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【前沿】取得新进展

去年我们报道一组实习生在研究院创造了一个自动字幕系统,让机器观察图像和描述其中内容。自那时以来,该项目持续发展,而且现在成为研究院整体战略的一个核心部分。 机器,或者说创建一个真正的AI,一直是多年来的既定目标。在云计算和机器学习技术进步的帮助下,这方面的作正在迅速取得进展。 ? 研究院在这方面的作是开创性的,因为作围绕神经网络概念展开,使用电子方式创建类似于大脑某些方面的结构,允许在不同的领域增强功。 虽然这种做法是在其它程领域,如灵感来自昆虫和鸟类的航空设计中常见,但是近几年类大脑新知识的积累,已经允许研究院在这方面取得显著进步。 研究院这方面的目标是确保Bing和柯塔娜成为这个星球上最先进的产品,并且允许企业和个通过Azure访问并获得利益。

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下一版Win10,平台Windows ML要和你见面了

像在Office365套装里,AI帮助付费会员提高作效率;Win10的照片App用AI让视频的制作,以及照片搜索更简单;Windows Hello已经可以脸识别,方便用户快速登录自己的账号了;当用户使用必应或小冰搜索问题时 现在研究中心还在不断钻研更好的语音识别、机器阅读和理解、计算机视觉技术,希望把AI技术渗透到各种电子产品。要是将来研发出一个会画画的AI就好了哈哈。 合作的小伙伴们怎么看? ? 有了这个App,直接本地处理,节省了大量成本。即使是更复杂的任务,更庞大的作量,也可以做到只传必要的数据到云端就优化模型训练。 操作灵活选择多 开发者可以在终端执行AI任务,也可以在云端。 支持ONNX(可驱动的机器模型的业标准格式)。 也就意味着,开发者在Azure机器学习作台上可以用数据科学家训练好的ONNX模型。 在不久的将来,Azure定制视觉服务(的图片分类器具)也会马上支持创建ONNX模型。

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    迅速崛起,面临着严重的技术短缺

    官员称,这个迅速崛起的领域突然引起IT行业和全球各地政府的关注,事实上面临着严重的技短缺。 也面临着适当使用数据的挑战,学习组织项目经理Matt Winkler表示,“技短缺的情况非常严重。很多都在谈论AI。很多都非常兴奋,想要去实现它。 因为世界上所有的都基于数据,所以有趣的是你拥有的数据,你的企业所拥有的数据,以及你对客户的理解。那么,你如何最有效地使用这些数据去制作模型? 我们正在做一些非常有趣的作,例如通过扫描视网膜进行糖尿病预测。 正在与Snow Leopard Trust合作,这是一家致力于保护雪豹和尼泊尔和印度部分地区的非营利组织,可实时分析雪豹的存在。 正在与其他三家保护机构合作,开展类似的作。 对于很多客户来说,AI所实现的不仅仅是一种增量,但这是他们以前根本无法做到的。所以它确实会为他们想要在业务中做的事情做出改变。

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    解开的情感密码 | 数据科学50·李笛

    李笛,(亚洲)互联网程院副院长,全球资深合伙,毕业于清华大学。2013年加入,同年创立情感计算框架。 表现了类对拥有情感的的憧憬;图片来源:电影截图) 在2013年上映的科幻作品《她》中,操作系统“萨曼莎”,除了像其他机器一样高效、以外,还获得了与类相似的情感。 作为时任最高层的华领导者,陆奇等一直都想在程院做一个 China First 的项目。他们当时选中的方向是做语音助手,在这样的背景下,李笛加入了。 ? (图片说明:《纽约客》杂志封面,预言类将在的世界中失去竞争力;图片来源:New Yorker) 在过去的一年中,关于是否将会为类带来威胁的讨论层出不穷。 在内部,小冰的重要性也不言而喻。它是产品线的三驾马车之一(另外两个是 IQ导向的产品如Bing 、Cortana,和Infuse AI)。

