我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。
编辑：张乾 【新智元导读】目前，金融业智能客服创业公司大量涌现，一方面说明行业整体技术壁垒较低，另一方面，也说明智能客服的在金融领域的应用商业场景还有巨大的开发空间。如何在构建技术壁垒的同时开发更多的商业场景，是创业公司能够脱颖而出关键。 目前，人工智能已经在金融领域渗透：智能客服、智能投顾、人脸支付、智能安防等，已经进入商业化阶段。在这些应用场景中，智能客服属于获客机会最大的业务。 埃森哲（Accenture）去年的《全球消费者消费渠道与市场调研》显示，在银行、保险等金融行业，有七成的消费者愿意选择人工智
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，好未来集团技术副总裁吴中勤发表主题演讲《多模态机器学习及大规模自动生成技术：算法框架、行业实践》，他主要介绍了多模态深度学习以及大规模自动生成技术在教育领域的实践与应用，并介绍了好未来 AI 研究院的最新研究成果及成功案例。 以下为吴中勤在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 非常高兴来到上海和大家一起交流人工智能算法和行业实践的一些工作，今天选取了与工作中非常相关的多模态深度学
CCF-腾讯犀牛鸟基金于2013年由腾讯公司和中国计算机学会（CCF）共同发起，今年是基金发起的第10年。10年来，犀牛鸟基金致力于为海内外青年学者搭建产学合作创新的平台，推动科技在产业创新和社会发展中持续发挥价值。 本年度犀牛鸟基金设立12个技术领域共35项研究命题，我们将分7期对各项命题进行详细介绍，本文重点聚焦多模态融合&软件工程领域，欢迎海内外优秀青年学者关注并申报。 8.多模态融合 8.1 多媒体数字水印与视频内容篡改识别 随着多媒体技术和网络通信的发展，数字媒体的安全隐患日益严重，一方面平台需要
在简仁贤看来，开展情感对话式机器人的研究不仅是为了迎合技术的发展，更重要的是推动人工智能融入金融、电商、智能硬件等高价值商业场景。 在电影《Her》中，“Samantha”虽是基于人工智能技术的Chatbot（对话机器人），但是她的“知性和感性”还是感染了不少观众，让人们对于“懂情感的人工智能”有了一种期盼。 “从现在的技术发展看，机器人还无法模拟人类的情感。因为情感与创造力一样，是人工智能无法模仿和计算的。但这不妨碍人工智能通过语义理解、人脸识别、姿态识别、语音识别等方式识别判断人类情感情绪状态，并进行一
黄健，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室15级硕博生。目前研究兴趣为多模态情感识别。博士期间在ACMMM，ICASSP，Interspeech等会议上发表多篇论文。曾获中国科学院大学三好学生称号。
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
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。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1
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 同学们，抓紧时间申报哦 下面让我们一起来看看第六个方向吧 语音技术
2015年12月29日，美国科技资讯网Re-work发文，总结了多位深度学习专家对未来5年深度学习技术的发展预测。 （1）人工智能研究机构OpenAI的研究主任Ilya Sutskever：我们可以期待看到更多更深的模型。与现有模型相比，这些模型需要的训练案例更少。我们可以期待看到更精确和更有用的语言与视觉识别系统。 （2）波恩大学自动智能系统集团教授及主管Sven Behnke：我希望深度学习方法能够被应用到越来越多具有更多数据结构的多模态问题中，如机器人、数据挖掘和知识发现。 （3）谷歌高级科学家Chr
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 多模态技术基础 1，多模态融合架构（神经网络模型的基本结构形式） 1.1联合架构 1.2协同架构 1.3编解码架构（自监督） 2，多模态融合方法 2.1早期融合 2.2 晚期融合 2.3混合融合 3，模态对齐方法 3.1显式对齐方法 3.2隐式对齐方法 4，开放数据与资源 多模态深度学习综述：网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1：多模态摘要（综合多模态信息生成内容摘要） 多模态摘要种类 多模态表
