AI 研习社按：本文作者qqfly，上海交通大学机器人所博士生，本科毕业于清华大学机械工程系，主要研究方向机器视觉与运动规划，会写一些好玩的内容在微信公众号：Nao(ID：qRobotics)。本文整理自知乎回答：有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ 现在深度学习这么火，大家都会想着看看能不能用到自己的研究领域里。所以，将深度学习融入到机器人领域的尝试也是有的。我就自己了解的两个方面（视觉与规划）来简单介绍一下吧。 █ 物体识别 这个其实是最容易想到的方向了，比较DL就是因为图像识别上的成果而
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
接下来，小编将会系统地推送斯坦福大学Richard Socher教授的最新课程：深度学习和自然语言处理。
最近百万英雄之类的答题软件广受大家的喜爱，不过对于我这菜鸟基本没有拿过奖。 但是作为一名码农怎么能忍，于是研究出了即将要与大家分享的答题神器。
大家都知道，macOS 的默认视频播放器 Quick Time Player 对一些视频格式的支持不是很好，之前我尝试过用 MPlayerX、VLC 等作为替代方案，但效果都不是很好，直到我发现了 IINA。
作为 GitHubDaily 的运营者，过去几年我接触到了非常多优秀的开源软件，今天就借着这个机会，跟大家分享一下，那些我一直在使用的开源软件吧！
作为近几年的一大热词，人工智能一直是科技圈不可忽视的一大风口。随着智能硬件的迭代，智能家居产品逐步走进千家万户，语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能的本质？人工智能的飞速发展又经历了哪些历程？本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史。 一、人工智能相关概念 1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是让机器像人一样的智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中的应用。人工智能更适合理解为一个产业，泛指生产更加智能的
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能
过去的十年中，深度学习(DeepLearning，DL)在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。从以前对人工神经网络的研究演变而来，该技术在诸如图像和语音识别，自然语言处理等领域表现出优于其他机器学习（Machine Learning，ML）算法的性能。近年来，深度学习在医药研究中的第一波应用出现了，它的用途超出了生物活性预测的范围，并且在解决药物发现中的各种问题方面显示出了前景。
原文：Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
在过去几年中，人工智能大多处于研究阶段，人工智能的应用正在从实验室和试点转向生产。企业通常通过试点开始采用人工智能，并寻找人工智能可以帮助它们增强企业智能的方法。
[注: 本文翻译自网上的一篇文章，有删节，原文：https://medium.com/iotforall/the-difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-3aa67bff5991]
选自CIO 作者：Mitch De Felice 机器之心编译 参与：Jane W、黄玉胜 开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望
以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中，吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
1.模式识别、机器学习、深度学习的区别与联系 模式识别：过去、程序/机器做智能的事、决策树等 机器学习：热点领域、给数据+学习数据 深度学习：前言领域、强调模型 2.早年神经网络被淘汰的原因 耗时、局部最优、竞争对手、over-fitting、参数 3.深度学习的实质 及其 与浅层学习的区别 深度学习实质：多隐层+海量数据——>学习有用特征—–>提高分类或预测准确性 区别：（1）DL强调模型深度 （2）DL突出特征学习的重要性：特征变换+非人工 4.神经网络的发展（背景之类的） MP模型+
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 [1]
为什么深度学习（DL）比其他机器学习（ML）方法效果更好？ AI 科技评论按：近来在多个国外开发者论坛、杂志中，”深度学习的优越性”这个话题着实引发了不少讨论。对此，西班牙著名 AI 专家、Starlab 神经科学研究负责人 Aureli Soria-Frisch 发表了他的看法。 这里列举了三大原因： DL 训练过程整合了特征提取； 大型数据集的收集； 技术进步。 Aureli Soria-Frisch Aureli Soria-Frisch：我想要指出三点原因——在我眼中，它们构成了深度学习
神经网络广泛应用于监督学习和强化学习。这些网络基于一组彼此连接的层。 在深度学习中，大多数非线性隐藏层的数量可能很大；大约1000层。 DL模型比普通ML网络产生更好的结果。 我们主要使用梯度下降法来优化网络并最小化损失函数。 Imagenet是数百万数字图像的存储库，可用于将数据集分类为猫和狗等类别。除了静态图像、时间序列和文本分析之外，DL网络越来越多地用于动态图像。 训练数据集是深度学习模型的重要组成部分。此外，反向传播是训练DL模型的主要算法。 DL处理训练具有复杂输入和输出变换的大型神经网络。
深度学习是机器学习领域的一个分支，也可以说是该领域近些年来的最大突破之一。
很感谢谭哥的开篇废话这四个字，让我把一些废话说出来了，是时候还给谭哥了。因为废话太多会让人感觉，没有能力净废话。
