展开

关键词

2019学术列表

近日,来自 THU F205 CV Lab Jackie Tseng 同学更新了、计算机视觉、数据挖掘与 NLP 学术时间列表。 NIPS 2018 论文 rebuttal 而奋战,但是不是更多在为 2019学术论文而做准备? 除了学术界,产业界在学术中也越来越活跃,需要紧跟学术步伐来招、做技术宣传。 因此我们把这份由 THU F205 CV Lab Jackie Tseng 同学更新 2018-2019 、计算机视觉、数据挖掘与 NLP 学术时间列表推荐给大家,明年学术参与规划就看它了 图注:2019 年 CVPR 信息因 NIPS 2018、KDD 2018 等学术还未召开,因此部分是 2018 年信息,如下:?

33920

5G「嵌入式」技术

5G「嵌入式」技术  当今时代,是5G时代,嵌入式和都是热门话题,二者时长放在一起谈论。那么他们之间到底有着什么样关系呢? 要实现行为,必须使用嵌入式系统。  庞大涵盖学科众多,应用范围也很多。 长期以来,形形色色应用就在我们周围,可以说嵌入式开启了进程,是实现替代,现在像siri、aphago是典型代表。 可以说,是基础技术资源,它有着改变思维与生活方式、变革社巨大潜力。在万物联时代,未来将从“以设备为中心”进步为“以用户为中心”、“以数据为中心”。 在时代,强大算法也不拘泥于PC机实现,需要落地话,就要依赖嵌入式承载。  可以说,单片机、嵌入式系统开启了历史进程。

20930
  • 广告
    关闭

    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    被预计创造更多作机

    对于与(AI)有关就业动态来讲,2020年将很有可是锦上添花一年,将带动整体作机正增长。 受影响作数量将因产业而异到2019年时,卫生保健、公共部门与教育就业机将持续增加。 在过去,许多重大创新都曾经历过引发失业潮过渡期,但随后就复苏,并紧接着开始业务转型,未来也很可依循这个路线来发展。 可惜是目前某些宣称将出现大规模失业,忽视了最大好处是将脑与相结合,并使之相辅相成创造更多生产力。为了获取最大价值,IT导者必须更专注利用增强力。 除了要丰富内容、重新构思旧有作项目外,IT导者还要改变企业文化,使公司迅速适应所带来商机新作机。现在正是对长期发展方向进行规划好时机。

    28260

    机结合带来什么?

    眼下,无机飞行时大多还要依靠类控制,多数时候它们只算是相机或其他设备载具。不过,未来专家们将为无机添加新大脑——系统(AI),此举将改变许多行业发展进程并显著提高作效率。 机器视觉AI在业检查中应用在耗资甚巨源产业中,们需要对油井设备,风力涡轮机和储油罐进行定期检查和维护,以保证生产安全。 深度学习AI在山地救援和警务作中应用随着技术发展,无机已经逐渐成了警察标配,他们利用这些小家伙监控体育比赛和犯罪高发区。此外,在暴动出现时无机还被用来喷洒催泪瓦斯和防狼喷雾。 这些无机可以在15分钟内完成一平方公里搜索任务,拍摄数百张照片并对图片进行分析,找出失踪踪迹。有些认为该系统在城市内可失效,因为城市里大量口和移动车辆对AI作造成干扰。 不过不用担心,技术员专门开发了一种实时定位AI,可以有效解决城市中干扰问题。该系统有缉毒犬般灵敏度,只要输入相关信息和特征,它就群中迅速辨认出要找那个

    605140

    在牙科未来

    当你听到时,你可想到科幻和想象,但在牙科未来是非常、非常真实。我们中一些还记得威尔·罗宾逊在20世纪60年代《迷失太空》系列中忠实机器朋友。 (AI)一词和科学界对机器官方追求实际上可以追溯到1956年达特茅斯和IBM研究。 如今正在入侵我们日常生活,尽管是以更微妙方式,比如Alexa和Siri这样数字助手。现在,牙科已经出现了! 通过,整个解释过程可以被自动化来评估整个图像,以更快更准确地检测出牙齿病变。显然,在牙科应用将在未来一两年内迅速普及。 对于技术爱好者来说,我们是系好安全带——前方有一段不可思旅程!这里读到在牙科重要性。我们希望你喜欢这篇文章。

