-
通过去中心化人工智能赋予制造业能量
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-26 热度：112
从居家新型虚拟助手到将我们邮箱内的垃圾邮件一扫而光的垃圾邮件过滤器，人工智能(AI)已深入我们生活的方方面面。随着人工智能算法及驱动它们的计算能力日臻完善，它们在积极改变人类家园方面的能力不容置疑。事实上，预测，到2030年，人工智能可为全球经[详细]
-
60行代码徒手实现深度神经网络
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-26 热度：70
01 准备数据集 采用的数据集是sklearn中的breast cancer数据集，30维特征，569个样本。训练前进行MinMax标准化缩放至[0,1]区间。按照75/25比例划分成训练集和验证集。 #获取数据集 importnumpyasnp importpandasaspd fromsklearnimportdatasets fromsklear[详细]
-
心理测量？预知犯罪？AI可以减少京都之殇吗？
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-26 热度：124
图源：齐鲁网 一场火，两行泪。当地时间7月18日上午约10点30分，日本知名动画制作公司京都动画遭人纵火。事发时，工作室内共有74人在工作。截止目前，大火已造成34人死亡、36人受伤（含嫌犯在内），仅有6人成功脱险。 日本共同社称，这是日本自平成时代(19[详细]
-
如何消除人工智能邪恶化的危险
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-26 热度：140
随着越来越多的个人、政府、企业将人工智能技术视为一种邪恶，很明显人们需要指标来确保人工智能是一个良好公民。 那么如何衡量人工智能应用程序中的邪恶? 这可能听起来像一个滑稽的问题，但人们应该问一下自己，将邪恶这个词应用于任何一个应用程序意味着[详细]
-
机器人“厨师长”现身纽约，一小时能做300个寿司卷！
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-26 热度：131
曼哈顿休闲快餐连锁店Dalup Modern Indian的一台可自动制作多莎饼的机器。 机器人正在进入纽约市大大小小的餐馆，接管它们的厨房。 市镇中越来越多的餐厅正在使用机器来准备各种各样的食物和饮料，在很多情况下替换掉了通常负责这些工作的人类员工。不妨想[详细]
-
女性劳动更容易被 AI 替代？
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-26 热度：149
最近有很多研究提到，人工智能和自动化为主的技术进步，可能让女性就业受到比男性更大的冲击。 不过更进一步查看的话，所有这些文章会将深层原因归结于，女性更少的从事科学、技术、工程和数学 (STEM) 方向的学习;说大白话，就是女性没有学会编程，不懂电[详细]
-
使用下意识时的你，与AI无异
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-26 热度：153
在今天这个人人都有可能被愚弄的日子，不如我们来换换戏耍的对象，看看机器有没有可能被愚弄欺骗呢? 在人工智能五十年的研发过程中，我们一直在不断尝试着让机器理解人对于世界的认知方式。不管是一直没有实现较大突破的类脑计算，还是模仿人类感知外界机[详细]
-
从经典结构到改进方法，神经网络语言模型综述
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-25 热度：189
作为自然语言处理(NLP)系统的核心组成部分，语言模型可以提供词表征和单词序列的概率化表示。神经网络语言模型(NNLM)克服了维数的限制，提升了传统语言模型的性能。本文对 NNLM 进行了综述，首先描述了经典的 NNLM 的结构，然后介绍并分析了一些主要的改进[详细]
-
AI和数据为未来智慧城市赋能的5大途径
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-25 热度：196
我们生活的世界越来越趋于城市化。根据联合国2009年的一项研究，每周有130万人迁入城市，到2040年，世界人口的65%将居住在城市。从犯罪率上升到交通流量增加等一系列指标中，我们都可以看到这些城市中心正在经受的不断增长的阵痛。而面对人口密度提高和维[详细]
-
Github12000+star的机器学习教程，理论、代码、demo全有了
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-25 热度：144
导读：本文介绍的仓库包含用Python实现的流行的机器学习算法的示例，后面将解释它们的数学原理。每个算法都有交互式Jupyter笔记本演示，允许你使用训练数据、算法配置和立即查看浏览器中的图表并预测结果。 ▲图片来源：https://vas3k.ru/blog/machine_lea[详细]
-
为什么这些照片连最强大的视觉AI也无法准确识别？
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-25 热度：77
▲ 桌子上面的到底是井盖还是蜻蜓?(图片提供：Dan Hendrycks) ▲ 照片中的是一只绿鬣蜥，还是一只松鼠?(图片提供：Dan Hendrycks) ▲这是独轮车，还是一只穿越马路的鳄鱼?(图片提供：Dan Hendrycks) 对人类而言，这些答案显而易见。然而，世界上最强大的图[详细]
-
比尔·盖茨 ：人工智能的最大影响力仍需数十年
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-25 热度：200
比尔盖茨 透过预见和利用世界变化的趋势，而成为有史以来最成功的科技巨头之一。但他最近承认很难预测即将到来的自动化和人工智能潮流，何时将对人类经济与劳动力市场产生最大的影响? 即使如此，他仍预测最大的影响可能还需要几十年的时间。换个角度来看，[详细]
-
10张图表改变你对人工智能用于市场营销的看法
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-25 热度：115
