受弗洛伊德事件影响，6月10日，美国科技巨头IBM宣布正式放弃人脸识别技术，紧接着第二天，亚马逊表示停止对警方提供面部识别技术。
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
在通往人工智能的路上，Google一直在不停地买买买。 谷歌在2011年成立AI部门，目前已经有100 多个团队用上了机器学习技术，包括Google搜索、Google Now、Gmail等， 并往其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能（如用卷积神经网络开发Android手机语音识别系统） 。谷歌目前产品和服务依靠主要AI技术驱动，如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别Android手机指令、鉴别其Google+社交网络的图像。 2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，谷歌
最近开始学习机器学习，今天先分享一下机器学习概念和常用场景。 1、什么是机器学习？ 机器学习(Machine Learning, ML) 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习主要是指从数据中学习到模式，或者说，ML可以从一系列观察和响应反馈中推断出模式和不平凡的关系。 机器学习应用非常广泛，比如，亚马逊用ML来推荐适当的书（或者其他产品）给用户。这在机器学习里面属于推荐系统。推荐系统学习用户的行为然后预测用户可能会对某个产品
一项技术的研发、落地，通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
雷锋网按：5月20日，由中国计算机学会（CCF）主办，Xtecher协办的2017 CCF青年精英大会在北京国家会议中心举行。中国工程院院士赵沁平、香港中文大学教授汤晓鸥、百度创始七剑客之一雷鸣等围绕“科研·产业·融合”这个主题做了一些分享。其中，汤晓鸥教授做了题为《人工智能的明天，中国去哪？》主题演讲。 在汤晓鸥教授看来，不管中国人工智能接下来如何发展，不管年轻人如何创业或者做研究，我们要做的只有三件事：坚持、创新、以及落地。 在谈到“在中国创业是怎样一种感受”时，汤教授称，“创业的困难是一定存在的，年轻
【新智元导读】人工智能对社会的渗透远比你能看到的更多。在具体的AI应用中，人脸识别是最广泛的几大技术之一，不管是执法、广告、管理甚至教堂，人脸识别都在发挥作用。在人脸识别领域，最新的技术甚至做到了“无脸识别”，也就是说，在图像模糊和变形的情况下，机器也可以根据此前学习到的模型正确识别出人脸。《经济学人》副主编Tom Standageis撰文指出，现在的人脸识别为AI技术的负面效应提供了一个例子。由AI引发的伦理和监管窘境并非是理论上的：它们已经发生了，就在你的智能手机里。 人脸识别的最新进展：无脸识别 根据
还有一个有趣的结果，像来自商汤、旷世这样的亚洲算法，白种人和黄种人之间的误判差距就小一些。
编辑导语 支付解决方案提供商BeeCloud宣布提供Apple Pay在线支付SDK服务;一登sdk功能更新，人脸检索上线；即将到来谷歌AndroidN系统优化SDK，支持多窗口模式；七陌云客服为每一
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
---- 新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】近日，谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术，可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸，以后找寻失散多年的亲人要成为现实了？ AI面部识别领域又开辟新业务了？ 这次，是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日，来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N（Numbers to Names）的 AI人脸识别技术，它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片，并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
2018年7月，在国际权威计算机视觉竞赛PASCAL VOC comp4目标检测竞赛中，Yi+AI团队获得了目标检测单模型第一名，超越了现有排行榜中的微软研究院、谷歌 、阿里达摩院、Face++等国内外众多知名公司，以精度90.7%的成绩打破了世界记录，成为世界第一家总成绩突破90%计算机视觉企业。同时在Pascal VOC “comp3”中，首次突破80%，刷新世界纪录。
在人工智能产业中，应用层是一个极大的部分，是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外，人工智能的软件应用在单独商业化的同时，也在为这些硬件产品提供服务，像智能家居的语音控制
6月11日 2019年BrandZ全球最具价值品牌100强排行榜 中国占据15个
在亚马逊的员工看来，这与公司所倡导的价值观完全背道而驰，公司应该在民众利益和金钱利益中做出正确的选择。