    89020

    现阶段应用

    定义:它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学。 该研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等,可以对意识、思维信息过程模拟。研究一个主要目标是使机器够完成一些通常需要完成复杂作。 现阶段应用1.jpg主要应用1、农业:农业中已经用到很多AI技术,无机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料采购,数据收集,灌溉,收获,销售等。 现阶段应用2.jpg现阶段应用3.jpg2、通信:外呼系统,客户数据处理(订单管理系统),通信故障排除,病毒拦截(360等),骚扰信息拦截等3、医疗:利用最先进物联网技术 ,个助理(小爱、siri)等未来期待技术也是国家主导八大高新之一,也是国家主导发展方向,通过国家和各位科学家科研成果不断创新,越来越多分支一定快速发展。

    52600

    拔刺 | 未来在哪些代替类?

    --- 拔出你心中最困惑刺!---在这个用过即弃时代,不要让你求知欲过期。今日拔刺:1、未来在哪些代替类?2、无便利店未来取代吗?3、你是如何看待无汽车? 本文 | 1650字 阅读时间 | 4分钟未来在哪些代替类?近些年发展迅速,其反应速度快、灵敏度高、计算分析力强等特点将给许多传统行业带来前所未有威胁。 下面我们就来看看最可代替几个吧。首先,需要长时间集中精神同时拥有固定套路作最可第一批被取代,例如安装、司机、配药师等,特别是生产线上员。 由于目前还只完成指令性”,也就是说这些作流程可以简化为套路灌输给最容易被取代。其次,替代家政服务、保洁员、售货员等社服务类作。 第三,在高科技、高风险也有代替倾向,例如航空航天、深海探测、油气勘探等既艰苦又危险行业。最后,医疗也首当其冲。

    25820

    未来技术

    部分来源于《机器大讲堂》和《2017年中国脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 ?近年来由于深度学习爆炸式发展,已经带动了整个行业发展。身为一份子,为该技术骄傲自豪。 从消费电子,到汽车电子、安防、互联网支付、金融等 逐步引入指纹识别,随着消费者用户习惯养成,未来市场渗透快速攀升。 安防贡献脸识别另一个增量市场。保守估计,安防用摄像头销量未来够达到4000万台,以50%渗透率计算,未来市场空间约1亿。 ----通过上面分析可以清晰知道,未来是一个发展空间巨大技术,其中基本技术路线如下图所示: ?? 常见脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区是否是过程。因此脸检测算法计算速度跟图像尺寸、图像内容相关。?脸检测结果?

    40650

    2020年突破性

    总结一下个认为2020年称得上突破一些作,涉及到DETR、ViT、BYOL、NeRF、GPT-3和AlphaFold2六个王炸。 DETR? DETR是首个将完整Transformer架构应用于计算机视觉作,开辟了计算机视觉大规模使用Transformer新纪元。 这是什么概念,这就是Self-Supervised周伯通啊,左手和右手互博,不需要和别实战就练成绝世神功。 NeRF ?NeRF,只需要输入少量静态图片,就做到多视角逼真3D效果。 AlphaFold2蛋白质结构预测问题是结构生物学一个里程碑式问题,每两年,组织一场蛋白质结构预测大赛。CASP14届Alphafold2血虐其他算法。?这个图什么概念? 最后前4个作对于后面Transformer、Self-Supervised和3D视觉有着深远影响,一定程度上指引NLP和CV发展。后两个作可属于行业颠覆型作,经久不衰。

    17020

    原创译文 | 未来几年中国可研究

    报告称,中国在2004年发表论文总数中开始超过美国研究。报告指出:“中国渴望在全球范围内引,并得到雄心勃勃国家政策支持。” “中国研究净脑获益也表明了一个有吸引力研究环境。 中国专注于计算机视觉,没有专门自然语言处理和知识表示集群,包括语音识别,可是因为中国这类研究是由那些可发表许多科学文章公司进行。” 除了今日未来研究所报告和年度互联网趋势报告,该报告描绘了来自中国主导地位,技术名如李开复博士和前百度首席运营官齐鲁也预测了未来几年中国举措将超过世界其他地区,他们曾在美国和中国顶级科技公司担任导职务 报告发现,尽管已发表论文总数众多,但中国研究论文并没有在同行中引起太多引用,这种趋势可是区性而非全球性征兆。

