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超过美日，中国人工智能为什么领先全球？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-24 热度：152
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 北京是全球人工智能企业最集中的城市，中国人工智能领域成为全球最吸金的国家。 中国已成为世界第二大经济体，并正在经历改革的二次出发，从传统资源驱动型为主导的发展模式向自主创新、[详细]
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如何解决机器学习树集成模型的解释性问题
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-24 热度：140
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 01 机器学习模型不可解释的原因 前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过[详细]
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手把手教你解决90%的NLP问题
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-24 热度：71
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 导读 利用机器学习方法来理解和利用文本，从最简单的到state-of-the-art，由浅入深，循序渐进。 文本数据到处都是 无论是一家已成立的公司，还是正在开发一项新服务，都可以利用文本数据[详细]
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人工智能如何帮助痴呆症患者更独立地生活
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-24 热度：140
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 图片来自网络 您可能已经拥有了所谓的智能家居，将灯光或音乐连接到语音控制技术（例如Alexa或Siri）。但是，当研究人员谈论智能家居时，我们通常指的是利用人工智能来学习您的习惯并自动[详细]
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人工智能、5G应用不再停留在“纸上蓝图” 数字经济发展提速
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-24 热度：139
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 新一轮科技革命和产业变革加速演进，如何让所有人分享数字技术带来的增长红利，这是当下最紧迫的全球性问题。10月20-22日，《财经》新媒体记者在第六届世界互联网大会上了解到，与往年不[详细]
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搭建容易维护难！谷歌机器学习系统血泪教训
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-24 热度：123
2014 年，谷歌一篇探讨机器学习背后暗藏高额技术债的论文曾火爆一时。今天，这篇论文又出现了知名技术社区 HackerNews 的头条。看来，即使过了 4 年时间，人工智能进入新的春天，但困扰着机器学习研究者的问题还是类似的问题。 本文作者表示，希望这篇论文[详细]
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无人驾驶的规模化难题
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-24 热度：176
根据近日消息，谷歌系自动驾驶公司 Waymo 向用户发送了一封邮件，称要去掉无人驾驶出租车的安全员角色，这对于整个行业来说足够振奋人心。 不过，根据 Waymo 目前透露出的消息，我们仍然不清楚这家公司到底投入了多大规模的无人驾驶车队。 Waymo 计划取消[详细]
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AI 怎么知道人类对话在说什么？微软研究团队告诉你
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-24 热度：117
本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。 近期，微软研究团队通过对上下文建模加以研究得出一种新的方法，这种方法能够让 AI 模型通过上下文的历史记录来改写对话中的最后话语，那么，这是一种怎样的研究方法呢？ KYLE WIGGERS 对此做了详细的介[详细]
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基于PyTorch的CV模型框架，北大学生出品TorchCV
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-19 热度：183
在机器学习带来的所有颠覆性技术中，计算机视觉领域吸引了业内人士和学术界最大的关注。 刚刚推出 1.3 正式版的 PyTorch 风头正劲，人们已经围绕这一深度学习框架开发出了越来越多的工具。最近，一个名为 TorchCV 的计算机视觉模型框架站上了 GitHub 趋势[详细]
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AI行业寒潮下，智能物流机器人产业迎来“风口”
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-19 热度：123
人工智能，前景很好，但钱景不好 、2018年，人工智能的进展就是没有进展、2019年的AI行业已如石墨烯一样，尽显疲态一篇《投资人逃离人工智能》文章又给人工智能行业泼了一身冷水。人工智能融资难、寒冬论再一次戳痛每个人工智能从业者的心，激起大众的焦虑[详细]
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开源图神经网络框架DGL升级：GCMC训练时间从1天缩到1小时
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-19 热度：76
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。 又一个AI框架迎来升级。 这次，是纽约大学、亚马逊联手推出图神经网络框架DGL。 不仅全面上线了对异构图的支持，复现并开源了相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RCGN等业内知名的模型[详细]
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人工智能如何改变医疗保健行业
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-19 热度：195
人工智能医疗公司的首席执行官对于人工智能在医学上的应用，如何购买人工智能解决方案，以及人工智能在医疗领域的未来发展进行了阐述。 在人工智能应用的许多例子中，医疗保健领域的人工智能显然是行业领先者之一。人工智能将以多种方式重塑医疗保健行业，[详细]
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2019年深度学习自然语言处理十大发展趋势
