人工智能（AI）是现在科技领域的热门话题，它不仅改变了我们的生活方式，也催生了许多创新的工具和应用。AI工具可以帮助我们完成各种任务，如绘画、编程、视频制作、语音合成等，让我们的工作和娱乐更加高效和有趣。
OpenAI自2015年成立以来，一直是人工智能领域的佼佼者。他们在深度学习和自然语言处理等多个方面取得了显著进展，GPT-4的推出更是巩固了他们在技术创新和应用开发上的领导地位。
“一般情况下，给性玩具进行编程是一种事后想法，”Brian Sloan 解释，“想想女性的性玩具吧，它们的功能都不过是以不同的模式振动。”
近年来随着智能化浪潮的迅速铺开，与以前只能看电视的智能电视相比，现在的智能电视还能打游戏、听音乐，用户还可在电视上自行下载、安装、卸载应用软件，功能大大丰富了。但随着智能电视功能的逐渐增多，以及越来越智能化，许多用户却发现看电视越来越费劲了。
1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了著名的图灵测试 (Turing test)
据麦肯锡估计，从现在到2030年，人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命，但他们不知道AI能做什么，AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
iCDO资讯团队志愿者 范西西、李夏萍 【每周一读】 3月5日 人工智能不是万能灵药？Facebook削减AI投资； 3月8日 谷歌正在为安卓系统打造智能新功能； 3月8日 零售业已进入第三阶段，大数
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。
导读：本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。
边缘AI（Edge AI）依然是新兴领域，许多人不清楚该为他们的项目选择哪些硬件平台。本文将比较一些当前领先的边缘AI平台。
深入学习，机器学习，人工智能——所有代表分析的未来的流行词。在这篇文章中，我们将通过一些现实世界的例子来解释什么是机器学习和深度学习。在以后的文章中，我们将探讨垂直用例。这样做的目的不是让你成为一名数据科学家，而是让你更好地理解机器学习能做些什么。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果又在GitHub上发布了一个新的机器学习框架。 这次的新框架名叫Turi Create，针对不那么精通机器学习的开发者，“简化了第三方机器学
整个操作过程，从导入数据到标记和训练模型，都只需要用鼠标拖放界面即可完成。 人工智能和深度学习首席科学家李飞飞本周在某个新闻发布会上表示，人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛高的领域，需要专业知识和资源，很少有公司自己能雇佣起机器学习和数据科学家。 兵贵神速，在今天的凌晨，谷歌就发布了用机器学习来训练机器学习的神器：Cloud AutoML Vision。 AI训练AI 谷歌的Cloud AutoML到底是什么？ Cloud AutoML是一套机器学习产品，其背后的逻辑是用AI制作AI。它能够使具有有限机
它的功能很齐全，可以做单个抖音号的数据管理，查看日常的运营情况；也可以对单个视频做数据追踪，知晓它的传播情况。除此之外，通过灰豚数据，你还能搜集到热门视频、音乐、博主等，还能查到热门带货情况。如果你是做专业的抖音营销，或帮客户代运营抖音，那么，灰豚数据必备。
近日，中国最大的电子商务平台之一京东宣布成立最新的分支机构，而且其业务并不是高科技的无人机，而是养猪。
量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法，它可以自动执行交易策略，减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具，它可以实时分析市场数据，自动执行买卖订单，提高交易效率。扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全
与VR追求的沉浸体验不同，AR更多追求的是虚拟与现实的深度融合，两者也因此有了区别。VR技术更多地用来构建一个沉浸式的虚拟世界，而AR技术则将虚拟带入现实，为生活服务，这也让AR较之VR更贴近生活。
因此，利用大型语言模型的优势，研究人员目前正在探索一种新的范式，从解决有限的预定义问题的独立模型，转向结合多个工具或专家模型，以解决复杂的开放性问题。只需要给这个系统一些示例，让它学习在不同的场景下该调用什么API。如下图所示：用户直接与LLM进行交互，具体的实施方案由LLM自己设计，最终由LLM返回结果给用户。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
近年来，随着科学家们在人工智能和机器学习领域的持续性突破，计算机理解世界并根据环境做出适当反应的能力明显比以前提高了几个等级。谷歌最近在 Android 中引进了人工智能技术，人工智能与机器学习将会拥有更大的应用空间，进入一切产品，包括无人机和医疗诊断设备。 至少，风投公司 Andreessen Horowitz 的创始人 Marc Andreessen 这样认为。20 年前，安德森创办了网景，这次创业让他赚了不少钱。后来，他所创办的风投公司投资了许多成功的企业，比如 Facebook、Twitter、