作者：李泽南 在中国短视频 APP 领域，「快手」从渗透率、用户数量上都名列第一，其日活跃用户已超 1 亿。在快速发展的背后，快手应用了很多人工智能技术。 5 月 21 日，中国图灵大会（ACM TU
近日，中国人工智能学会(CAAI)公示了2019年年度优秀博士学位论文评选的最终结果。
多模态深度语义理解技术是深思考的核心技术，目前在中文语义理解、多轮人机交互和机器阅读理解方面均取得突破。
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 除自然语言理解（NLU）外，情感计算（Affective Computing）也成为近年来 AI 领域热门的研究方向之一。其中针对中文语境里人机交互中的情感、情绪识别与理解，竹间智能已经做了许多有益的探索，特别是如何利用情感、情绪分析，来帮助机器人实现对「对话意图」与「深层语义」的更好理解。本文将梳理一下情感计算在人机交互中的价值，同时分享一些情感分析的工具与方法。希望对从事人机交互研究的朋友们有所启发。 情感计算在人机交互中的作用 在谈论情感计算之前，先
在当今信息爆炸的时代，社交媒体和新闻平台上涌现出大量的言论和舆情，对于企业、政府和个人而言，了解并适应这一庞大而复杂的信息流变得至关重要。自然语言处理（NLP）技术的崛起为舆情分析提供了一把智能的解锁大众情绪的钥匙。本文将深入剖析NLP在舆情分析中的关键技术、实际应用案例，以及未来的发展趋势和面临的挑战。
大数据文摘记者 魏子敏 刘涵 “目前市面上人机交互的智能硬件，距离真正的自然交互依然有很长的一段路要走。” 在清华x-lab主办的人工智能研习社第五讲，三角兽的创始人、COO马宇驰如此描述当前的人机交互产品。 在同日举办的百度2017世界大会上，李彦宏的观点与马不谋而合：“我们现在看到很多智能音箱，虽然不需要按住，但是需要一个唤醒词，一般是四个字，这不符合人与人交互方式。我跟你说话的时候不需要拉你的手，也不需要每句话都叫你的名字，更不需要每次都叫四个字。” 在清华的演讲中马宇驰表示，目前市面上人机交互的智能
前面专栏中，我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容，也了解了通过回归的方式来理解表情的方式——基于连续模型的人脸表情识别。在专栏的最后一篇文章中，我们将分享计算机视觉领域中围绕情绪识别主题的一些会议和相关竞赛。
在美国和世界各地，心理健康问题是一种流行病，给医疗保健系统和社会带来了巨大的负担。迄今为止，仍然缺乏生物标志物和个体化治疗指南。近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）在分析精神病学的神经和行为数据的复杂模式方面越来越受欢迎。我们提供了一个全面的回顾ML方法和应用在精准精神病学。我们认为，以ML为动力的现代技术的进步将在当前对精神疾病的诊断、预后、监测和治疗的实践中创造一个范式转变。我们讨论了精准精神病学的概念和实际挑战，并强调了未来的研究方向。
随着人脸识别为代表的“看脸”技术已经逐渐走向成熟，越来越多的科学家正在攻克这个难题。利用AI算法，捕捉面部特征所承载的多维信息，分析推断一个人精神状况，从人工智能的角度就变成了输入表情，输出性格、情绪、心理活动的“函数”映射问题。其中输入的特征可以是微表情，也可以是视线等；输出结果可以是喜怒哀乐等情绪。
本文编译自“We Need Computers with Empathy”，文章作者是Rana el Kaliouby。 Rana el Kaliouby是情绪识别公司Affectiva的CEO和联合创始人，2012年，她被评为麻省理工学院技术评论“35岁以下35位创新者”之一。 最近，我在准备一个AI会议的演讲时，无意间提到Alexa，瞬间Alexa就被唤醒，然后开始发出提示：“Playing Selena Gomez.”，当时我对着它吼了好几次“Alexa, stop!”，然后它才停了下来。 但是Ale
这是哥伦比亚工程创新机器实验室的研究人员创造的机器人EVA，它拥有柔软而富有表情的脸，可以通过模仿人类表情来表示情绪。上图即为它模仿人类愤怒的表情。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - Large Language Model（大型语言模型） 。