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-19 热度：108
本文介绍了近日FloydHub 博客上Cathal Horan中自然语言处理的10大发展趋势。 [ 导读 ]自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。 2018年是基于深度学习[详细]
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AI如何改善采矿行业现状？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-19 热度：161
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 在把数据与挖掘两个字眼结合在一起时，大家首先想到的可能是IT与技术共同从企业数据当中提取价值的场景。事实上，数据与智能完全能够在真正的挖掘现场迸发可观的能量，并且其中带来的价值[详细]
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大小仅1MB！超轻量级的人脸识别模型火爆Github
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-19 热度：161
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 近日，用户Linzaer在Github上开源了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型，该模型文件大小仅1MB，一经开源就霸榜Github Trending榜单。 短短几天时间，[详细]
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你知道选工业机器人9大参数？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-19 热度：140
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 智能制造是全球工业制造企业所追求的目标，在向智能化转型中，涉及到设备、生产、业务、企业管理等方方面面，引用到很多先进设备和技术，如工业机器人，那么在选择工业机器人时，需要关注[详细]
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18个挑战项目带你快速入门深度学习
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-17 热度：75
AlphaGo 大战李世乭之后，深度学习技术便在国内变得异常火。吸引了大批的技术人员争相学习，那么到底如何才能更快速的入门深度学习呢？ 下面给大家介绍的 18 个挑战项目，通过实践动手带你快速入门深度学习！ 1.北京市住房价格预测 本挑战运用线性回归的相[详细]
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专家认为对“人工智能+教育”应持审慎态度
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-16 热度：178
制图/李晓军 ● 人脸识别进校园,既有数据安全也有个人隐私问题,包含学生的个人信息要非常谨慎,能不采集就不采集,能少采集就少采集,尤其涉及个人生物信息的 ● 网络安全法规定,网络运营者收集、使用个人信息,应当遵循合法、正当、必要的原则,公开收集、使用[详细]
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PyTorch横扫顶会，TensorFlow退守业界：机器学习框架一年变天
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-16 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。 TensorFlow 2.0正式发布没几天，PyTorch 1.3今天也上线了。 一个疯狂强调易用性，一个整出了移动端部署。老将和新秀都卯足了劲。 毕竟，机器学习框架的世界，局势变化过于迅猛，稍不注[详细]
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机器学习帮你预测电池寿命：精确了解电池还能充几次
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-16 热度：145
电池寿命的确定，是移动硬件发展的重要一环，但是由于电池电化学反应的不确定性以及不同的使用环境和习惯，电池寿命变成了一门玄学。 不过柏林的三位小伙伴，利用Tensorflow，在原有的预测体系基础上。更近一步，完成了电池的全寿命预测。 捋清数据 研究者[详细]
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人工智能统计调查：86％的消费者更喜欢人工客服
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-16 热度：195
最近一些人工智能的健康和进展状况相关调查、研究、预测和其他定量评估突显出以下几点：美国消费者越来越不愿意与聊天机器人聊天，人们对人工智能作为关键业务组成部分的期望越来越高，由于部署这项新技术导致员工技能差距越来越大。 人工智能带来的业务影[详细]
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2019机器学习框架之争：与Tensorflow竞争白热化，进击的PyTorch赢在哪里？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-16 热度：61
大数据文摘出品 来源：thegradient 编译：张大笔茹、曹培信、刘俊寰、牛婉扬、Andy 2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，[详细]
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500亿参数，支持103种语言：谷歌推出「全球文字翻译」模型
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：153
由于缺乏平行数据，小语种的翻译一直是一大难题。来自谷歌的研究者提出了一种能够翻译 103 种语言的大规模多语言神经机器翻译模型，在数据丰富和匮乏的语种翻译中都实现了显著的性能提升。他们在 250 亿个的句子对上进行训练，参数量超过 500 亿。 在过去[详细]
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对于人工智能的恐惧及其5个解决方法
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：154
实施人工智能技术的IT领导人可能会感到一些恐惧，这有着充分的理由。 人工智能在拥有数十年发展和应用历史的同时却有着奇怪的定位，但对于许多人来说，人工智能仍然是一种未来主义的感觉。实际上人工智能并不是新事物，但它始终是一个永恒的新领域。没有人[详细]
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机器学习免费跑分神器：集成各大数据集，连接GitHub就能用
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：118
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。 搞机器学习的小伙伴们，免不了要在各种数据集上，给AI模型跑分。 现在，Papers with Code(那个以论文搜代码的神器) 团队，推出了自动跑分服务，名叫sotabench，以跑遍所有开源模型为己[详细]