编辑 | 萝卜皮 传感器内多任务学习不仅是生物视觉的关键优点，也是人工智能的主要目标。然而，传统的硅视觉芯片存在大量时间以及能量开销。此外，训练传统的深度学习模型在边缘设备上既不可扩展也不可负担。 在这里，中科院和香港大学的研究团队提出了一种材料算法协同设计来模拟人类视网膜的学习范例，并且低开销。基于具有有效激子解离和贯穿空间电荷传输特性的瓶刷形半导体 p-NDI，开发了一种基于可穿戴晶体管的动态传感器储层计算系统，该系统在不同任务上表现出优异的可分离性、衰减记忆和回波状态特性。 与忆阻有机二极管上的「读出
作者 | 阿司匹林 599 元！ 当李彦宏公布“小度在家”的价格的时候，现场是沸腾的。谁也没想到，中国智能音箱市场的价格战会来的这么猛烈。 今日（3 月 26 日）下午，百度与小鱼在家联合发布了首款智能视频音箱“小度在家”。 什么是智能视频音箱？其实就是在传统的智能音箱上增加屏幕和摄像头。根据官方信息，“小度在家”有摇滚红、爵士绿、经典灰、朋克黑四种颜色，采用环形六麦克风阵列，配有一块分辨率为 1024*600 的 7 寸屏幕，前置 500 万像素的摄像头，搭载 Android 6.0 操作系统。至于具体
严格意义说来，现在为人们所熟知的智能音箱也是一类“舶来品”，在亚马逊点燃这把火之后不久，国内以京东为首的企业也相继“引进”。
自然语言处理（Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，被广泛应用于聊天机器人、机器翻译和搜索引擎等场景。为帮助大家更好地理解NLP技术，腾讯云大学为大家整理了大咖课程《探索 NLP 自然语言处理》的回顾，帮助大家更好地理解NLP自然语言处理技术。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
一直以来都被高度曝光的人工智能领域相关应用，总是引来巨大关注。在电商搜索领域，人工智能发挥着怎样的作用？
情感分析是文本的上下文挖掘，它识别和提取源材料中的主观信息，并帮助企业了解其品牌、产品或服务的社会情感，同时监控在线对话。然而，对社交媒体流的分析通常仅限于基本的情感分析和基于指标的度量。这类似于仅仅
📷 NVIDIA Jetson AGX Orin开发套件的官方价格为1999美金，而三年前发布的Jetson AGX Xavier开发套件的官方价格为899美金（现在已经停产买不到了），很多用户说居然
背景：5月23-24日，以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在广州召开，广东省各级政府机构领导、海内外业内学术专家、行业大咖及技术大牛等在现场共议云计算与数字化产业创新发展。 来自腾讯TEG技术工
1、IDC：预计2018年全球物联网支出将达7725亿美元 TechWeb报道 12月11日消息，随着5G技术的逐渐成熟与商用的逐渐临近，物联网再次受到市场的关注，多家科技企业都在布局物联网生态。对于物联网市场未来的发展，研究机构IDC预测称，2018年全球对物联网的支出将达到7725亿美元，比2017的收入增长14.6%。IDC分析称，硬件将在2018成为“最大的技术类别”，其中2390亿美元主要投资于模块和传感器，以及在基础设施和安全方面；服务业将成为第二大技术类别，软件将成为增长最快的技术领域，其年
前一篇文章讲解了Tensorboard可视化的基本用法，并绘制整个神经网络及训练、学习的参数变化情况。本篇文章将通过TensorFlow实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本文主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。
一年一度的谷歌I/O大会终于到来，这场科技盛会吸引了全球各地的开发者和用户，这次，整个大会都围绕着各种AI技术，可以说谷歌越来越离不开AI了。
最近几年，我看过市面上很多 Python和人工智能的教程，基本都在这样讲： 先介绍Python基本语法、dict、tuple 等基本库的使用，最后学习机器学习、深度学习的常用算法...... 但我与Google人工智能开发专家彭靖田老师沟通后发现：这种“无法建立完整AI知识框架”的学习方法根本就是错误的！ 而且还经常缺乏对应知识点的实战，造成“学与练的脱节”。虽然价格不菲，但是学完依旧难以找到一份满意的工作！ 那么，我们就真的学不了AI吗？只能说再见吗？ 01 让96000+人选择的AI学习方法 首先你要
这篇文章是关于如何使用人工智能构建鲁棒的反滥用保护系统系列文章中的第四篇，也是最后一篇。第一篇文章解释了为何 AI 是构建鲁棒的保护系统的关键，这种保护用来满足用户期望和日益提升的复杂攻击。在介绍完构建和启动一个基于 AI 的防御系统的自然过程之后，第二篇博文涵盖了与训练分类器相关的挑战。第三篇文章探讨了在生产中使用分类器来阻止攻击的主要困难。
本文介绍了一个名为Turi Create的新机器学习框架，该框架由苹果开发，旨在简化第三方机器学习模型的开发。Turi Create可以用于构建用于推荐、对象检测、图像分类、图像相似性和活动分类的机器学习模型。它具有易用性、可视化和灵活性等优点，并且可以快速扩展和部署。此外，文章还提到了Turi Create背后的基础技术，以及苹果去年收购Turi的相关信息。
