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  • 一天掌握AI核心技术,上手应用,开发者该划哪些重点?

    AI 开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国 IT 社区 CSDN 主办的 AI 技术与产业年度盛会。9 月 5-7 日,大会将有近百位中美顶尖 AI 专家、知名企业代表以及千余名 AI 开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。

    2019.08.16 0
  • @程序员,“10倍工程师”都在追这四大AI风向

    五年前,你能写出一个 CNN 网络模型,不必担心找不到一份高薪工作,你是百里挑一的“10 倍算法工程师(以一当十的工程师)”;三年前,你能写出一个 CNN,也许不用害怕找不到工作,你是各家企业都需要的员工;但在这个暑假,你去找工作,如果只能写出一个 CNN......你只是万千普通AI 开发者的一员。

    2019.08.16 0
  • 从原理到代码,轻松深入逻辑回归模型!

    学习逻辑回归模型,今天的内容轻松带你从0到100!阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写,从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开,既适合零基础读者快速入门,又适合有基础读者理解其核心技术;写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导,深入浅出。

    2019.08.14 0
  • 开源之战

    身处 AI 领域的开发者,要么在打造自己的开源项目,要么在使用别人的开源项目。正是开源的精神,助推了这波人工智能的热潮。 开发者想要实现技术越迁和职业发展,避不开各种开源项目。因此了解各大公司的开源动向,掌握重点开源项目的开发技能,在 AI 时代尤其重要。

    2019.08.14 0
  • AI编程语言图鉴

    当前的编程语言种类繁多,琳琅满目,我们需要对编程语言有更全面的了解才能得心应手的选择最适合的一种。那么,它们的核心区别是什么?又是如何一步一步发展出来的?哪种编程语言是“人工智能”领域的最佳选择?本文就以“人工智能”的编程语言发展历史为轨迹,给出这些问题的答案。

    2019.08.14 0
  • 一天掌握AI核心技术,上手应用,开发者该划哪些重点?

    AI 开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国 IT 社区 CSDN 主办的 AI 技术与产业年度盛会。9 月 5-7 日,大会将有近百位中美顶尖 AI 专家、知名企业代表以及千余名 AI 开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。

    2019.08.14 0
  • IJCAI 2019精选论文一览,从底层到应用都有了

    在今年的 IJCAI 2019 中,共设置了 38 个主题,涉及医疗、金融、教育等等领域和方向,我们从中挑选出 3 个主题以及精选论文,做一些简单的介绍。

  • 从音视频技术看AI的机会和挑战

    AI内容理解并不限于生成封面图,精彩剪辑,或者只看某个角色的镜头,这在内容推荐、广告平台有帮助。此外,内容理解还能帮助更好的处理视频,比如可以针对不同的视频内容选择不同的Codec,以及相关的编码工具;也可以找到视频中人眼最关注的部分,分配更多的码率,降低不易察觉的画面的码率,在保证用户体验的前提下降低码率。同时,AI可以把竖版的短视频裁剪成适合横屏播放的内容。

    2019.08.13 0
  • 天下武功,唯快不破,论推荐系统的“实时性”

    周星驰著名的电影《功夫》里面有一句著名的台词——“天下武功,无坚不摧,唯快不破”。如果说推荐系统的架构是那把“无坚不摧”的“玄铁重剑”,那么推荐系统的实时性就是“唯快不破”的“柳叶飞刀”。我们这篇文章就从推荐系统“实时性”的角度,谈一谈影响推荐系统实时性的有哪些因素?如何提高推荐系统的实时性?

    2019.08.12 0
  • 史上最简单的人脸识别项目登上GitHub趋势榜

    近日,一个名为 face_recognition 的人脸识别项目登上了 GitHub Trending 趋势榜,赚足了眼球。自开源至截稿,此项目在 Github 上的 Star 数已达 26500,Fork 数也达到了 7117。本文主要介绍了该项目的使用说明和使用方法,便于国内的开发者们进行研究学习。

    2019.08.12 0
  • 最前沿:堪比E=mc2,Al-GA才是实现AGI的指标性方法论?