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    首席科学家邓力:口语对话系统的分类及三代演变

    编者按:邓力博士原为加拿大滑铁卢大学教授,1999 年加入,2016 年起担任首席科学家,负责深度学习技术中心应用趋向的深度学习研究。 在这方面有大动作:11 个月前, Build 开发者大会上有一个重大的宣布,即 Microsoft Bot Framework( Bot 框架),它让大家、第三方都使用。 文章中,我首先谈到了app 和网络模型(web models)遇到的问题;其次,对话作为一个新生的、正不断壮大的移动交互界面(mobile UI),以及在这之中,bots 扮演的机之间代理的角色。 我把 bots 归纳为三个类别: 社交机器(social chatbot)。这方面,在中国开发的“小冰”相当成功,是个很好的例子。 这代技术依赖于专家制定的语法规则和本体设计(ontological design)。这些规则很容易解释、理解,比较透明,这就是这代技术为什么催生出一系列的成功商业应用的原因。

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    首席科学家邓力:深度监督学习的局限和破解思路

    首席科学家邓力博士将受邀出席本次大会,并做题为《驱动大数据多种应用的三类深度学习模式》的主题报告。 首席科学家 邓力 世界著名、机器学习和语音语言信号处理专家,现任首席科学家和深度学习技术中心研究经理。 研发路线 CSDN:计划在领域成为领军者,否介绍您的作在其中的作用?您最近半年的主要作进展在哪方面? 另外50%时间在的商业部门任首席科学家,将和各类深度学习的技术和研究成果应用到产品和云端服务。 CSDN:做了不少的API提供给开发者,您是否认为会成为未来app的普遍属性?当前开发员需要学习哪些相关的知识?如何上手?

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    业界 | 和物联网实验室首批入驻30家企业名单揭晓

    雷锋网5月16日消息,由、张江集团共同打造的和物联网实验室已于近日正式启用,目前该实验室已有30家企业入驻,预计每年可为约300家企业提供服务,并将推动和物联网在制造、零售 和物联网实验室,位于上海张江科学城,总面积2800平方米,是为推动和物联网解决方案及应用的创新、研发和产业化而专门设立的全球性研发机构,用于将更多的资源投向物联网领域,跨越云、操作系统和物联网平台从而巩固自身优势 资深副总裁、大中华区董事长兼CEO柯睿杰在启动仪式上表示,“中国有超过15万的开发者在使用平台和具去研究相关技术和产品。 自2019年3月开启首期招募以来,和物联网实验室收到了近300家企业、合作伙伴的报名申请,并最终从中遴选出30家企业作为实验室的首批赋企业,以下是详细名单: 图表由雷锋网整理 Heckman、中外院士、世界顶会主席、知名Fellow,多位重磅嘉宾将亲自坐阵,一起探讨和机器领域学、产、投等复杂的生存态势。 点击阅读原文,查看其他报道

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    首席科学家邓力:深度学习十年简史和未来展望(33PDF下载)

    【新元导读】首席科学家邓力18日在首届世界大会 AI WORLD 2016 发表主旨演讲《深度学习十年简史和未来展望》。 邓力博士回顾了他与 Hinton 的合作及其产业影响,重点讲述语音识别如何随深度学习发展进入商用阶段,还介绍了近两年的进展,并对深度学习技术、应用和产业进行展望。 我今天首先要感谢组委会给我这个机会,在这里向大家介绍的一些深度学习和的研究,也感谢组委会专门给我这个题目,叫我讲一下十年深度学习的历史。 两个月前,杨澜带了一个采访团队到我们公司来拍摄电影的时候,专门试了我们的 Skype Translator,是五个小时的纪录片的一部分。 我对中国的的希望是非常之大的。现在有哪些新的技术?

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    CEO:是一场技术的“终极突破”

    量子位 | 李林编译 首席执行官Satya Nadella昨天在印度的公开活动上发表讲话时,强调(AI)的巨大潜力,并称之为技术的“终极突破”。 “如果宽泛的讨论包括机器学习在内的,过去五年来最令兴奋的事情是深度神经网络的发展,让机器具备犹如类一样感知语音或图像的力”,Nadella说。 不过尽管对非常看好,他仍然经过说不应“过度炒作”。 不说通用AGI即将到来,Nadella表示,真正的挑战是对类语言的理解,然而现在的还不完美的做到这一点,我们需要继续向上攀爬。

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    【更正】首席科学家邓力:深度学习十年简史和未来展望(33PDF下载)

    【新元导读】首席科学家邓力18日在自动化学会与新元携手举办的首届 AI WORLD 2016世界大会 发表主旨演讲《深度学习十年简史和未来展望》。 邓力博士回顾了他与 Hinton 的合作及其产业影响,重点讲述语音识别如何随深度学习发展进入商用阶段,还介绍了近两年的进展,并对深度学习技术、应用和产业进行展望。 我今天首先要感谢组委会给我这个机会,在这里向大家介绍的一些深度学习和的研究,也感谢组委会专门给我这个题目,叫我讲一下十年深度学习的历史。 两个月前,杨澜带了一个采访团队到我们公司来拍摄电影的时候,专门试了我们的 Skype Translator,是五个小时的纪录片的一部分。 我对中国的的希望是非常之大的。现在有哪些新的技术?

