蛋花花浅谈人工智能主要应用于哪些方面

蛋花花浅谈人工智能主要应用于哪些方面,人工智能在IT领域被炒的火热,现在在网上有不少相关报道。据蛋花花了解目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段,整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关。下面蛋花花就简单的介绍一下人工智能主要应用于哪些方面。蛋花花浅谈人工智能主要应用于哪些方面:游戏:人工智能在国际象棋,扑克,围棋等游戏中起着至关重要的作用,机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下

蛋花花 ·  216阅读 ·  2019-06-12 11:19:01 
FPGA在人工智能时代的独特优势

  我认为,在这个混乱的表象之下,还隐藏着更加深刻的真理,而这将会是人们在下个阶段的最重要发现,这也是我目前经常在思考的问题。   我慢慢发现,那些可能已经普遍存在的东西会是计算架构的下一个巨大飞跃。当然,我也可能完全错了,但这就是科学研究的乐趣所在。

wx5cb93067b6d79 ·  226阅读 ·  2019-04-26 14:20:41 
巨头接连“认怂”,自动驾驶落地永远没有时间线?

  自动驾驶到底能不能在短时间内落地?几年前各家巨头回答这个问题时,恐怕都会给出肯定答案,但现在风向变了,福特和 Uber 居然接连公开“认怂”,看来“自动驾驶汽车之梦”大家还得多做几年。  公开“认怂”  前不久,福特 CEO Jim Hackett 在接受《底特律经济俱乐部》采访时表示,业内“低估了自动驾驶汽车的研发难度,其正式落地估计要晚一些了。”  当然,福特依然坚持 2021 年首推

tingf ·  238阅读 ·  2019-04-26 13:55:18 
机器人领域十大前沿技术

  1.软体机器人——柔性机器人技术    柔性机器人关阀门  柔性机器人技术是指采用柔韧性材料进行机器人的研发、设计和制造。柔性材料具有能在大范围内任意改变自身形状的特点,在管道故障检查、医疗诊断、侦查探测领域具有广泛应用前景。  2.机器人可变形——液态金属控制技术    英国科学家通过编程控制液态金属  液态金属控制技术指通过控制电磁场外部环境,对液态金属材料进行外观特征、运动状态准确控制的

tingf ·  224阅读 ·  2019-04-26 13:44:33 
学完单片机,可以用它来干什么?

用mono部署的c#程序怎么在日志中记录错误的具体行数?对于c#程序(无论是web还是console),我用debug方式编译后,用.netframework部署,出错的日志中记录的Exception中都会有具体的错误行数,很容易定位错误。但同样的编译文件(exe/dll)用mono部署就不行,只能定位到方法名。不知道是方法中哪一行出的问题。是需要在部署时怎么配置一下才能显示行数呢?解答:直接lo

Rainbow890722 ·  230阅读 ·  2019-01-02 16:39:43 
hanlp 加载远程词库示例

说明·目前的实现方式是以远程词库的内容重新构建CustomDictionary.trie,demo主要是为了实现同步远程词库,对性能暂不作考虑,对性能要求要以CustomDictionary.dat为基础实现按hanlp作者述 trie后期可能会取消 目前CustomDictionary使用DAT储存词典文件中的词语,用BinTrie储存动态加入的词语,前者性能高,后者性能低之所以保留动态增删功能

lanlantian123 ·  241阅读 ·  2019-04-26 09:41:48 
你的老婆你做主:画风自定义,南加大AI助你走上人生巅峰

你说,英伟达StyleGAN能生成这样可爱的老婆,还要什么自行车?

技术猿111 ·  232阅读 ·  2019-05-31 15:36:04 
Uber新财报:亏损超10亿 何时能成为下一个“亚马逊”?

  5月30日,网约车巨头Uber对外发布了它在上市后的首份财报。作为今年美股市场规模最大的一次IPO交易,Uber的上市掀起了全球热议,外界也对它上市后的首份财报充满期待。根据财报来看,Uber在营收上继续保持同比增长,净亏损超十亿美元。财报发布后,截止文章发稿,Uber的盘后股价为40.55美元,股票涨了1.88%。  随着Lyft、Uber的相继上市,全球知名的网约车巨头都迎来了新的发展征程

tingf ·  229阅读 ·  2019-05-31 15:16:39 
比特币猛涨,但区块链一脸冷漠

  自去年12月开始盘旋底部已久的比特币,今年以来似乎有了燎原之势,一路高歌猛进,开了挂般地冲向了“暴涨”的快车道。“惊人上涨”、“猝不及防”等词成为了多家媒体形容比特币行情的热门词汇。  然而,攀得越高,便有可能跌得越狠。  比特币飞速上涨的行情,仿佛让人回到了2017年末至2018年初一路窜升逼近两万美元的时期。但随后一年时间,比特币面临多次腰斩,不可置信地跌入了谷底,加密货币由此进入了寒冬。

tingf ·  241阅读 ·  2019-05-31 15:14:21 
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录23)Cifar10~95.47%