    在读完Uber AI Lab发表的一篇关于AGI的论文之后,本文作者恍然觉得有一种道破天机的感觉。他评价道,虽然这篇论文是泛泛之谈,却揭示了一些真正实现AGI的方法论——AI-GA(AI-generating algorithms),这也许是通往AGI的一条道路。

    AGI
    2019.08.12 0
  • 黄皓之后,计算机科学上帝Don Knuth仅用一页纸证明布尔函数敏感度猜想

    近日,美国艾默里大学计算机与数学科学系教授黄皓(Hao Huang)用一篇短短 6 页的论文证明了布尔函数,引发了计算机和数学领域社区的广泛关注。不久之后,在这篇论文的启发下,计算机科学的上帝 Don Knuth 再次突破极限,仅用一页纸就证明了这个困扰理论计算机领域数十年的布尔函数敏感度猜想(其中半页证明还是笔记)。

    2019.08.09 0
  • 连续亏损6年,负债超10亿美元,DeepMind靠烧钱模式能走多远?

    近日,据《彭博社》报道,2018 年,谷歌母公司 Alphabet Inc. 收购的人工智能公司 DeepMind 的收入几乎翻了一番,但却因为亏损增至数十亿美元,收益情况不容乐观。收购 6 周年,DeepMind 的盈利能力依然备受质疑,此后它将如何探索商业模式,所有人都在注视着。

    2019.08.09 0
  • 26个AI学习资源送给你!

    免费的在线学习课程一直是大多数人学习 AI 知识和技能的方式之一。今天,基于 Github 上一位小姐姐 Chip Huyen 分享的 10 门机器学习课程,AI科技大本营将这份收藏大礼包进行了豪华版升级,容量是原来的 2.5 倍,更重要的是,我们还收集了国内的中文优质课程,相信大家一定会喜欢。

    2019.08.08
  • 技术新贵:RPA与NLP技术的结合与应用

    RPA 可以替我们工作吗?究竟什么是 RPA?RPA 存在的意义在哪里?RPA 带给开发者的机会又有哪些?

    2019.08.08 0
  • 玩王者荣耀用不好英雄?两阶段算法帮你精准推荐精彩视频

    近日,腾讯三位工程师在arXiv上发表了论文,分析如何利用算法,针对热门手游“王者荣耀”游戏视频进行快速检测与识别,辨识视频中的角色(即“英雄”),以推荐视频给目标受众。为了提取游戏视频标签,需要在游戏视频中检测并识别其中的英雄及其阵营。本文提出了一种有效的两阶段算法,基于血条模板匹配方法检测视频中的所有英雄,再根据阵营分类,然后使用一个或多个深度卷积神经网络识别英雄姓名。实验证明了方法的效率与准确性。

    2019.08.08 0
  • AI和大数据如何落地智能城市?京东城市这6篇论文必读 | KDD 2019

    在此次的录取论文里,京东城市凭借在城市计算领域 6 篇论文被 KDD2019 收录,展现了 AI 和大数据前沿技术在智能城市建设中的应用,包括物流人力资源调度、城市细粒度人流量推测、城市交通预测、轨迹数据版权保护、城市的地块表征学习、天气预报精准预测等问题的研究成果。

    2019.08.07 0
  • 上手必备!不可错过的TensorFlow、PyTorch和Keras样例资源

    TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。

    2019.08.07 0
  • BERT的成功是否依赖于虚假相关的统计线索?

    本文介绍论文Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments,讨论BERT在ACRT任务下的成绩是否依赖虚假的统计线索,同时分享一些个人对目前机器学习尤其是自然语言理解的看法。

  • 自动驾驶人的福音!Lyft公开Level 5部署平台Flexo细节

    Lyft 的工程师和操作人员花费大量的时间了解每辆车的微妙差异和独特环境。从云计算模块开始,Lyft 构建了一个名为 Flexo 的汽车部署平台,以确保能自动构建车队软件,并为每个自动驾驶汽车(AV)部署相同的环境。如今,每辆汽车都使用相同的磁盘映像,工程师和操作人员都拥有稳定的工作环境。 本文介绍了这款 Level 5 自动驾驶部署平台的构建过程和技术细节。

    2019.08.06 0
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