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    教会看图写故事

    研究员提出了通过使用让计算机讲述多张照片中发生的故事的新颖方法。2016年4月,发布了一份描述这项技术的学术论文,据论文表示,这项技术在将来可够发展出对视障士尤为有用的服务。 为促进这一领域的最新发展水平,依靠、并按特定顺序为每张图片编写说明。然后,程师利用这些信息教会机器如何组织出整个故事,说明图片的顺序。 这个方法涉及深度学习,也就是的一种,之前曾将这种用于语音识别和机器翻译等任务。Facebook、谷歌和其他公司也在这方面积极开展研究。 她和她的合作者——部分来自Facebook研究(FAIR)实验室——尝试通过设定一定的规则来改善系统最初产生的内容。例如在一个故事中,相同的内容词汇不应该出现两次。 近期,业内兴起了一阵研究如何为盲识别图片和视频中的物体和物的热潮,而的这项作正是这种热潮的良好延续。

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    英特尔与抢夺领地

    据外媒报道,英特尔与正处于一场的投资狂潮中。这两家芯片与件巨头在本周内通过各自的风投部门——英特尔投资与创投——宣布了一系列交易。 ? 在去年也投资了CrowdFlower公司。 这对公司这一整年都在投资相关的初创公司。 并且在同一天,创投宣布他正以760万美元投资Bonsai,这家初创公司致力于帮助公司将构建到公司业务中。 与英特尔一样,2017年也进行了一些公司的收购。 实际上,最近发起了一个专供初创公司的基金,而英特尔投资现在单独宣称在他的投资组合中有超过25家公司。 “每家公司都加入到推动创新的事业中,从机器和自动驾驶汽车到机器件和研究实验室。

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    【AI 引擎】双十一背后的 | Kespry 在无机使用深度学习系统 | 理解纽约客的玩笑

    支付宝今年“双十一”玩起“”,据介绍,客服自动理解上下文,回答口语化提问的机器客服,效率是的30到60倍。 Kespry和英伟达证明了商业自动化无机采用其深度学习技术的可性 ? Kespry公司,一个商业无机系统公司,今天发布了一个采用英伟技术来识别物体的无机原型。 公司CEO和创立者Paul Doersch表示,有了英伟达机器的学习组件,无够识别程车辆、建造材料和其他结构等等,这会为社会提供很多便利。 3. 够理解纽约客卡通中的玩笑 ? 训练了一个系统够从成千上万的,提交到纽约客卡通的作品中选出一个赢家。研究员与纽约客的卡通部分的编辑Bob Mankoff合作,训练电脑理解纽约客卡通中的笑点。 AI大约节省了他50%的作负担和雇佣新助手的开支。此外,这个AI也使的小娜更加。 4.卡耐基梅隆大学: 帮助新手交互设计3D打印机器具 ?

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    芮勇】时代,我们做什么?

    【新元导读】亚洲研究院常务副院长芮勇在《新元:机器+类=超时代》书中畅想发展6大阶段,详细介绍语音识别、图像识别、牛津计划等多项项目。 亚洲研究院的2015 的春天又回来了。 近几年,大数据、机器学习和云计算等新兴技术的发展让的影响力日益壮大,业界关于的讨论和尝试也非常多样。 当计算机对类多种感官的模拟不断完善聚合,一个聚合助手就这样诞生了。 在,有一对姐妹花叫小冰和小娜。 小冰是(亚洲)互联网程院开发,集合了亚洲研究院众多研究成果的一款聊天机器小娜则是(亚洲)互联网程院基于Cortana,深度本地化再创新的一款助理,扮演的是知书达理的女秘书形象,帮助用户做好日常的行程计划安排。

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    对标Google,开源其CNTK

    在2014年2月份演示时,曾使用语音识别和技术将现场对话翻译成其他语言。纳德拉表示,他希望这款与Skype整合,并于3个月后在其首次公开演讲中使用。 这与以往的习惯不符。 对标Google,开源其CNTK ? 如果你已经尝试过在Windows平台上与Cortana或Skype对话来实现操控的话,你可会对它们到底是如何成功理解类语言而感到好奇。 现在让你一探究竟的机会终于来了——在昨日宣布,已在Github上向外部开发员开源其具包CNTK(Computational Network Toolkit)。 不得不说,在深度学习和上的确投入了很多研发成本,研究员将这些现代化开发具称为计算网络具包(CNTK),也是希冀其够在机器学习领域获得更多新的突破。 随着们对的进一步探索,这个新具应该够吸引来更多研究员使用,在深度学习领域的竞争对手也会竞相效仿。 ?