📷 大数据文摘作品 记者：龙牧雪 “《前任3》票房赚了18亿，那是一个前任6亿啊！” 中国香港中文大学信息工程系教授、商汤科技联合创始人汤晓鸥昨天在《麻省理工科技评论》与DeepTech深科技主办的新兴科技峰会EmTech China上，保持了“被科研耽误的段子手”的特性，如此调侃道。 你没进错场，汤晓鸥演讲的主题是人工智能，不是娱乐新闻。但是他的演讲自带段子手属性，还两次晒了自家娃，引发全场爆笑，简直让文摘菌回忆起了自己养蛙时候的心情。 📷 下面，文摘菌就带大家回顾一下汤晓鸥
内容提要：疫情发生以来，众多科技公司纷纷加入这场战「疫」中，为疫情防控的各方面提供了有力支撑。他们所实行的多项举措，已经为现阶段很多人的生活提供了便利。
8 月 10 日早间消息，特斯拉股价周四收跌近 5%，抹去其 CEO 马斯克宣布私有化计划之后的涨幅。此前有报道称，监管者对特斯拉私有化怀有担忧，而市场也担心交易难以完成。
在Master全胜人类围棋选手之后，另一场人机大战正在进入尾声：百度小度机器人已在《最强大脑》完成三期挑战，分别取得3:2、1:1、2:0的成绩，两胜一平，直接晋级《脑王决赛》。与Master大战人类围棋选手更多被科技圈人士关注不同，《最强大脑》作为一档科技娱乐化节目在江苏卫视播出后，引发了公众关注。对于机器在三场比赛中不输人类的结局，社交网络上充满争议，尤其是对于“机器战胜人类”这件事情，许多人表示有不同看法。 人机大战开启了一个新的时代 一些人对小度胜出表示质疑，认为这是节目组的“黑幕”，百度与节目
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微软和谷歌都相信，未来将是人工智能的世界。这两家公司有不同的传统，也有差异化的竞争优势。而新一轮的人工智能产业竞赛，有一个显著的特点是各公司不再在同一个切入口角逐，而是基于自身在此前的发展中积累的优势，选择一个入口进军人工智能行业。那么微软和谷歌，它们到底打算怎么做？ 未来，机器人就是应用程序，人工智能将会进入我们的生活，微软现任CEO萨蒂亚·纳德拉在今年的微软Build世界开发者大会上说。 这不由得让人想到微软对家用电脑的颠覆。微软在20世纪80年代凭借MS-DOS在家用电脑操作系统上崭露头角，成
【新智元导读】 6日凌晨的苹果开发者大会（WWDC）上，机器学习成为贯穿始终的热词。除了按照惯例对苹果旧产品的系统升级，发布新一代Mac和Ipad Pro外，苹果在人工智能上还有大动作：发布人工智能开发平台，并称在iphone上的图像识别快谷歌 Pixel 6倍。另外，受到业界广泛关注的苹果智能音箱终于发布，是以“音乐的名义”。一起来看新智元带来的最新报道。 2017年的WWDC，苹果有一个关键词——机器学习。从库克一开始的演讲，到各产品线发布的新产品，再到合作伙伴演示Demo，无一例外的，他们都谈到了机器
AI 科技评论按：本周 AI 圈的大新闻不断，最引人关注的无疑是 Master 终于公布其真实身份，最终果然是人们猜测已久的 AlphaGo。在 Master 公布其身份不久后，江苏卫视马上播出了百度
8 月 31 日晚，德国柏林的 IFA 2018 大展上，余承东正式揭晓了华为的新一代旗舰级移动SoC处理器“麒麟980”。
人脸识别是机器学习的直接应用，这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用，它可能为我们的日常生活带来了便利，但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率，但是，在某些应用中实际实现时还存在问题。 立足于九十年代MIT的Eigenfaces方法，人脸识别第一次成功的大规模实现是2014年Facebook的DeepFace项目，准确性在实验室条件下达到了人类水平。从2014年开始，更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。
AI 科技评论按：卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测以及其他许多任务中。然而，为移动设备设计 CNN 模型是一个有挑战性的问题，因为移动模型需要又小又快，同时还要保持足够的准确率。虽然研究人员们已经花了非常多的时间精力在移动模型的设计和改进上，做出了 MobileNet 和 MobileNetV2 这样的成果，但是人工设计高效的模型始终是很有难度的，其中有许许多多的可能性需要考虑。
导读：知名创投研究机构CB Insights调研了25种最大的AI趋势，以确定2019年该技术的下一步趋势，他们根据行业采用率和市场优势评估了每种趋势，并将其归类为必要、实验性、威胁性、暂时的。
编者按：知名创投研究机构CB Insights调研了25种最大的AI趋势，以预测2019年该技术的下一步趋势，他们根据行业采用率和市场优势评估了每种趋势，并将其归类为必要性、实验性、威胁性、暂时性四类。
有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉
模拟各种系统升级的画面，上班摸鱼的时候boss快过来了赶紧升级下 http://fakeupdate.net/
一分钟AI AI机器人混入大学哲学课堂，并顺利结业。此事竟无人察觉！ 阿里云携手隆平高科、中信云，计划将阿里云ET推进到农业领域, 用于筛选育种，农作物预测和数字化管理等。 谷歌AI新技能：利用深度学习训练卷积神经网络，让计算机预测图像评级。 震惊！马斯克的亮红色特斯拉跑车将在明年1月跟随猎鹰重型火箭的“处女航”进入太空！ 未来最了解你的可能是AI！Amazon研究如何分析用户声音里包含的情绪状态，并赋予Alexa根据人类情绪状态诊断疾病的能力。 Google又来撬苹果墙角，挖走苹果芯片专家John B