根据Adobe最新的Digital Intelligence Briefing显示，那些业绩最好的企业在市场营销中采用人工智能技术的比例是其他公司的两倍(28%对12%)。 据IDC称，今年零售商将在基于人工智能的市场营销和客户服务解决方案上投资59亿美元，以改善购物者的购买体验。 在[详细]
-
微软斥资 10 亿美元与 OpenAI 合作，构建 Azure AI
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-24 热度：66
据betanews报道，微软正投资 10 亿美元，与 OpenAI 建立重要的合作伙伴关系，这一合作伙伴关系将使微软和 OpenAI 合作开发新的 Azure AI 超级计算技术，而微软将成为 OpenAI 唯一的云提供商。微软表示，它将致力于建立一个平台，以创造新的人工智能技术，[详细]
-
AI管理网络安全 欧盟四分之一国家希望如此
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-24 热度：185
你或许想不到，有相当一部分的消费者宁愿用人工智能(AI)来处理他们的网络安全，而不是一个活生生的网络安全人员。这是根据国外一家安全厂商提供的一份新报告所得出的。该报告对欧洲、中东和非洲地区的10000多人进行了调查。 调查发现，意大利人似乎对AI最[详细]
-
9个机器学习成功案例的内部视角
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-24 热度：106
人工智能(AI)和机器学习(ML)曾经被认为是企业的空头支票之类的项目，如今已经成为应用主流。 越来越多的企业正在利用这种模仿人类思维行为的技术来吸引客户，并加强业务运营。 在调研机构Gartner公司的调查中，106名IT和业务专业人士中，59%的受访者表示迄[详细]
-
五分钟向长辈解释机器学习，这样特别通俗！
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-23 热度：192
什么是机器学习呢?如果是对此一窍不通的长辈来问你这个问题，你该如何回答?本文将用最简单的词汇来尝试解释这一话题，包括每个人都应该知道的最主要也是最重要的部分。 机器学习是一个旨在让计算机在没有被明确编程的前提下掌握学习能力的研究领域。这是一[详细]
-
搞定这个月薪50K的AI热门领域，看这9本书就够了
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-23 热度：58
导读：根据国内某求职网站数据，2019年截止到目前，坐标魔都的自然语言处理(NLP)相关职位平均月薪约为27510元，较2018年增长66%，其中月薪30K-50K的职位占比高达45.8%。 此外，自然语言处理一直是AI相关的热门领域，机器学习、深度学习、算法等职位的说明[详细]
-
微软示范AR虚拟“译员”，将对未来翻译行业造成冲击
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-23 热度：164
7 月 22 日消息，随着 AR 技术的不断发展，目前已经逐渐趋于成熟。若搭配上其他新技术，便可以拥有极佳的效果。近期微软示范了一个 AR 虚拟的翻译人员，这位译员可以流畅地说出日语，未来将对跨语言交流起到重要作用。 在微软的 Inspire 大会上，微软官方[详细]
-
MIT用超导体制成极低功耗神经元，能效接近人类大脑
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-23 热度：114
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 计算机越来越智能，但是智能的算法却需要大量的资源。一台计算机以 GHz 的频率运行，功耗上千瓦。而人类的大脑运行速率比电脑慢几百万倍，只有约 20W 的功率，却能轻松做到这一切。 以[详细]
-
技惊四座的BERT全靠数据集？大模型霸榜或许是学界的灾难
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-23 热度：50
作为 2018 年自然语言处理领域的新秀，BERT 是过去几年自然语言处理（NLP）领域的集大成者，一经出场就技惊四座，碾压所有算法，刷新了 11 项 NLP 测试的最高纪录，甚至有「超越人类」的表现，它被认为是未来 NLP 研究和工业应用最为主流的语言模型之一。[详细]
-
让神经网络训练速度加快4倍！谷歌大脑团队提出“数据回送”算法
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-23 热度：78
在摩尔定律的暮色中，GPU 和其他硬件加速器极大地加速了神经网络的训练。但是，训练过程的前期阶段（如磁盘读写和数据预处理）并不在加速器上运行。随着加速器的不断改进，这些前期阶段所花费的时间将逐渐成为训练速度的瓶颈。谷歌大脑团队提出了数据回送[详细]
-
这比蚂蚁还小的机器人，不用电就能跑
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-23 热度：141
蚂蚁虽小，但团体出动起来就不容小觑，看过《蚁人》就明白。 现在，科学家做出了一款长 2 毫米，宽 1.8 毫米，厚 0.8 毫米，重 5 毫克的机器人， 比一般的蚂蚁都还要[详细]
-
自学机器学习，怎么才能找到工作啊？至少要避开十大雷区
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-21 热度：170
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 做机器学习工程师，通常都要读过博。 即便没有写成岗位的必要条件，也慢慢变成了自然规律。 那自学成才的人类，要写怎样的项目经历，才能让面试官相信，自己也是有同等能力的呢？ 一个[详细]
-
加速时光，让你永远70岁的「变老神器」FaceAPP突然爆红，却恐遭美国封杀
所属栏目：[经验] 日期：2019-07-20 热度：168
近几天网上最热的话题是「看看他老了以后的样子」。总部位于俄罗斯圣彼得堡的 Wireless Lab 掀起了一次社交媒体浪潮，其推出的应用「FaceAPP」在极短的时间内火遍全球。 这款应用使用 AI 算法，可以瞬间把人们上传的人脸照片「年轻」或者「老化」。它就是[详细]