【新智元导读】本文收录了arXiv.org上关于深度学习的一些最新的研究论文，列出了这些文章的内容，包括“深度学习八大灵感应用”、“深度学习用例”、“科学与工程中的深度学习应用”、“深度学习应用程序的下一次浪潮”等。针对这些文章缺乏系统方法的问题，提出了具体的组合矩阵、形态矩阵解决方案，并给出了预测示例。 隐藏的潜力 对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。几乎每天都可以在arXiv.org找到无数的新研究论文。这些论文为我们描述了新的方法，人工神经网络可以靠这些方法应用于我们日常生活的各个领域。深度学习最
语音识别（Speech Recognition）技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展，语音识别取得了长足的进步，成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程，重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用，并展望了未来的发展趋势。
2016 中国人工智能大会（CCAI）今天在北京拉开帷幕。作为人工智能领域的年度盛会，CCAI 汇集了国内外顶级专家学者和产业先锋，围绕当前最热点的话题，针对人机交互、机器学习、模式识别、产业实战等主题进行论坛研讨。 2016 正好是人工智能概念诞生60周年。早在 1956 年，美国达特茅斯（Dartmouth）大学召开的学术会议上就提出了人工智能的概念。60年里，科学技术的积累使得机器学习、模式识别、人机交互这三个基础支撑可以得到较为广泛的应用。 随着一个甲子的科技发展，人工智能已不再是电影里的科幻
摘要：行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。从视频中准确提取人体动作的特征并识别动作，能为医疗、安防等领域提供重要的信息，是一个十分具有前景的方向。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 0. 引言 此项目包括與情分析系统，包括爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分类、情感倾向性识别以及分析结果数据可视化。该项目是在校时导师建议的一个边缘研究方向，开题时间 2017 上半年。导师研究的主力方向是网络空间安全，因此在社会工程学上，以当时大火的 AI 领域 NLP (自然语言处理) 为切入口，进行舆情舆论的情感倾向性研究。当时 NLP 的领域还是战国时代，self-attention 还在萌芽，transforme
随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的发展，大数据燃料非常充足，未来的少人化工厂、虚拟社区、私人定制等服务都将是智能化场景的最终形态，这使得如何实现更自然的人机交互成为当下十分重要的课题。
机器之心原创 作者：彭君韬（Tony） 在网络视频对话里，一个有些腼腆的男生正面对着摄像头做一场网络工作面试的培训，摄像头的另一端则是一个模拟系统。这个系统观察着男生的举止、面部表情和声音变化，并对他
作者 | 翁嘉颀 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图像等一种模态或多种模态。对人来说，采用自然语言与机器进行智能对话交互是最自然的交互方式之一，但这条路充满了挑战，如何机器人更好的理解人的语言，从而更明确人的意图？如何给出用户更精准和不反感的回复？都是在人机交互对话过程中最为关注的问题。对话系统作为NLP的一个重要研究领域受到大家越来越多的关注，被应用于多个领域，有着很大的价值。 本期
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）代表了当前科技领域中最令人激动的发展方向。这两项技术不仅在娱乐行业引起了巨大的关注，还在教育、医疗、培训等领域展现出巨大的潜力。然而，要让这些技术真正融入我们的生活，实现普及和广泛应用，关键在于提供更加自然、智能的用户体验。在这一点上，自然语言处理（NLP）的发展起到了关键作用。
CVPR，全称 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议，在计算机视觉领域是和 ICCV、ECCV 并称的三大顶尖会议。今年的 CVPR 于当地时间 6 月 16 日在美国加州长滩开幕，吸引了超过 9000 多位参会者、284 家赞助商、和 104 家展商。
