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院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠(yuǎn)在路上”

  • 中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng)與網(wǎng)易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會(huì)在北京召開(kāi)，首屆影響力峰會(huì)的主題為“預(yù)見(jiàn)未來(lái)”。會(huì)上，中國(guó)工程院院士鄔賀銓擔(dān)任“預(yù)見(jiàn)科技未來(lái)”發(fā)布人，發(fā)表了主題為“迎接人工智能的未來(lái)”的演講。
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機(jī)器學(xué)習(xí)不斷接近人腦水平，AI圖像識(shí)別未來(lái)發(fā)展如何？

  • 過(guò)去十幾年，人類可以說(shuō)是在機(jī)器智能面前節(jié)節(jié)退敗，但是機(jī)器的每一點(diǎn)進(jìn)步都依賴于不斷模擬和接近人腦的水平，提升AI在場(chǎng)景應(yīng)用上的工程能力，會(huì)為生活帶來(lái)更多的便利。
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解密：十個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的成功案例

  • 　　人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)(人們?cè)J(rèn)為這兩者是公司不切實(shí)際的項(xiàng)目)正在成為主流。　　有越來(lái)越多的企業(yè)正在利用這種模仿人類思維的技術(shù)來(lái)吸引客戶并加強(qiáng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。而這種趨勢(shì)只會(huì)越來(lái)越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數(shù)據(jù)和分析技術(shù)決策者中有53%的人正在實(shí)施實(shí)施人工智能或大規(guī)模使用人工智能，另有20%的人計(jì)劃在未來(lái)12個(gè)月內(nèi)實(shí)施人工智能?！　o(wú)論是好是壞，通過(guò)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人所實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化正在興起。正在試驗(yàn)、創(chuàng)建、甚至是申請(qǐng)新人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)專利的首席信息官們與記者分享了機(jī)器學(xué)
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特征工程是什么？機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵所在

  • 　　人工智能是過(guò)去兩到三年時(shí)間內(nèi)科技行業(yè)最熱的話題。而人工智能技術(shù)進(jìn)步的背后，實(shí)質(zhì)上是機(jī)器學(xué)習(xí)快速發(fā)展后所帶來(lái)的巨大提升?！　C(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛定義為“利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)改善計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的自身性能”。事實(shí)上，“經(jīng)驗(yàn)”在計(jì)算機(jī)中主要是以數(shù)據(jù)的形式存在的，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的前提和基礎(chǔ)?！　≡诘谝黄诟裎飬R的文章中，我們介紹了工業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，主要針對(duì)數(shù)據(jù)格式異常，數(shù)據(jù)內(nèi)容異常等問(wèn)題進(jìn)行了簡(jiǎn)要探討。做數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的是將雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)規(guī)整成我們想要的矩陣、表格、張量等結(jié)構(gòu)，方便在之后的機(jī)器學(xué)習(xí)中進(jìn)行模型訓(xùn)練。然而數(shù)據(jù)
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Achronix宣布即日推出用于人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)硬件加速應(yīng)用的第四代Speedcore eFPGA IP

  • 2018年12月4日，基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)（eFPGA IP）領(lǐng)導(dǎo)性企業(yè)Achronix半導(dǎo)體公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA產(chǎn)品Speedcore?Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。
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更高性能的邊緣應(yīng)用

  • Achronix的FPGA產(chǎn)品和技術(shù)專注于邊緣應(yīng)用上的多種人工智能(AI)需求,例如汽車傳感器融合、目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別、AI和機(jī)器學(xué)習(xí),以及360度環(huán)繞視圖系統(tǒng)等需要在邊緣上本地處理數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
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面向輕型機(jī)器學(xué)習(xí)，恩智浦出臺(tái)eIQ開(kāi)發(fā)環(huán)境及芯片

  • IoT推動(dòng)了這幾年MCU的更新?lián)Q代,而下一波MCU的助推器是終端的機(jī)器學(xué)習(xí),包括家庭環(huán)境、聲音處理、手勢(shì)控制、智能感測(cè)&控制、多攝像頭觀察、個(gè)人資產(chǎn)、主動(dòng)目標(biāo)識(shí)別、AR(增強(qiáng)現(xiàn)實(shí))等。
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Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲(chǔ)器支持機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

  • Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲(chǔ)器支持機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
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使用智能軟件和NIRscan? Nano 評(píng)估模塊(EVM)確定材料成分

  • 　　如果您在網(wǎng)頁(yè)上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會(huì)找到“燃燒測(cè)試”的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。在燃燒測(cè)試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產(chǎn)生的氣味。　　現(xiàn)在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評(píng)估模塊(EVM)和Sagitto系統(tǒng)，可以更簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統(tǒng)結(jié)合了微型近紅外傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可幫助企業(yè)簡(jiǎn)化測(cè)量過(guò)程。每種類型的織物都因不同的成分而具有獨(dú)特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個(gè)使用過(guò)
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機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點(diǎn)是什么 數(shù)據(jù)量比算法還重要

