来源：中国科学院自动化研究所 11月25日，模式识别与人工智能学科前沿研讨会在自动化所成功召开。中科院前沿教育局副局长王颖、自动化所所长徐波分别致辞。研讨会期间，谭铁牛院士、张钹院士等九位本领域专家
8月26至27日，由中国人工智能学会发起主办、中国科学院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会（CCAI 2016）（官网：http://ccai.caai.cn/）将在北京召开。 中国人工智能大会旨在打造国内人工智能领域规格最高、影响力最大、集学术和产业于一体的年度盛会，汇聚国内外顶级专家和产业界人士，围绕最新学术热点和发展趋势等话题进行深入交流和探讨。本届大会由中国科学院副院长、中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛担任大会主席，引领大会的组织筹备工作。 截止目前，大会程序委员
文章主要探讨了深度学习在模式识别上的进展，以及如何在神经网络中加入稀疏发放和横向连接，以解决传统人工智能在语义理解上的不足。同时，也提及了贝叶斯方法在深度学习中的应用，以及发展新型网络模型和结合脑机制的研究。
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智能领域规模最大、规格最高的高水平学术和技术盛会，汇聚国内外顶级的专家学者及产业界人士，围绕当前最新热点和发展趋势的话题进行交流与探讨，并针对“机器学习与模式识别”、“大数据的机遇与挑战”、“人工智能与认知科学”和“智能机器人的未来”四个主题进行专题研讨，努力打造国内人工智能前沿技术和学术交流的平台。 在7月27
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
8月26-27日，由中国人工智能学会（CAAI）发起并主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会（CCAI 2016）（http://ccai.caai.cn/）将于在北京·辽宁大厦盛大召开，汇聚全球顶级人工智能专家共论前沿技术与产业实践。除了重磅主题报告，大会设置了“人工智能驱动的人机交互”、“机器学习的明天”、“人工智能青年论坛”和“人工智能产业论坛”等四大专题论坛，邀请来自知名院校及创新企业的专家担任论坛主席，就当前人工智能领域的核心问题展开讨论。 大会前夕，“人工智能驱动的
模式识别是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 英文“Pattern”源于法文“Patron”，本来是指可作为大家典范的理想的人，或用以模仿复制的完美的样品。 在模式识别学科中“模式”具有更广泛的意义。 人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的相同或不同之处，根据一定的目的把并不完全的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子。例如汉字“中”可以有各种写法，但都属于同一类别。更为重要的是，即
作者：Tomasz Malisiewicz 【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。 环绕四周，你会发现不缺乏一些初创的高科技公司招聘机器学习专家的岗位。而其中只有一小部分需要深度学习专家。我敢打赌，大多数初创公司都可以从最基本的数据分析中获益。那如何才能发现未来的数据科学家？你需要学习他们的思考方式。 三个与“学习”高度相关的流行词汇 模式识别（Pattern recognition）、机器学习（machine learning）和深度学习（de
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。
【导读】本文是数据科学家Vijay Yadav的一篇帖子，主要内容是介绍机器学习和人工智能的概念。对于很多刚刚入门人工智能的读者，可能会有这么一个疑问：人工智能和机器学习到底都是什么？本文介绍了人类智
【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何
本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓
人工智能(AI)已经存在几十年了。然而，最近随着“大数据”的出现，它得到了越来越多的关注。维基百科对人工智能的释义如下:
7月19日，北京邮电大学（北邮）创新研究院在该校宏福校区正式揭牌成立。作为创新研究五大研究方向之一，北京邮电大学人工智能研究院同时揭牌。