去年年底开始，加密货币带来了相当大的轰动，各种关于区块链、比特币等的文章、言论迅速占据了我们的朋友圈。不过近期，它似乎已经过了热烈期开始趋于平静了。 虽然这项技术已经存在好几年了，但2017年才是它真正成功的一年。比特币是第一个使用加密货币技术的应用，它的价格达到了2万美元，而像以太坊这样的代币价格也在上涨。然而，这些代币背后的技术——区块链，其应用远不止加密货币。 通过一种在分类帐上使用分散信息的智能合约网络，区块链能够为数据传输提供无与伦比的安全性和速度。这意味着区块链技术几乎在每一个有交换价值的行业都
推荐理由： 1.类别属于较好的 零食/坚果/特产 2.快到年底 坚果类是可以有假日加成，企业也可能作为年货发放 3.收益率非常高，适合推广
记者 | 周翔 8 月 14 日，创新工场、搜狗和今日头条联合宣布共同发起“AI Challenger 全球 AI 挑战赛”。其中，CSDN 作为选手社区，为大赛提供支持。（点击查看《奖金200万，千万数据规模，创新工场搜狗今日头条联合发起迄今国内最大AI挑战赛》） 本届 AI Challenger 大赛的主赛道竞赛分别是：人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛、英中机器同声传译竞赛。 昨日（ 9 月 4 日），首届“AI Challenger 全球 AI 挑战赛”于正
近年，特别是近两年，广告真的是无处不在。甚至，连我最喜欢的欢乐斗地主，都开始看广告得欢乐豆了。
谷歌的Gemini是人工智能发展中的一个重要里程碑，标志着从单模态系统向更复杂的多模态模型的转变。
秋收已进入尾声，多地正开展秋冬种。农业农村部宣布，秋粮增产已成定局，全年粮食产量将再创历史新高，连续7年保持在1.3万亿斤以上。在疫情冲击、极端天气影响和农资价格上涨的多重影响下，我国粮食生产再获丰收，牢牢把住了粮食安全的主动权。粮仓是粮食建设的根基，对保障粮食安全尤为重要。随着信息化技术发展，全国各地开始智慧粮仓的建设，我们看一下使用ThingJS 3D可视化平台做的3D可视应用，可视、可查、可控、可防，是真正意义的智慧粮仓。
作者 CDA数据分析师 1992年，肉丝（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人在S语言（贝尔实验室开发的一种统计用编程语言）的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言，直到1995年第一个版本正式发布（和各位年龄相仿）。因为他们名字的第一个字母都是R，所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身，再加上R语言的生父S语言，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！ 如果你平时的工作会涉及到统计学，那么接触R语言实在是太正常不过了。因为R语言本身为统计而生，
提升单位时间的收益其实就是提升时薪（但并不一定局限于按时薪支付的副业，其他形式可以折算成时薪），有几个简单的思路。
“序言 o 传统电视似乎逐渐淡出我们的生活，沉寂已久的家电红海因为互联网智能电视的出现，开辟出了一个新战场。 o 智能电视相当于开放式的交互平台，搭载了操作系统，用户除了能收看正常电视节目外，也支持APP的安装与使用、网络浏览、智能操控等。 o 目前智能电视行业并不能像以前单纯地靠售卖硬件获取利润，而是将利润点延伸到内置的APP，内容应用服务去抢占市场的份额。 “报告背景 研究分析： 数据来源于 腾讯云分析（mta.qq.com）数据中心、应用市场等多方渠道，精确筛选重复数据。 网络公开资料。 在线约1
如果你实在追求mac的系统流畅性，可以买mac装win虚拟机，但不推荐买win装黑苹果，理由dddd。
我们都熟悉“人工智能”这个词。但你最近可能听说过“机器学习” ( Machine Learning )和“深度学习” ( Deep Learning ) 等其他术语，它们有时会与人工智能 ( AI ) 互换使用。因此，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不清楚。 关于这个主题的文章通常都有很多的高等数学、代码，或者是其他令人困惑的高层次，以致于无法触及。 通过本文，您将了解AI和机器学习的基础知识。此外，您将了解最流行的机器学习类型深度学习是如何工作的。
摘自：coolinfographics.com 编译：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 子曰：工欲善其事，必先利其器。——《论语•卫灵公》 专业信息图设计者，大多依赖于一个核心的矢量图形软件来创作信息图设计。其主要优势在于，所有图标、图表、图片、演示以及数据可视化都是分立的物体，可以很轻松地将它们移动、改变大小、重叠以及旋转；无论在哪里创建了单独的设计元素，最终的信息图设计，通常是在矢量图形软件中将各个元素组合在一起。 使用在线工具创建信息图从来都不会比上述方式更容易
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！
机器学习人人都在谈论，但除了老师们知根知底外，只有很少的人能说清楚怎么回事。如果阅读网上关于机器学习的文章，你很可能会遇到两种情况：充斥各种定理的厚重学术三部曲(我搞定半个定理都够呛)，或是关于人工智能、数据科学魔法以及未来工作的天花乱坠的故事。
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