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  • 实战:CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 | 技术头条

    本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了。

  • 特斯拉全新自动驾驶芯片最强?英伟达回怼,投资者用脚投票

    在刚刚结束的自动驾驶投资者日上,特斯拉发布了全自动驾驶(FSD)计算机(也就是 Autopilot 硬件 3.0),特斯拉芯片架构师 Pete Bannon 称这是“世界上最强自动驾驶计算机”。

  • A* 算法之父、人工智能先驱Nils Nilsson逝世 | 缅怀

    2019 年 4 月 23 日,人工智能学科创始研究者之一、斯坦福大学计算机科学系 Kumagai 教授 Nils J. Nilsson 逝世,享年 86 岁。

  • 机器学习萌新必备的三种优化算法 | 选型指南

    在本文中,作者对常用的三种机器学习优化算法(牛顿法、梯度下降法、最速下降法)进行了介绍和比较,并结合算法的数学原理和实际案例给出了优化算法选择的一些建议。

  • 马云:腾讯不是阿里要打败的对手,是同为社会创造价值的伴侣

    近日,在甘肃敦煌举办的 2019 年中国绿公司年会上,阿里巴巴创始人、董事局主席马云谈及企业间的竞争时,提到了与腾讯的关系。他表示,没有腾讯,阿里巴巴就不会不断地调整自己,不断地完善自己,“你身边需要有这样的对手来提醒你”,马云说。

  • 怎样搞定分类表格数据?有人用TF2.0构建了一套神经网络 | 技术头条

    以客户流失数据为例,看 Tensorflow 2.0 版本如何帮助我们快速构建表格(结构化)数据的神经网络分类模型。

  • 打开阿兹海默之门:华裔张复伦利用RNN成功解码脑电波,合成语音

    将大脑神经活动转换成语音的技术,对于因神经损伤而无法正常沟通的人类来说将具有变革意义。从技术上来讲,从神经活动中解码语音是非常具有挑战性的,因为说话需要对声道的咬合结构进行非常精确和快速的多维控制。通过设计一种神经解码器,明确地利用人类皮层活动中编码的运动和声音表征来合成可听语音。

  • DOTA2人机决战:2:0!OpenAI击败世界冠军OG

    这场比赛多少还有些人对人类战胜 AI 存有信念,因为OG 团队的 5 位顶级 Dota 2 职业选手是去年 TI8 的冠军,而 OpenAI Five 则在去年 8 月的两场表演赛中连续两场输给了实力一般的人类玩家。

    2019.04.16 0
  • “重构”黑洞:26岁MIT研究生的新算法 | 人物志

    科学家们第一次能捕捉到黑洞照片,很大程度上要归功于这位 29 岁的 MIT 美女博士在三年前创建的新算法——使用 Patch priors 进行连续高分辨率图像重建。

    2019.04.16 0
  • 受用一生的高效PyCharm使用技巧

    我们在这几十次的调试中,向同一网站发起请求都是没有意义的重复工作。如果在 Pycharm 中可以像 IPython Shell 和 Jupyter Notebook 那样,可以记住运行后所有的变量信息,可以在不需要重新运行项目或脚本,只需稍微调整下我们的代码,直接就可以进行正则调试。

    2019.04.16 0
  • 我在旷视研究院做检测 | 技术头条

    入职旷视研究院已经四年多,一转眼已经从单兵作战,到现在有一个Detection团队。一路过来有坎坷,有经历,有成长。这次希望通过分享的方式,让各位对旷视研究院(Detection组)有更多了解,同时也把我个人的心路历程呈现出来,为后来者抛砖引玉。

    2019.04.16 0
  • AI时代,为何机器人公司无法盈利只能走向倒闭?