实际应用:图像识别，自动驾驶，动漫特效，航拍转地图（图像生成），虚拟主播（元宇宙等），视频理解与自动剪辑等。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始，逐步发展成DOM对象识别与分层自动化，以及基于POM（Page Object Model）来提高用例复用，到当前火热的基于AI技术的自动化，体现了自动化测试的发展趋势是更加智能，更加精准，更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术： 自愈（Self-Healing）技术 机器学习（Machine Learning）技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈（Self-Healing）技术在计算机术语中是指：一种自我修复的管理机制。
2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了讯飞听见支持两会直播的消息。结合上月科技部新闻，“科技创新2030—重大项目”或将新增“人工智能2.0”，人工智能在中国的政治、经济、学术领域都成为重中之重。这是中国 AI人最好的时代——2017年，中国人工智能迎来真正的新纪元。
Osco, L. P., Junior, J, M., Marques Ramos, A, P., de Castro Jorge, L, A., Fatholahi, S. N., Waterloo, O. C., de Andrade Silva, J., Matsubara, E. T., Gonçalves, W. N., Li, J. (2021) A Review on Deep Learning in UAV Remote Sensing. https://arxiv.org/abs/2101.10861
预计到2022年，全球AI将达到2000亿美元，如果目前的趋势持续下去，医疗保健将成为该市场的重要组成部分。这并不奇怪，AI可能降低行政成本，减少患者等待时间，并诊断疾病。今天，英特尔和飞利浦展示了另外两种应用：骨骼建模和肺部分割。
协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络：感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
深度学习因其高准确率及通用性，成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手。最开始，深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似（universal approximation）的一种机器。换句话说，这种网络能模仿任何其他函数。例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。
来源：PyTorch研习社本文约1800字，建议阅读5分钟本文为你介绍AlexNet。 从上图可以看到相对于LeNet（左侧），AlexNet（右侧）更深了，也应用了新的技术： AlexNet有5层卷积层（Conv层） 使用Max Pool 使用了ReLU激活函数 AlexNet支持更高分辨率的彩色图像（3x224x224）。 AlexNet是为了基于ImageNet数据集的ISLVRC比赛而设计的。ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库，它包含了1000个类别的超
【新智元导读】由 MarketandMarkets™ 发布的市场研究报告《全球预测 2020：医疗市场 AI 的落地（硬件、软件和服务）、技术（DL、量化方法、NLP和情景处理）、应用、终端用户产业及地理分布》指出，到 2020 年，医疗市场中和 AI 相关的产值将从 2016 年的 6.671 亿美元增长到 79.888 亿美元，并从应用、技术、地域等角度做了进一步预测。 医疗市场中的 AI 将在 2022 年达到近 80 亿美元 根据一份最新的市场研究报告《全球预测 2020：医疗市场 AI 的落地（硬
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
图像场景识别是DL＋计算机视觉处理的入门程序之一，因此在构建AI展示框架的第一步，则是实现基于flask的图像场景识别。
英特尔首款10nm工艺的服务器处理器来了，基于Ice Lake的第三代至强可扩展处理器正式发布。
英特尔在过去20年中销售了超过2.2亿台至强处理器，创造了1300亿美元的收入。但最新的10亿美元来自AI应用的销售，这可能是最重要的。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
最近，来自 Salesforce AI 研究院、谷歌、斯坦福大学等机构的研究人员合作撰写了一篇文章，综述了基于深度学习的计算机视觉技术在医疗领域中的现状与应用。该论文发表在 Nature 旗下期刊 npj Digital Medicine 上。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
英特尔执行副总裁Navin Shenoy表示，该公司计划在2022年赢得100亿美元的人工智能芯片市场。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
此次WWDC17，苹果强势补齐了在AI和AR领域的短板，增强了自己生态系统和硬件产品的吸引力。不可否认，对苹果而言，AI、AR都是给自己平台带来体验提升的实用技术，守住IOS系统及一切硬件阵营，吸引更多的用户购买产品，苹果的AI、AR之路注定与Google不同。 一、开启AI、AR之行，“AppleNeural Engine”芯片即将投入使用？ 据悉，为了应对在移动端日益复杂的人工智能处理任务，科技巨头苹果正在谋划推出一款新的芯片处理器。相信很快它就会集成到下一代的iPhone和iPad等设备中，用以加强面
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
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