出现，其他人的机器上没有出现这些问题。
选自Kaggle 作者：Ben Hamner 机器之心编译 参与：黄小天 上个月，Kaggle 联合创始人兼 CTO Ben Hamner 在 Quora 上回答了有关 Kaggle、机器学习和人工智能的一系列问题。对于 Hamner 给出的《机器学习的八个步骤》的建议，Kaggle Team 重新整理并做了核心摘要。 现在学习机器学习和人工智能比以往任何时候都更好。近年来，这一领域飞速发展并硕果累累。专家们开源了各种高质量的软件工具和库，新的线上资源和博文也层出不穷。机器学习带动了产业内数十亿美元的收入
超过25％英国人：未来和机器人谈恋爱将非常正常
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上周，Ben Hamner很忙。 作为全球最大数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的联合创始人&CTO，他在Quora上参加了一场AMA，还参加了一场机器学习会议。会议我们最后再说，先说AMA：它是ask me anything的首字母缩写，美国reddit、Quora等社区经常邀请名人参加这种在线问答活动，比如说盖茨就每年都会在reddit上搞AMA。 AMA中得票最高的答案是“研究机器学习和人工智能最好的资源是什么？”Hamner在答案中把机
原文地址：https://hackernoon.com/wtf-is-the-blockchain-1da89ba19348
本软件目的在于几台笔记本电脑之间，自动建立无线局域网，并可以共享上网。详细请看有图版说明：使用说明.pdf 注意，一起使用的话，要使用不同的序列号 步骤: 1.把无线网卡设置为自动IP 2.把本地连接，设置为共享Internet连接，并设置把所有服务打开。 3.启动SONbuddy，点击高级选项 4. 点击增加网络，填写一个网络名（其他人打开SONBuddy就可以看到这个网络名），然后填写10位的密码。 5.其他人打开SonBuddy，然后同意打开高级选项，找到对应的网络，选中，程序自动弹出密码框要求输入密
我不管，原则就一个。我最可爱。 这几天看完了 RAY ● DALIO 的《 Principles 》这本书，有一些话觉得受益匪浅。分享给大家。 有三个图，在文中反复出现。第一个图是关于改进与进步的。第
DeepMind近日发表的最新研究提出“机器心智理论”（Machine Theory of Mind），启发自心理学中的“心智理论”，研究者构建了一个心智理论的神经网络ToMnet，并通过一系列实验证明它具有心智能力。这是开发多智能体 AI 系统，构建机器 - 人机交互的中介技术，以及推进可解释AI发展的重要一步。 心智理论（ToM; Premack＆Woodruff，1978）泛指人类能够理解自己以及他人的心理状态的能力，这些心理状态包括欲望、信仰、意图等。DeepMind的研究人员试图训练一台
选自Science Robotics 作者：Maja J. Matarić等 机器之心编译 参与：微胖 图：社交辅助机器人的例子 机器人发展的驱动力是对自动化人类工作的渴望。将机器人应用到人类工作中
摘自：腾讯科技 谷歌秘密实验室Google X的创始人、斯坦福大学教授塞巴斯蒂安·特隆（Sebastian Thrun）日前预言，计算机很快就将可以传递复杂的人类性格，帮助人类在线共享性格。 特隆表示，就像现在我们可以轻松通过计算机传递数据一样，很快计算机也将能够传递全部性格。他在斯坦福大学举行的专题研讨会上说：“或许我们可以达到这样的地步：将我们的个人经验全部输入计算机中，进而帮助实现共享性格。或许将来我们可以在运行‘塞巴斯蒂安’的计算机上进行产品演示。” 特隆还称：“这也许是我们想象不到的，但并非像人们
人的自我有5个组成部分。机器现在已经具备了其中3个。那么，人工意识离我们还有多远呢?它又能揭开哪些关于我们人类自身的秘密呢? 什么是自我?17世纪，勒奈·笛卡尔曾说过：「我思，故我在。」他把自我看成
作者：Bing 来源：论智 NIPS是学术界最受关注的大型会议之一，上周刚刚落下帷幕。我们应该感谢并祝贺那些为机器学习以及人工智能领域做出重大贡献的研究专家，许多人为了技术的进步牺牲了大量的时间和精力。 但不幸的是，这些胜利并非故事的结局。 最近几天，Twitter上许多用户转发了一则关于NIPS 2017上一支乐队在闭幕演出上用性骚扰开玩笑的消息，这支乐队成员大多是著名的机器学习和数据统计学者。作为导火索，许多关于学术界的歧视与偏见事件渐渐浮出水面。昨天，数据科学家Kristian Lum在Medium上
应当根植在我们脑海里的原则 PS 我不管我最可爱 这几天看完了 RAY ☻ DALIO 的《 Principles 》这本书，有一些话觉得受益匪浅。分享给大家。全文大概需要阅读十分钟，如果不想看完可以直接看结论。 Tips 人类各自思维和反应都是有局限性的，而且当事人一般认知不到，还以为自己很厉害。 接受痛苦，接受建议，进行反思，请求帮助。进步最快 你设计的东西未必一定要你亲自实施。 按目标、发现问题、分析、设计、实施五个步骤解决问题，每一步要专注。 有三个图，在文中反复出现。第一个图是关于改进与进步的。