本文在调参记录21的基础上,增加卷积核的个数,也就是增加深度神经网络的宽度,继续尝试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。自适应参数化ReLU激活函数的原理如下:Keras程序:#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueApr1404:17:452020ImplementedusingTenso

力叔 ·  232阅读 ·  2020-05-19 15:07:11 
对话微软黄学东:语音和语言技术是真正镶在AI皇冠上的明珠

  微软全球技术院士、首席语音科学家黄学东近日做客微软播客节目,聊了聊在语音和语言技术取得的几个里程碑式的突破,解释了掌握语音识别、翻译和对话将如何让机器从 “感知 AI” 进化到 “认知 AI”,更接近真正的人类智能。  “语音和语言技术是真正镶在人工智能皇冠上的明珠。”  已经在语音和语言技术领域耕耘了30年,取得多个突破性进展的微软全球技术院士 (Technical Fellow)、首席

tingf ·  226阅读 ·  2019-05-20 15:59:10 
人工智能会取代人类的艺术创造力吗

人工智能会取代人类的艺术创造力吗

qq5c822f9bb7f5c ·  237阅读 ·  2019-06-13 10:08:24 
容联语音机器人入选“2019金融AI大数据十大解决方案”

容联语音机器人入选“2019金融AI大数据十大解决方案”

wx5d0072bfcfa7f ·  245阅读 ·  2019-06-27 10:01:06 
你社交网站上的照片,也许已经被用来训练人工智能了

  斯特于2013年拍摄的这张照片被收录在IBM的人像数据集(Diversity in Faces)中  毫无疑问,这张家庭照片是非常可爱的:照片中的爸爸留着短须,戴着无框眼镜,棕色头发的妈妈咧着嘴笑着。他们正和两个蹒跚学步的女儿一起嬉戏,同时品尝着冰淇淋  但是,这张照片于2013年被上传到照片分享网站Flickr上时,“可爱”以外的属性引发了争议。对于面部识别系统来说,这张照片有着独特的意义。

tingf ·  236阅读 ·  2019-04-23 15:58:05 
我在家门口散步了7公里,就为了搞清楚“城市智能体”到底是什么

今天这个故事蛮“奇特”的。

技术猿111 ·  240阅读 ·  2019-05-20 10:28:55 
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录24)Cifar10~95.80%

本文在调参记录23的基础上,增加卷积核的个数,最少是64个,最多是256个,继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。自适应参数化ReLU激活函数被放在了残差模块的第二个卷积层之后,它的基本原理如下:Keras程序:#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueApr1404:17:452020

力叔 ·  237阅读 ·  2020-05-21 09:05:26 
提气!阿里巴巴在全球人工智能“世界杯”中夺冠

据阿里巴巴内部人士消息,阿里巴巴AI在刚刚结束的全球人工智能“世界杯”中力压150多支参赛队伍夺冠。此次阿里巴巴的人工智能技术在国际舞台的出色表现,再次让世界见证了“中国智造”的发展速度,不仅征服了现场观众,也让竞争对手赞口不绝。现在的阿里巴巴的AI已能够识别出100万种实体,认知能力远远超出了人类的范畴,未来的发展潜力不可小觑。阿里巴巴作为一家全球性质的科技集团,在人工智能领域很早就开始商业布局

福娃附近 ·  192阅读 ·  2019-06-22 16:43:42 
【哈工大版】Dynamic ReLU:自适应参数化ReLU及Keras代码(调参记录8)

本文介绍哈工大团队提出的一种DynamicReLU激活函数,即自适应参数化ReLU激活函数,原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断,能够让每个样本有自己独特的ReLU参数,在2019年5月3日投稿至IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2020年1月24日录用,2020年2月13日在IEEE官网公布。本文将层数设置得很少,只有两个残差模块,测试Adapti

云程千里 ·  199阅读 ·  2020-06-04 15:39:18 
人工智能“歧视”穷人,AI竟然如此“拜金”?!

包括谷歌、微软和亚马逊在内的科技公司的物体识别算法,在识别低收入国家的物品时,错误率更高,算法表现得也更差。这是Facebook人工智能实验室的一项新研究。同时,该研究还表明,人工智能偏见不仅存在于国家内部,还歧视不同国家。在低收入家庭中,算法的准确率最低可达20%在这项研究中,研究人员测试了五种已有的流行的物体识别算法 - Microsoft Azure,Clarifai,Google Clou

福娃附近 ·  180阅读 ·  2019-06-22 16:41:44 
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