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    重塑:全面和变酷的新故事

    的技术实力雄厚,问题在于将前沿技术概念化和产品化时,并未形成完整的体系来运作。”一位公司内部士如上评价。 20多年前已经开始对做前瞻性研究。 5月初,在作19年的俞栋辞去研究院首席研究员一职,加盟腾讯担任AI Lab(实验室)副主任。他上任后的首个任务,是牵头组建腾讯西雅图AI实验室。 这座实验室近邻西雅图总部,选址背后,挖角的意图不言自明。 5月19日,在任职17年的前首席科学家邓力,加盟美国对冲基金Citadel担任首席官。 也意识到了这个问题。去年9月30日,重组架构,成立了5000的“与研究事业部”,由沈向洋挂帅。 这个部门吸纳了1000多个位领域的研究员,以及语音助手Cortana和必应搜索等应用和服务部门的业务员。这次重组的意义在于,让科研与产品两个环节更紧密地结合。

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    看好,但比尔盖茨十分忧心

    原理则是复制类的大脑皮层信息,获取大脑的视觉、语言、计算、肢体动作等力,转化成代码移植到计算机中,使计算机获得类大脑的这些力。 最近,的前 CEO 比尔盖茨也加入了“警惕”俱乐部。 不止是比尔盖茨在担心,十月份,Elon Musk 说是“召唤恶魔”,霍金也曾写道:“对来说,短期的问题是谁来掌控它,长期的问题是它否被掌控。” 不过,的 Horvitz 却持相反观点:“带来的的世界末日倾向于科幻层面,并没有基于科学的事实。” 实际上,方面有着极高的追求,Cortana 就是最好的佐证。 这个语音助手的最终目标是成为一款成熟的机器,它也出现在了最新的 Windows 10 上。机器学习专家Jeannette Wing 认为和 Cortana 交互更像是会话,而不是问答。 她同时认为,已经取得了重大的进步: “我们曾处在的冬天,然而,现在我们已经到了的春天。”

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    :如何搭上这班车

    内容来源:2018 年 3 月22 日,资深技术顾问徐玉涛在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《云道·远—》演讲分享。 那么的优势在哪,如何才做好又提供了那些技术帮助企业和用户更方便的介入呢,本次主题将一一讲解。 如何做好 要想做好有三件事是离不开的。 首先要有很好的平台,要考虑如何搭建相关具、最底层的计算力以及上面的框架层等,将它们结合起来搭建成一个易用的平台。 而最难的一点在于如何选择合适的行业,并将嵌入到行业的解决方案中。 平台全家桶 ? 希望将打造成普适化的具,满足不同使用群的需求,基本上我们做了三件事。 认知服务 是非常广的范畴,在运用的时候要知道如何落地到合适的应用中。

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    开源具包CNTK,解锁深度学习技术

    对此,做出了一个举动,26日正式宣布已经在Github上向外部开发员开源了它的具包CNTK(Computational Network Toolkit)。 我们不得不承认的是,在深度学习和领域确实投入了相当大的成本,这些现代化开发具被叫做计算网络具包(CNTK),此举是希望够在机器学习领域上取得更多的突破。 研究员表示:由于其本身优秀的交互力,CNTK具包中的语音和图像识别速度比目前市场上主流的另外四个计算机具包更受开发者的欢迎。深度学习仅需要数周就可以完成,因此这算是一个很不错的成就。 为了开发出这种具包,需要深入学习神经网络,才更好地复制出脑的学习过程,依靠强大的计算机处理力和图形处理力,来运行CNTK,这样才进行更为复杂的算法,提高以及它的识别力。 在们对的不断探索中,该具包可以让更多的研究员使用,吸引更多的使用者,同时在深度学习领域的竞争对手也会纷纷效仿的行为。

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