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集合三大类无模型强化学习算法，BAIR开源RL代码库rlpyt
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：149
近日，BAIR 开源强化学习研究代码库 rlpyt，首次包含三大类无模型强化学习算法，并提出一种新型数据结构。 2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏，之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制，自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分属于无模型[详细]
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AI用于疾病诊断和新药品设计的前景可观
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-09 热度：196
医疗保健行业一直都是创新先行者。然而，疾病和病毒不断地变种，给医疗保健行业带来一定的挑战，现在借助人工智能（AI）和机器学习算法，该行业迎来了新机遇。 ▲ 图：医疗科技概念及医疗器械（Getty/图片来源） 《柳叶刀数字健康》（TheLancet Digital He[详细]
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神经网络中的各种损失函数介绍
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-09 热度：61
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网[详细]
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人工智能在情绪方面更智能了？人类也应如此
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-09 热度：183
人们处于孤独中的行为方式与在公共场合的行为方式大相径庭，但人的基本性格仍然会保持不变。在没有观众的情况下在公寓里跳舞，表达了一种想在大舞台上跳舞的秘密愿望，但是人类会根据社会规范的要求调整这些突发奇想。 情绪智能决定了我们的信心、沟通技巧[详细]
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人工智能图像放大器，完全免费！一键告别渣像素
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-09 热度：119
照片是我们保留记忆的最有用工具之一。由于技术的发展，我们有了智能手机，从某种意义上说，它就是相机。现在，数十亿拥有智能手机的人都可以拍照留存。 但是，并不是每部智能手机都能像实际的相机一样出色。用智能手机拍摄的照片更容易发生像素化。即使使[详细]
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李德毅：自动驾驶泡沫破碎 技术、市
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：167
自动驾驶炒作这么久，为什么老百姓仍然没有坐上？ 9月21日，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅出席了2019中国人工智能大会（CCAI），在大会上谈及自动驾驶泡沫破碎的话题。 图：李德毅院士，指挥自动化和人工智能专家及无人驾驶领域专家，是我[详细]
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2019年较热门的5大深度学习课程
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：122
目前，深度学习已经成为数据科学领域最热门的技能，我们可以利用大量的文章、课程等资源入门深度学习，但是想要拿下深度学习并不是一件简单的事，它有太多的应用程序，一个人无法在短时间内学到所有的内容，就算有人可以，那他也无法在短时间内达到精通的[详细]
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将sklearn训练速度提升100多倍，美国「返利网」开源sk-dist框架
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：57
在本文中，Ibotta（美国版「返利网」）机器学习和数据科学经理 Evan Harris 介绍了他们的开源项目 sk-dist。这是一个分配 scikit-learn 元估计器的 Spark 通用框架，它结合了 Spark 和 scikit-learn 中的元素，可以将 sklearn 的训练速度提升 100 多倍。[详细]
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数据太多、太乱、太杂？你需要这样一套数据治理流程
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：62
数据作为机器学习的基础，从 GB、TB 到 PB 已经增长了无数倍，现在大一点的业务场景，没有 TB 级数据都提供不了高效的体验。那么数据怎么治理才好，怎样与模型、算力结合才算妙？在本文中，我们将看看什么是 HAO 数据治理模型，看看公安数据到底是如何规范[详细]
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任正非对话全球人工智能专家全文实录：华为的5G技术只卖给美国
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：193
华为创始人兼CEO任正非与两位人工智能领域专家对话，探讨有关创新、规则、信任的话题。嘉宾Jerry Kaplan（杰里?卡普兰）是全球人工智能专家、未来学家、平板电脑行业先驱；嘉宾Peter Cochrane（彼得?柯克伦）是人工智能教授、英国皇家工程院院士、大英帝国[详细]
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工信部：实体渠道办理电话入网实施人像比对技术
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：187
从今年12月1日开始，实体渠道全面实施人像比对技术措施，确保电话入网环节人证一致。 据工信微报公众号给出的通告看，工信部已印发《关于进一步做好电话用户实名登记管理有关工作的通知》，要求电信企业自2019年12月1日起在实体渠道全面实施人像比对技术措[详细]
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AI 人工智能落地，数据安全绕不开这4大问题
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：176
现在视频监控与人脸识别的应用太多了，对数据的安全防护工作刻不容缓。 事件一：9月初，在一场围绕教育场景概念演示活动中，某公司展示的一幅课堂行为分析图片引起了网友们关于科技滥用的争议。随即该公司发布了回应声明，称始终坚持技术向善，让人工智能[详细]
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人工智能可以增强人类能力的四种方式