    21720

    2018-2019十大最具成长性技术展望

    导读:近日,在2018世界机器主论坛上,中国电子学发布《新一代十大最具成长性技术展望(2018-2019年)》。 中国电子学依据国家出台《新一代发展规划》、《促进新一代产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等一系列政策规划,调研走访了一批在新一代技术及产业方面具备先水平和特色龙头企业 ,组织拜访了来自于知名高校、研究机构相关专家学者,系统梳理了权威库和知名战略咨询公司最新报告,遴选了十项最具特色成长性技术,得出以下结论……来源:中国电子学(ID:cieinfo) 该技术将庞大运行成本转移到云平台,够有效降低终端设备使用技术门槛,有利于扩大用户群体,未来将广泛应用于医疗、制造、源、教育等多个行业和。? 该技术采用控制脑机接口对类大脑作状态进行准确分析,达到促进脑机融合效果,使类沟通交流方式更为多元和高效,未来将广泛应用于临床康复、自动驾驶、航空航天等多个。?

    40630

    在医疗实践精选

    导读:随着机器学习不断发展,医疗也在发生巨大变革,下面我们将对在医疗实践做一个简单介绍。 医生有可漏掉带有癌性息肉,也有可将这些息肉活检为良性。 该系统够利用深度学习技术鉴别息肉,并根据其视觉外观预测病理结果。相关论文:《一种结肠镜图像腔内场景分割基准》阅读链接:https:arxiv.orgpdf1612.00799.pdf? (4)超声波预测肝纤维化肝纤维化是由损伤肝脏疾病引起,包括肥胖、酒精中毒、肝炎以及所有够导致炎症反复发作疾病。反复炎症形成瘢痕,降低肝脏功,最终可需要肝脏移植。 在一项研究中,研究员将多普勒超声波数据与神经网络结合,创建了一个肝纤维化预测模型。非侵入式超声波检测很可成为未来肝纤维化诊断和检测趋势。

    48940

    在视频应用探索

    热度很高,但泡沫也很大。在视频应用已经走入寻常生活,脸识别,视频自动抠像技术已经比较成熟。除此之外,为视频应用带来哪些变化呢? 文 鲍金龙序:来生今世是一个非常广泛,当前涵盖很多大学科,大致归纳为六个: 计算机视觉(暂且把模式识别,图像处理等问题归入其中); 自然语言理解与交流(暂且把语音识别、 这里值得强调几点:第一) 目前都是属于弱范围,在某一个专业内作为被类使用具存在。 举例来说,不可否认机器学习在计算机视觉发挥着越来越大作用,但是传统意义上,通过建模,分析取得模式识别,图像识别,图像增强仍旧是很成功技术,并且也是机器学习进一步发展基础。 (一)对视频应用渗透传统视频应用流程:前面我们说过,目前还处于具阶段,也就是说还没有开发出来任何超越时代编码方法、传输协、解码、交互技术存在。

    13920

    值得研究有哪些?

    关键技术是深度学习,通过模拟类大脑神经网络来读取、处理大数据,并找出其中规律,完成特定任务。以深度学习为关键技术现已逐渐成为各国研发投入重点,目前发展已到应用阶段。 尽管发展早已渗透们生活方方面面,但你又是否清楚中都有哪些研究方向,它们“代表作”又有些什么呢?面对琳琅满目化”产品时,了解研究方向在哪里? “有哪些”也是发展必要环节之一。图像处理与计算机视觉图像处理主要是对图片进行还原、切割、匹配、增强;而计算机视觉主要是实现脸检测、模式识别、图像处理。 博弈机器学习思想在很多都大有用武之地,比如社交媒体、众包管理、交通疏导等等。 除了上述提到这几点,值得我们研究远远不止这些,如果大家感兴趣话,我们下次再细细探究。 不论是生活还是社,我们都感受科技带来改变,而类对追求,就是在各真正实现广泛应用。

    8320

    AAAI2019报告:华影响力跃升,中国论文录取率垫底

    机器学习、视觉和NLP是最火子,但录取率最高则是博弈论、启发式搜索和认知系统。中国在全球AI学术研究有多大影响力?最近在美国夏威夷召开AAAI 2019给出答案。 AAAI 2019首次由中国学者周志华教授担任大程序主席,显著增强了华学者在影响力。 在大报告方面,今年首次有两位中国学者做特邀报告,分别是在AAAI 2019做特邀报告杨强教授,以及AAAI与IAAI特邀报告郑宇博士 (IAAI是与AAAI同时举行创新应用)。 另外值得一提2019年AAAI Fellow。AAAI Fellow在国际是很高荣誉,被视为“国际堂”。每年严格限制不超过10位入选。 ”、“框架”等属于计算及众包、应用、AI和网络这些子,录取可性较低。