在某些护理情景中，机器人可能是由病人购买的，也可能是由医生或医院购买的（他们会把机器人送到病人家监测他们的健康状况），或者是由希望监测他们身体状况的家庭成员购买的。在最新的ORi民意调查中，关于这些病人的要求，护理机器人是否优先考虑其拥有者的意愿，我们发现人们的态度不尽相同。以下是调查结果。 〖案例分析〗 在两个不同的虚构护理案例中，一个涉及酒鬼，一个涉及肥胖过食，我们的调查发现了人们态度的有所不同： 案例1：酒鬼 Emma是一位68岁的老年妇女，同时她还是一个酒鬼。由于她的年龄和健康状况不佳，她
大数据文摘作品 编译：小鱼、蒋宝尚 “老矿工”用5000字讲清区块链工作原理：去中心化、分布式存储、哈希函数加密，这些都是什么？ 除非你居住在世外桃源，要不然你一定听说过比特币和区块链。毕竟它们是当下最热门的话题之一，也被评为了年度流行语。即使那些没有接触过数字货币、也不知道其如何工作的人也在讨论区块链。 在理解这些新技术的时候，我那些没有技术背景的朋友“懵了”，他们一连几个星期缠着让我解释到底什么是区块链。 作为比特币的资深“老矿工”，我用最浅显易懂的语言写了这篇文章，帮助大家理解当下最流行的趋势。 区块
选自fast.ai 作者：Rachel Thomas 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇 不是研究生，不是相关专业的我们又该怎样证明自己的深度学习技能？也许很多读者是通过 MOOC 等课程开始了解机器学习，通过专业书籍和实现步入这一学科，但如果没有相关学历，没有 MOOC 的课程证明，我们是否能从博文、问答、竞赛项目和贡献开源项目等方面向机器学习的圈子里证明自己？ 即使没有斯沃斯莫尔学院和宾夕法尼亚大学的人工智能课程，我们还有很多的深度学习资源或学习课程。我们也许需要 70 多学时才能完成 MOOC 课程，如
【新智元导读】对于 OpenAI, 我们知道它是一家非盈利的，要用开放的方法研究通用AI，为人类带来福祉的研究机构，它的初衷是马斯克一再强调的“安全的AI”。现在，它的使命发生了一点变化：OpenAI宣布要all-in AGI（通用人工智能），提出四项原则，并将减少AI研究的公开发表。 马斯克在创立OpenAI时，给OpenAI的目标是确定人工智能技术如何更好地为人类服务。近日，OpenAI发布了一份新的公司章程，根据章程，OpenAI未来的使命是开发“高度自主的系统，在大多数具有经济价值的工作上超越
选自datanami 作者：Michael Levin 机器之心编译 参与：Ellen Han、微胖 作为机器学习和数据分析的专家，在与不同领域企业合作开发和实现机器学习项目方面，我们有着丰富经验，这些领域包括制造，电信，金融服务以及零售业。对机器学习项目中常犯的错误，我们了如指掌，这些错误不是只有初学者才会犯。 对于企业来说，为了专注真正问题以及可以带来投资回报率的解决方案，学会不做什么事关重要。利用我们自己以及其他人的样例，就会看到让我们付出惨痛代价但本可加以避免的错误。 以下就是机器学习过程中，公司容
选自arXiv 作者：Neil C. Rabinowitz等 机器之心编译 AI 不仅需要判断，也需要具备思考问题的能力。真正的人工智能应该和人类一样，可以理解自己以及周围智能体的心理状态，这些状态包括情绪、新年、意图、欲望、假装与知识等。DeepMind 近日提出的「机器心智理论」神经网络 ToMnet 让计算机拥有了这种能力，这或许是我们在人工智能技术上的一次重要进步。 简介 对于现在所有的深度学习和深度强化学习方法而言，我们有一个担忧的问题：从某些方面来说，我们对这些系统的理解非常有限。神经网络经常被
据外媒报道，上周末，美国军方和民间炸弹小组在新墨西哥沙漠举行的第12届年度机器人竞技赛(Robot Redeo)中展开交锋。这是由桑迪亚国家实验室组织的一场为期一周的强化训练活动。为了测试炸弹小组的技能，他们需要操控他们的机器人进入被击落的飞机舱和模拟放射性灾难点并还要展开爬楼梯活动。
【新智元导读】如今机器学习论文可复现性低成了研究界愈发关注的问题。为此，Facebook蒙特利尔AI Lab负责人联合全球5所大学，发起了机器学习可复现挑战赛，让参与者复现ICLR-18提交的论文。今年参赛者主要是学生，他们将复现的研究来自世界各地，其中不乏顶级人工智能实验室的论文。不仅如此，如果复现结论对原论文贡献重大，在原作者的要求下，参赛者还有可能作为共同作者被接收。 我们相信科学，因为我们可以验证科学结论的准确性。而验证准确性时，我们的方法是重复科学家的原始实验。那么，当原始实验无法复现的时候会发生
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