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：105
根据调研机构Gartner公司的调查，到2021年，全球各地的组织将通过人工智能创造将近3万亿美元的商业价值。 有些人表示，人工智能技术有朝一日可能完全取代工作场所中的人类。至少在可预见的未来，企业使用人工智能来提高和增强现有能力的价值将远远超过人类[详细]
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人工智能的到来对教育产生了什么样的影响
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-28 热度：101
随着近几年的科技方面在人工智能的的飞速发展，人工智能不仅给我们的日常生活带来了一些新鲜的亮点。在对现在教育培训方面也在慢慢发挥着它的作用。 以前老师们备课主要靠自己经验和一些相关教材进行备课。而现在呢，老师可以利用人工智能设备，可以根据以[详细]
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人工智能能为我们做什么？人工智能竟然这么强大
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-25 热度：128
人工只能可能大家都耳熟能详了，那么人工智能究竟能做什么?今天的内容就给大家来详细的说一说人工智能时代，究竟给我们带来了哪些便利。 01、人工智能技术文化教育发展趋势现况 当今，在我国已清醒认识到人工智能技术与文化教育结合发展趋势的必要性，并开[详细]
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人工智能训练师、无人机驾驶员……你没听过的这些“职业新物种”正在兴起
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-25 热度：72
随着社会分工越来越精细，新职业也如同物种演化一样层出不穷，甚至千奇百怪。 很多你意想不到的新职业不断涌现。例如：网络鉴渣师。他们通过聊天，帮客户测试男友是不是忠诚。更在淘宝明码标价出售感情鉴定服务，17.8元一天试探；35.8元两天考验；53.8元三[详细]
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人工智能能有效推进社会治理的现代化
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-25 热度：57
目前，人类正迅速进入人工智能时代。随着人工智能技术的飞速发展，物联网、大数据、云计算和机器人技术不断融合，新一轮科技革命和产业变革正在逐步形成。随着社会主要矛盾向人民对美好生活的日益增长的需求和发展的不平衡与不足之间的矛盾转变，社会治理[详细]
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人工智能时代，如何避开陷阱实现落地
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-25 热度：158
前不久，一直活跃在美国加州大学伯克利分校的网红无人送餐车Kiwibot，被爆出是人工遥控的。据《旧金山纪事报》报道，Kiwi Campus公司承认，Kiwibot之前宣称可以利用人工智能避开行人，自动选择各个地点之间的最短距离等自动化操作，其实都离不开人工的辅助[详细]
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未来可能颠覆世界的十大科技，你知道吗？
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-25 热度：163
未来可能颠覆世界的十大科技 1.4D打印 相信大家都看过电影里的变形金刚在短时间内变形，在不久的将来，4D打印技术将能使你需要的模型在短时间内成型。4D打印是指利用可编程物质和3D打印技术，制造出在预定的刺激下（如放入水中，或者加热、加压、通电、光[详细]
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人工智能时代IT领导者需要的6项软技能
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-25 热度：153
人工智能将导致组织内部发生重大变化，而随着变化而来的是对于人工智能取代工作岗位的恐惧。在人工智能时代，团队的领导者应该努力掌握这些软技能。 随着IT领导者在IT团队和企业中推出更多的认知功能，某些角色和任务将实现自动化，并且将提供创新和增加价[详细]
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机智过人与技不如人 观察及思考
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-25 热度：153
9 月 21 日，中央电视一台机智过人节目播出关于杭州灵隐寺每天入园游客人数预测的人工智能与人工智慧的竞赛。竞赛的一方为智慧大脑的人工智能计算，另一方为灵隐寺管理人员的经验判断。结果是：1)按时间段(上午10点和下午 3点)，人工智能的计算误差太大，[详细]
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企业电气系统采用机器学习技术的5个好处
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-25 热度：170
机器学习技术在企业电气系统中的工作和维护中发挥重要作用，人们需要了解采用机器学习的益处。 机器学习正在为能源行业带来关键的变化。行业媒体Towards Data Science的一篇文章对于机器学习带给这个领域的变化进行了阐述。文章指出，比尔盖茨在2017年给美[详细]
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2030制霸全球？Nature深度分析中国AI发展现状
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-22 热度：160
近日，《自然》杂志发布了一篇名为《到 2030 年，中国能否在 AI 世界中成功领军？》的文章，文章认为：中国的人工智能研究不仅在质量层面越来越高，同时也开始在高影响力论文、从业人员数量以及道德研究等方面快速缩小与美国之间的差距。 中国不仅是世界上[详细]
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脆弱的神经网络：UC Berkeley详解对抗样本生成机制！
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-22 热度：92
用于「欺骗」神经网络的对抗样本（adversarial example）是近期计算机视觉，以及机器学习领域的热门研究方向。只有了解对抗样本，我们才能找到构建稳固机器学习算法的思路。本文中，UC Berkeley 的研究者们展示了两种对抗样本的制作方法，并对其背后的原理[详细]
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如何用人工智能解决社会问题
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-22 热度：111
人工智能赋予数据生命，让过去各种盘点和调查所搜集到的庞大资料，找到重新被利用的机会，透过数据驱动决策，就能够对症下药，利用AI提升社会福祉，究竟AI可以帮助解决哪些社会问题呢? 台洪灾害致停电风险预警系统 台湾省位于台风路径的要冲，时常酿成大范[详细]