  • 　　機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)概括示例來(lái)確定如何執(zhí)行重要任務(wù)。手動(dòng)編程很難完成這樣的目標(biāo)，所以機(jī)器學(xué)習(xí)通常是可行且成本有效的。隨著更多數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可以解決更加雄心勃勃的問(wèn)題。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)真誠(chéng)等領(lǐng)域。然而，開(kāi)發(fā)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序需要大量的“黑色藝術(shù)”，這在教科書中很難找到?！　?. 學(xué)習(xí)=表示+評(píng)價(jià)+優(yōu)化　　所有的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法通常包括三個(gè)組成部分：　　表示：一個(gè)分類器必須用計(jì)算機(jī)能夠處理的一些正式語(yǔ)言來(lái)表示。相反，為學(xué)習(xí)者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學(xué)習(xí)的分類器。這個(gè)集合被稱為學(xué)
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美國(guó)要限制14類新技術(shù)出口：包含AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)！

  • 美國(guó)相關(guān)部門已經(jīng)開(kāi)始嘗試各種新政策加強(qiáng)封鎖技術(shù)對(duì)外合作，尤其在高科技領(lǐng)域，管制正在不斷收緊。
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“通過(guò)分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將媒體與娛樂(lè)（M&E）內(nèi)容貨幣化”

  • 　　隨著時(shí)間的推移，世界各地的電影制片廠和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實(shí)還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值，或者可以作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的一部分加以分析，從而為我們提供精確的預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)分析，或?yàn)槲覀儙?lái)期望的結(jié)果。為了得到最終結(jié)果，我們應(yīng)該把這些內(nèi)容用可靠且經(jīng)濟(jì)的方式存儲(chǔ)起來(lái)，確保萬(wàn)無(wú)一失。這樣才能通過(guò)數(shù)據(jù)分析、人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)開(kāi)啟貨幣化的道路。而媒體庫(kù)和分析平臺(tái)的構(gòu)建，既可以在企業(yè)本地，也可以在云端完成，或著由二者結(jié)合來(lái)完成?！　∵x擇一個(gè)供應(yīng)商購(gòu)買
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機(jī)器學(xué)習(xí)不斷接近人腦水平 AI圖像識(shí)別發(fā)展如何

  • 　　過(guò)去十幾年，人類可以說(shuō)是在機(jī)器智能面前節(jié)節(jié)退敗，屢敗屢戰(zhàn)，而多任務(wù)處理(multi-tasking)幾乎是為數(shù)不多可以讓人類驕傲的事情了。人們可以同時(shí)打開(kāi)8個(gè)網(wǎng)站、數(shù)份文檔和一個(gè)交友軟件，即使正在專心處理其中一件事，只要突然收到一條回復(fù)或更新提醒，也能夠快速安排。對(duì)機(jī)器而言，要在同一時(shí)間完成這樣的任務(wù)顯然有點(diǎn)困難，因此，多任務(wù)處理一直被視為人類獨(dú)有的技能點(diǎn)。　　然而，這個(gè)優(yōu)勢(shì)也將失去了?！　〗鼛啄?，Alphago、視頻識(shí)別、指紋解鎖、圖片識(shí)別、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字、機(jī)器人看病等一系列事件，使我們深刻的感受到人工
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機(jī)器學(xué)習(xí)：亟須糾正的4大類“偏差”

  • 　　偏見(jiàn)是指?jìng)€(gè)人對(duì)他人或其他群體所持有的缺乏充分事實(shí)依據(jù)的認(rèn)識(shí)和態(tài)度，而機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差則是由缺乏足夠的特征和用于訓(xùn)練模型的相關(guān)數(shù)據(jù)集不全面引起的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練中嚴(yán)格按照其數(shù)學(xué)構(gòu)造和數(shù)據(jù)執(zhí)行任務(wù)，準(zhǔn)確完成人類所輸入的內(nèi)容，因此，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的偏差通常是由設(shè)計(jì)和收集相關(guān)數(shù)據(jù)的人的“偏見(jiàn)”造成的?！　?shù)據(jù)科學(xué)家在構(gòu)建算法并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，源自其本身某種程度的偏見(jiàn)會(huì)不可避免地蔓延到AI模型中，比較幸運(yùn)的是，機(jī)器學(xué)習(xí)的偏差能夠被檢測(cè)和規(guī)避。不過(guò)，相關(guān)的研究人員仍需保持警惕。本文總結(jié)了需要了解和防范的4
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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