论文 1：DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation
在美国陆军协会年度会议上，一家美国的视频分析和云计算公司正在向美国陆军推销人工智能技术IronYun，该技术可以用无人机镜头标记汽车，人员和武器。IronYun同时推出了多种算法，能同时运行情报、监视和侦察的功能——可以节省数千个工时的人为监视时间。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G TensorFlow 不是谷歌的一枚「弃子」，将会继续开发。 转自《机器之心》 前段时间，AI 界流传着这样一种说法，大概意思就是说，TensorFlow 已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 更是有外媒 Business Insider 采访了一系列开发人员、硬件专家、云供应商以及与谷歌机器学习工作关系密切的人，获得了同样的观点：201
AiTechYun 编辑：nanan AI正在成为每个科技公司战略的组成部分，因此巨头公司们加大对AI初创企业的收购也就不足为奇了。 并购活动的数量已经增长了5倍，从2013年的22家增至2017年的
谷歌宣布将其最重要的创新项目之一 —— 人工智能引擎 ——作为开源项目发布到网上供大家免费使用，这展示了计算机软件行业正进行着什么样的变革。 最近，互联网巨头们接二连三地将自己线上核心业务所用的软件开源。项目开源加快了技术发展的进程。随着人工智能引擎TensorFlow的开源，谷歌能以各种方式为公司范围之外的机器学习研究提供支持，这些研究成果也将反馈给谷歌。 不过谷歌的人工智能引擎也反映了当今计算机硬件行业的发展趋势。在谷歌内部，处理图像识别、语音识别和语言翻译等任务时，TensorFlow依赖于配备图像处
AiTechYun 编辑：Yining 游戏工作室花费数百万美元和数千个开发小时来设计游戏图案，试图让它们看起来尽可能接近现实。虽然在过去的几年里，游戏图案看起来非常逼真，但仍然很容易将它们与现实世界
2001年，Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命，当时的人脸识别技术并不成熟，识别准确度较低，速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。
本文介绍了AI技术在医疗、教育、金融、零售、安全、自动驾驶等多个领域的应用，以及AI创企融资情况、产品发布和收购情况。此外，文章还介绍了AI技术的未来发展趋势，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术在医疗、教育、金融等领域的应用，以及AI技术对传统行业的冲击和改变。
今天大年初一。为了庆贺中国农历狗年的到来，谷歌刚刚在自己的AI“你画我猜”游戏中更新了狗狗版本。 （你画我猜，介系里没有挽过的船新版本。挤需体验三番钟，里造会干我一样，爱象节款游戏……） 不过，这波
罗超为虎嗅网、钛媒体、TECH2IPO、DONEWS、爱科技和新浪科技撰稿。 愚人节当天发布消息很容易会让人产生联想。比如苹果的道歉，再比关于百度的两则消息：一是百度宣布与知名娱乐商达成合作，通过“机器评委系统”进行海选，以机器方式替代人工面试筛选，网友只需拍摄或上传照片就能参与。在选秀节目和评委满天飞的情况下，机器也来凑热闹？还有就是：百度宣布内测成功"Baidu Eye"，这是类似于Google Glass的设备，据称将配备超小液晶显示、语音操控、图像识别、骨传导技术，并且和百度语音、百度云、百度地图等
https://github.com/davidsandberg/facenet
科技公司或许很快会配备两个CEO：一个是Chief Executive Officer即首席执行官，另一个是Chief Ethical Officer即首席伦理官。
最近，Facebook用户在观看一段以黑人为主角的视频时，会看到一个自动生成的提示，询问他们是否愿意“继续观看灵长类动物的视频”。
本次报告主要分享的是高分辨率表征学习，在计算机视觉识别里面的应用，包括如何在整个神经网络结构中维持高分辨率的表征，提出了HRNet模型结构，以及在场景分割、关键点检测、人脸对齐等任务中的实验结果和应用，最后对网络空间搜索的探索和影响等问题进行了探讨和展望。
【CSDN 现场报道】9 月 23 日 - 24日，“MDCC 2016 移动开发者大会·中国”（Mobile Developer Conference China 2016，简称 MDCC 2016
翻译 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 张建军 编辑 | Leo 【AI 科技大本营按】：很多喜欢踢足球的朋友都爱玩 FIFA 系列游戏，尽管游戏中的人物面部特征已经十分逼真，但我们依然能够区分出这不是一张真的人脸。本文作者通过 Deepfakes 算法来实现游戏人脸从逼真到真实的跨越，也许，这个技术将改变游戏开发产业！ C 罗脸部图像对比，左边是 FIFA 18 中的图像，右边图像是由一个深度神经网络生成的 游戏工作室花费了数百万美元和数千小时来设计游戏图像，尽可能
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