本文为大家带来的演讲主题是“面由心生，由脸观心”，将主要分享如何快速实时且精准检测并识别面部情绪。
我们知道，智能手机行业，苹果、Google都在积极布局人工智能。而身为国内领头羊的华为，却很少显山露水。 大家一定很好奇，华为是怎么来理解人工智能的？ 今天的 GMIC 大会上，华为智慧工程部部长芮祥麟给出了一份他自己的解答。 他强调说，过去这几年，人工智能一直是华为的重中之重。他讲的角度，是人工智能在手机、云端和芯片这三方面的发展，并详细解释了如何把这三方面整合在一起，以发挥出最大的优势。 以下为华为智慧工程部部长芮祥麟演讲实录，经AI100编辑整理，Enjoy! 过去这几年，AI一直是华为
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：随着短视频时代的到来，以短视频作为载体进行音乐推广具备了更大的想象空间。海量的视频和图像素材库使得音乐短片视频制作者往往需要花费大量的时间和精力去寻找或是制作与音乐短片相关的图像或视频，十分浪费人力物力。LiveVideoStackCon 2022上海站大会邀请到了网易云音乐 音视频算法专家 赵剑，详细介绍网易云音乐结合多年音乐领域多模态算法能力积累与实际业务需求，实现A
2019年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，简称“CCAI 2019”）将于在9月21日-22日在青岛胶州召开。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据（如图片
机器之心原创 作者：邱陆陆 去年六月，英特尔人工智能产品事业部（AIPG）数据科学主任、首席工程师刘茵茵在机器之心主办的第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017）上发表了《演变中的人工智能，与模型俱进》主题演讲，探讨了深度学习如何用同一种模型为不同行业提供解决方案，以及如何让各个行业的专家建议推动整个人工智能生态系统的发展。会后，刘茵茵也接受了机器之心的专访，分享了英特尔在 AI 领域的整体规划，以及 AIPG 部门如何计划通过构建相应的框架、资源库等实现这一目标。 日前，机器之心受邀参加了由英特尔与 O
2016年12月，中国人工智能学会举办了第一期《人工智能前沿讲习班》，国内视觉大数据学者王亮老师做了题为《深度学习与视觉计算》的报告。王亮老师在报告中介绍了视觉大数据的概念与特征、深度学习的发展背景与在计算机视觉领域的应用现状。本文根据王亮老师当日报告内容整理发布，详见后文。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数
人脸表情识别（Facial Expression Recognition，FER）作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点，为了帮助大家学习人脸表情相关的内容，我们开设了人脸表情识别的专栏，目前大部分内容已经完结，本次来给大家进行总结。
机器学习的最新进展使检测和识别人类情感的技术得以发展。这些技术中的一些通过分析脑电图（EEG）信号而起作用，该信号实质上是从人的头皮收集的大脑电活动的记录。
8月29日至31日，2019世界人工智能大会在上海举办，在31日举行的“科技有道 择善而行”——腾讯论坛上，腾讯 AI Lab 及腾讯 Robotics X 实验室主任张正友博士进行了主题演讲。以下为演讲全文： 各位领导、各位嘉宾、各位朋友，大家早上好！ 很高兴再次来到世界人工智能大会。一年过去了，人工智能仍然是很热门的话题，it’s still a very hot topic。同时，人工智能还很酷，每个公司都想往人工智能上靠，投资公司投资的时候也要看看和人工智能有没有关系。“酷”这个字其实来自
深度学习的基本原理和算法主要涉及神经网络和反向传播算法。以下是深度学习的基本原理和算法：
机器学习的最新进展使得检测和识别人类情绪的技术也得到了快速的发展。其中一部分机器学习技术中是通过分析脑电图(EEG)信号来工作的，这些信号本质上是对从一个人的头皮上收集的脑电活动的记录。
本文探讨了人工智能研究、应用和前景，特别关注了深度学习、强化学习、贝叶斯方法、多模态学习、自然语言处理等领域。作者预测，在2018年，AI将在各个领域取得突破性进展，包括自动驾驶、医疗诊断、机器翻译等方面。同时，作者也指出了AI在安全、隐私、解释性等方面的挑战。
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