王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 学习人工智能相关技术该读什么书？这是量子位各个微信群中出现频率极高的问题。 今天，我们就从Dev-books搬来了一份有理有据的精选书单。 D
谈人工智能的历史，需要谈谈很有名的人工智能寒冬。第一次人工智能寒冬是在1975年左右。1956年，在达特茅斯会议之后，包括很多国家政府，美国国家科学基金会、军方，大家满怀希望投了很多钱。但是到1975年以后发生了几件事情，让人工智能进入了寒冬。 1975年的第一次人工智能寒冬 第一件事是，因为人工智能只能解决Toy dom人工智能n（摆弄玩具一样的简单任务）。那个时候做语音，只有10个词汇；下象棋，大概是20个词汇；做视觉的人，都不能辨认出一个椅子。 第二件事情，19
大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前，大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据，但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
感知（模式识别）是从传感数据判断模式的存在、类别，给出结构描述和关系描述的过程。目前以深度神经网络为主的模式识别方法只解决了初级感知（检测、分类）问题，属于高级感知层面的结构和关系理解已有一些研究进展但还没有解决，而结合知识进行模式识别和理解并把结果用于决策规划则属于高级认知的范畴，是未来要加强研究的方向。 作者 | 杏花 编辑 | 青暮 今年10月12日，2021中国人工智能大会（CCAI 2021）在成都正式启幕，23位中外院士领衔，近百位学术技术精英共聚西南人工智能新高地，深入呈现人工智能学术研究，以
大众集团日前宣布，将加大投资力度来加强其位于德国慕尼黑AI数据实验室的实力，专门致力于人工智能技术的研发。大众方面称，虽然目前正在削减内部开支，但作为IT计划的一部分，大众在慕尼黑的AI数据实验室并未受到影响，会有更多的人力投入人工智能团队的建设。 据了解，大众数据实验室的研究团队将继续发展无人驾驶技术和机器人学，主要研究方向包括机器学习技术，即引导机器人和传感器加强识别能力，以对行驶中遇到的物体和不同情形作出辨识，换言之，团队希望提高汽车摄像头的检测能力，减少无人驾驶汽车因拍摄盲区等而存在的安全隐患。 另
---- 专知转载 来源：大数据与多模态计算 【导读】今年正值模式识别国家重点实验室正式对外开放30周年，12月23日在中科院自动化所举行了模式识别国家重点实验室正式开放30周年纪念活动，下面就请各位看官同小编一起走进这次纪念活动，走近已入而立之年的模式识别国家重点实验室。 模式识别国家重点实验室介绍 模式识别国家重点实验室筹建于1984年，1987年8月正式对外开放，同年12月通过国家验收，是由国家计委投资筹建的第一批国家重点实验室之一。 实验室主要是面向世界科技前沿、面向国家重
近些年，人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等，人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业，其前景是毋庸置疑的，未来绝对是一个万亿级市场。
2017年5月15日，香港中文大学终身教授贾佳亚博士加盟腾讯优图实验室。作为杰出科学家，贾佳亚教授将负责计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习等人工智能领域的研究，及人工智能与各应用场景结合的深度探索。 腾讯公司副总裁梁柱表示：“贾佳亚教授是人工智能领域的研究专家，我们很高兴能邀请到贾佳亚教授加盟腾讯优图实验室。优图实验室的图像识别、人脸识别技术一直处于国际领先的地位，在人工智能各类世界级的比赛中屡创佳绩。近年来，腾讯依托以社交为核心的丰富应用场景、海量的大数据和强大的云计算能力，在人工智能领域获得了
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。 图1 人工智能并非将人放入一台计算机中（图片来源于 WorkFus
那什么是机器学习呢？机器学习就是人们教计算机怎样从大量的数据中学习，然后作出决策或者预测行为。
作者 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 昨日，国际模式识别协会（The International Association for Pattern Recognition，IAPR）在加拿大蒙特利尔举行了第 26 届国际模式识别会议，今年新当选的 21 位 IAPR Fellow 被正式授予 IAPR 研究员奖。 在本年度当选学者中，华人学者共有 12 位，超过半数！他们分别是：韩军功、韩军伟、黄凯奇、黄廷文、姜育刚、雷震、林倞、聂礼强、齐国君、唐金辉、吴小俊、张仲非。 图注：2022 年度新当选 IAP