    59620

    业自动化物联网(AIoT)

    本文共分为三个章节:(1)什么是AIoT;(2)AIoT在业自动化中角色;(3)AIoT在应用。欢迎各位喜欢写文章和有分享欲同学们关注和投稿啊! 01什么是AIoT(Artificial Intelligence,AI)可谓是近几年来最热门一项技术,不论是什么行业,都积极地向AI靠拢,每项产品都声称自己是基于技术。 现阶段主要用于解决某些限定特定问题,物联网(The Internet of Things,IoT)是其中之一。AIoT可视为技术和物联网技术融合。 这种冗长注定引起数据传输延迟,影响到客户体验。再说AIoT:随着AI技术发展,们发现数据处理并不是非得在汇聚端才进行。AI技术将下沉到物联网系统边缘,即传感器、相机、移动设备等硬件中。 03AIoT在应用AIoT在应用主要集中在以下几个方面:供应链管理供应链是一个数据密集型行业,但庞大数据只被记录下来,并不具备提供预警和指导未来力。

    47910

    步入金融,“AI+”是金融业未来吗

    直到近些年机器学习崛起,数据可以快速海量地进行分析、拟合、预测,们逐渐把与量化交易联系得愈发紧密,甚至可以说3个子(机器学习,自然语言处理,知识图谱)贯穿量化交易始终。 伦敦对冲基金机构Castilium由金融大佬与计算机科学家一同创建,包括前德意志银行衍生品专家、花旗集团前董事长兼首席执行官和麻省理教授。 其中最为知名是号称”取代投行分析师“投资机器——Kensho。Kensho是一家致力于量化投资大众化公司,旗下有一款产品Warren被称之为金融投资“问答助手Siri”。 系统没有遇到过这些情况,无法从历史数据中学习到相关模式。这时候如果让管理资产,就有很大风险。此外,机器学习擅长发现数据间相关性而非因果性。 并且投顾在以更强大计算机模型运用技术对大量客户进行财富画像,以算法为每一位客户提供量身定制资产管理投资方案。

    61250

    将颠覆健康医疗

    1.6K80

    NeurIPS 2019再遇签证被拒问题,加拿大AI大佬Hinton、Bengio介入沟通

    随着浪潮兴起,学术也越来越火热,来自全球各地开发者、研究员齐聚一地,分享、交流前沿研究。然而,签证问题一直以来都是外地学者参与学术一大障碍。 作为 A 类顶级,这场大每年都吸引大量学者和 AI 从业者参与。回顾 2018 年,NeurIPS 参数近 9000,且出现了 11 分钟大门票被抢光盛况。 今年 NeurIPS 无疑是国际最为火热、最后关注之一。然而,如同往届一样,在 NeurIPS 2019 临近开幕之际,再次出现签证问题,导致大一些关键成员无法参与。 顶级学术多在美国、加拿大等北美地区举办,而近年来随着参数激增、国际关系等原因,签证矛盾越来越凸显。仅在,就发生过多起因签证引发社区热事件。 2019 年 ICLR 大期间,又有一批科学家因为签证问题而被美国拒之门外,随后即有科学家请愿,呼吁「不要再将美国作为学术举办地」。当然,不仅仅是在学术,其他学术同样有此问题。

    23710

    缘起:达特茅斯

    — William Shakespeare(莎士比亚)现在一说起起源,公认是1956年达特茅斯。 这预示了随后几十年关于“结构与功”两个阶级、两条路线斗争。开聊达特茅斯之前,先说说 6 个最关键。 再说回海尔梅尔,他以 AI 不帮助造武器打仗为理由,削减了对 AI 大规模经费,但同时却重金资助了隐形飞机和空间武器技术,使美国在相关一直保持先。 尼尔森是学科早期参与者,也一直是导者之一,他多年担任SRI部门负责和斯坦福大学计算机系主任,是圈里。 纽厄尔1981年文章探讨了如何研究历史,他总结了历史中不同思想对立,他方法也可以用来研究更广义计算机科学,甚至可以拓展到不同科学和哲学。

    1K60

    相关产品

    • 云服务器

      云服务器

      腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券