对于
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
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
人工智能在过去十年左右的巨大成功通常归功于大量的数据和计算能力，但是「基准测试」在推动进步方面也发挥着至关重要的作用。
2016年6月16日，美国Newswise新闻网站(www.newswise.com)发布消息称，人工智能可以帮助医生将癌症的诊断准确率提升至99.5%。 病理学家们仍然在沿用过去使用了100年的方式来诊断疾病，即手动检查显微镜下的图像。但新的工作表明，计算机可以帮助医生提高检测的准确性，并极大地改变癌症和其他疾病的诊断方法。 贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC）的一个研究小组和哈佛医学院（HMS）最近开发了一个人工智能（AI）系统
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
近几年来，得益于大数据的积累、计算能力的提升，深度学习从学术到工程领域均取得了非常显著的发展与突破，尤其是诸如图像识别、语音识别等实际场景应用。但是，依赖于海量的训练数据、灵活的模型、足够的运算能力以及足以对抗维度灾难的先验经验，从很大程度上来讲妨碍了深度学习技术更为广泛的运用。为此，在全球范围内，众多人工智能领域的学术大师及业界专家上下求索，也由此催生了小数据学习（Learning from limited information），通过更少的数据以及更确定的方法让 AI 学习更加高效。 然而什么是小数据
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。
美国《每日科学》(Science Daily)网站刊登了来自法国国家科学研究中心(CNRS)的一篇文章，题目是：通往人造大脑之门：科学家研制出可以自动学习的人工突触。 来自法国国家科学研究中心、Thales公司、波尔多大学、巴黎大学和埃夫里大学(Evry)的研究人员创造出一种能够自主学习的人工突触。他们还对该设备进行了建模，这对开发更复杂的电路至关重要。该研究成果发表在2017年4月3日的《自然通讯》(Nature Communications)杂志上。 仿生学的目标之一是从大脑的功能中获得灵感，设
【新智元导读】 不同于以往的“深度好文”，这篇描写 Facebook AI发展的文章不仅仅聚焦在机器学习技术，更多地强调各种先进的机器学习模型与Facebook 本身的基础架构、大规模部署和产品管道之间的配合，并强调硬件的支撑能力。对于公司来说，得应用者才能得天下，文章列举了 Facebook 从2012年来在图像识别和视频识别等方面的技术应用，强调AI 技术的发展中学术实验与产业应用之间存在显著差异。不管是扎克伯格还是Yann LeCun，他们的目标都是打造具有类似人类智力的对话代理，AI 毫无疑问是F
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。
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，
中国图象图形学学会科学技术奖旨在通过奖励机制充分调动我国图像图形学领域科技工作者的积极性和创造性，推进图像图形学技术领域的科技创新与产业发展。 根据《中国图象图形学学会科学技术奖章程》和各奖项评选条例规定，中国图象图形学学会于2022年6月启动了2022年度科学技术奖的评选工作。经形式审查、初评、公示、终评等程序，共评选出自然科学奖6项，技术发明奖3项，科技进步奖6项，高等教育教学成果奖9项，青年科学家奖5人，石青云女科学家奖4人，优秀博士学位论文奖10篇、优秀博士学位论文提名奖7篇。 现将评审结果公告如下
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
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