以下是翻译Optaplanner创始人Geoffrey De Smet的一篇文章《Does A.I. include constraint solvers?》。 因为英语及中文表达习惯的差异，以该
作为模式识别领域的旗舰学术会议，国际模式识别大会（ICPR）自1972年起，每两年召开一次。在2014年国际模式识别大会的理事会全体会议上，中国和澳大利亚围绕2018年国际模式识别大会举办权展开了激烈角逐。
随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： ●一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
美国斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞接受美国麻省理工《技术评论》杂志采访时表示，人工智能应以人为本。 作为斯坦福大学人工智能实验室主任以及Google Cloud（谷歌云端平台）现任首席科学家，李飞飞一直致力于推动人工智能变革。但这项变革需要更多人参与进来。在接受麻省理工《技术评论》杂志高级编辑威尔·奈特（Will Knight）的采访时，她谈及了为什么每个人都会受益于我们对技术的人性化方面的重视。 《技术评论》：您为什么会加入谷歌？ 李飞飞：研究前沿人工智能技术让人感到满足和有收获，但我们正在见证历史上
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： 一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智
内容简介：本书前几章着重讨论监督学习即已知训练样本及其类别条件下分类器的设计方法。在此之后介绍无监督模式识别，然后讲解模式识别系统中，特征提取和选择的准则和算法。第二部分介绍现代模式识别，其中包含支撑矢量机、组合分类器以及半监督学习。第三部分中讨论了深度学习模式识别。从现有的深度神经网络出发再到强化学习、宽度学习、图卷积网络等。并在*后，以实例的形式给出模式识别在各个领域中的应用，加深读者对模式识别方法更直观的认识。
6月14-15日，由中信戴卡、清华校友总会、清华大学人工智能研究院、数据科学研究院共同主办，信智公司、清华校友三创大赛组委会、清华校友总会AI大数据专委会、清数D-LAB联合承办的“清华AI大数据走进中信戴卡”活动，在秦皇岛中信戴卡股份有限公司（以下简称中信戴卡）举行。中信戴卡是全球领先的铝合金轮毂制造商，正积极探索和应用大数据、人工智能、机器人、物联网等智能科技，促进整体业务的转型升级和效益提升。清华大学在大数据、人工智能、机器人等方面有丰厚的积累，清华校友在相关领域的创新创业也颇有成就。本次活动促进和加强了中信戴卡与清华大学和清华校友企业的交流，奠定了各方进一步深化合作的基础。
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
我们周围关于人工智能的炒作正在逐步降温，接下来我们要关注是将以人为中心的机器学习技术应用于重要问题的大丰收！
这几天百度的人工智能在《最强大脑》击败“水哥”王昱珩，再次引发了人们对于人工智能的热议。然而人工智能在人脸识别的比赛中击败水哥，还远远称不上“最强大脑”，因为模式识别只是人工智能的第一步。下一步，是像人一样观察和理解这个世界。 今天『量子位』就讲一个科学家进一步缩短计算机和人脑之间鸿沟的故事。不过，在继续之前，先考一考大家，下面这道题答案是什么？我们放在最后揭晓。 我们先来说正经事儿。 最近，美国西北大学的一个团队研发了一个新的人工智能计算模型，这套系统在智商测试中，已经表现出人类的水准。这项工作的
刚刚，谷歌发布了2018年最新版学术指标（Google Scholar Metrics，GSM）榜单。通过综合衡量学术会议和期刊论文中已发表的论文，谷歌对学术出版物及论文的影响力做出了排名。
上一篇文章介绍AI产品经理能力模型，人工智能的发展历史，人工智能常见概念的结构梳理，也简要做了BAT人工智能的优势分析，感兴趣的朋友可以点击链接查看上文。转型AI产品经理需要掌握的硬知识一：AI产品能力框架和看待AI的几个视角 本文将继续介绍Ai产品经理需要理解的一些概念，常见AI算法，机器学习的工作方式和三大流派，使用Tensorflow实现手写数字识别，帮助大家理解技术实现流程和一些AI技术名词，更有助于同AI科学家或AI工程师的沟通。