    去年11月中旬,我们收到了一个令人遗憾的消息,Alphabet准备关闭SCHAFT,这是东京大学机器人实验室的一个副产品。就在Alphabet做出这个决定前一年,日本软银刚刚收购了Boston Dynamics公司,而在这之前日本软银还收购了以Pepper和Nao机器人而闻名的Aldebaran Robotics公司。在2018年IEEE/机器人协会负责召开智能机器人与系统的日本国际大会上,我们听到了Rethink Robotics倒闭的消息。Rethink Robotics曾经创建了机器人协作行业,对我们对机器人在工业应用中的看法产生了很大影响。

  • 人脸识别的“生意经”

    人脸识别软件是一种非常强大的技术,对用户隐私构成了严重威胁。同样,这个行业目前发展十分迅猛。如今,十数家初创公司和科技巨头正在向酒店、零售店,乃至学校提供人脸识别服务。由于新算法较五年前能更为精确地识别人脸,行业发展非常迅速。这些科技公司将数十亿的人脸素材用以训练,并改进这些算法,而这通常无需任何许可。事实上,包括你在内,很有可能所有人的数据都被人脸识别公司用于 “训练集” 中,或存在于某个公司的客户数据集里。

  • 南开大学提出目标检测新Backbone网络模块:Res2Net

    在许多视觉任务中,多尺度的表示特征是非常重要的。最新的研究在不断的提升着 backbone 网络的多尺度表达能力,在多个任务上提高了算法性能。然而,大多数现有的深度学习方法是通过不同层的方式来表达多尺度特征。作者提出了一种新的卷积网络构造方式 Res2Net,通过在单个残差块里面构建层次化的连接实现。Res2Net 是在粒度级别上来表示多尺度特征并且增加了每层网络的感受野范围。

  • 仅用语音,AI就能“脑补”你的脸! | 技术头条

    之前我们为大家介绍过一项非常酸爽的研究“Talking Face Generation”:给定音频或视频后(输入),可以让任意一个人的面部特征与输入的音视频信息保持一致,也就是说出输入的这段话。当时营长就想到了“杨超越的声音+高晓松的脸”这样的神仙搭配。不过,近期一项新研究再度抓到了营长的眼睛!在最新的研究中,研究者仅需要音频信息就生成了人脸... ...如此鬼畜的操作,此乃头一次见啊!接下来营长就为大家介绍一下这项工作!

    2019.04.10 0
  • 定了!人社部等发布13项新职业,AI、无人驾驶、电竞上榜

    近日,人力资源社会保障部、市场监管总局、统计局印发通知,正式向社会发布了人工智能工程技术人员等 13 个新职业信息。据悉,这是 2015 年版国家职业分类大典颁布以来发布的首批新职业。这些新职业信息主要包括:职业名称、职业编码、职业定义和主要工作任务等内容。

  • 不止临床应用,AI还要帮不懂编程的医生搞科研

    近日,推想科技发布 AI 学者科研平台 InferScholar® Center,该平台为更多的医生提供零门槛的 AI 科研能力,让医生可以快速将深度学习、影像组学以及文本数据处理相关的前沿技术应用到自己的临床科研实践中,他们将为平台上的医疗科研人员提供基础模型以及临床研究的各类开发、培训、辅助等服务。

  • 80+机器学习数据集,还不快收藏

    对于从事机器学习的小伙伴来说,机器学习必须以大量的数据为基础,否则构建再好的模型也不能达到你想要的效果。同时,不同质量的数据集也会影响到模型训练的效果。之前营长就为大家推荐过一款机器学习数据集集合项目,如今该项目的作者已经如他所言更新内容啦!

    2019.04.02 0
  • 深度 | 人工智能究竟能否实现?

    要”证明”人工智能最直接的办法就是”实现”它,也就是制造出”像”人一样”智能”的机器。这和图灵测试的想法类似,图灵测试是实现一个智能机器,它和真人通过网络来进行自然语言对话,如果真人通过对话区分不了这是机器还是真人,那么机器就通过了图灵测试,就认为机器”实现”了人工智能。

  • 写给NLP研究者的编程指南

    最近AllenNLP在EMNLP2018上做了一个主题分享,名为“写给NLP研究者的编程指南”(Writing Code for NLP Research)。内容干货满满,仅仅只是看了slide就知道是非常有意思的一次演讲了。slide共有254页之多,这里我简单做个摘要,分享一些有意思的内容。

    2019.04.02 0
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