前不久我去做体检时，一位年长的医师淡淡地问了我一句：感觉这一生过得怎么样？我第一反应愣住了，在这之前还没有人问过我这个问题。我想了几秒钟，然后几乎脱口而出：挺好的，我知道自己对什么感兴趣，自己适合做什么。但话刚说完，我感觉这样概括一生太不完整了，随后补充说，其实也经历了很多坎坷，但是我比较乐观。
不知道是否知道......但人工智能存在很多误解。虽然有些人认为这意味着机器人会与人类进行互动，但其他人则认为这是一种超级智能，很快将会占领世界。好吧，这是非常令人沮丧的。不能解释知道AI是什么以及它能做什么的重要性（特别是如果正在考虑建立自己的AI专业知识，或者已经在使用它）。
本文介绍了如何使用Python实现自然语言处理（NLP）任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、文本摘要、机器翻译等。文章首先介绍了NLP的基本概念，然后介绍了常用的NLP库（如NLTK、spaCy、gensim等），以及如何使用这些库来完成各种NLP任务。最后，作者分享了一些实践经验，包括如何调试代码、如何处理不平衡数据集等。本文适合对NLP和Python感兴趣的读者阅读。
机器之心报道 参与：微胖 国际人工智能联合会议（International Joint Conference onArtificial Intelligence，IJCAI）是聚集人工智能领域研究者和从业者的盛会，也是人工智能领域中最好的综合性学术会议之一。该大会的主办方是位于美国加利福尼亚州的非营利性组织 IJCAI, Inc.。 IJCAI 大会计算机和思想奖（Computers and Thought Award）是 IJCAI 最重要的奖项之一（另一个是 Research Excellence Aw
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | THINKMARIYA 编译 | 张礼俊，曹翔 人工智能空前火热。许多公司已经用IBM Watson系统取代了工人；人工智能算法甚至能比医生更准确地诊断病人。新的人工智能创业公司如雨后春笋，宣称可以使用机器学习来解决你所有个人问题和商业问题。 许多平时看似普通的物品，像是果汁机、Wi-Fi路由器，做广告时都说自己由人工智能驱动。又比如智慧书桌，不仅能记住你不同时段所需要的高度设置，还能帮你叫外卖。 许多喧嚣人工智能的报道其实是由那些从没亲手训练实现过一个神经网络
1） 逻辑思维 ： 思维过程是串行的，具有严密性，可靠性，容易形式化 。 2） 形象思维 ： 依靠直觉，思维过程并行协同式，形式化困难，但在信息变形或者缺少的情况下仍有可能得到比较满足的结果 。 3） 顿悟思维 ： 不定期，非线性，穿插于形象思维 与 逻辑思维之中 。
选自venturebeat 作者：MARIYA YAO, TOPBOTS 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、韩小西 深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异，各个机构或院校也花了巨大的精力和时间投入到深度学习，并取得了令人惊叹的成就。但深度学习近来也暴露出其内在缺陷，很多学界领军人物都在积极探讨解决办法和替代方案。因此本文力图阐述深度学习的局限性，引发更多对深度学习的思考。 人工智能已经达到了炒作的顶峰。新闻报告称有的公司已经使用 IBM Watson 取代了工人、算法在诊断上击败了职业医生。每天
本次发布涵盖2014-2018年发表的文章，并包括了截至2019年7月在谷歌学术中被索引的所有文章的引用 。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 上海期智研究院由图灵奖得主、中科院院士姚期智先生牵头组建，研究院以突破人工智能基础研究、引领世界人工智能交叉发展为使命，深耕基础研究与学科交叉，致力于打造世界顶尖的人工智能创新策源地。 研究领域与方向 研究院秉承学科交叉研究的理念，聚焦人工智能、现代密码学、高性能计算、量子计算与量子人工智能、物理器件和交叉智能等六大核心方向 顶尖PI团队 四位中科院院士以及来自清华大学、上海交通大学、复旦大学、同济大学以及中科院等国内顶尖高校与科研院所的青年领军学者担纲研究院PI
在刚刚结束的CVPR2018: DeepGlobe Road Extraction Challenge（全球卫星图像道路提取）比赛中，北京邮电大学信息与通信工程学院模式识别实验室张闯老师指导的研究生周理琛同学，脱颖而出，取得第一名的好成绩。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
