开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者
首先我们来谈一下什么是卷积神经网络,相信在深度学习中这是最重要的概念,首先你可以把卷积想象成一种混合信息的手段。想象一下装满信息的两个桶,我们把它们倒入一个桶中并且通过某种规则搅拌搅拌。也就是说
根据麦肯锡的数据,从现在到2030年这十几年间,人工智能将会为美国新创造大约13万亿美元的国内生产总值。相比之下,2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿美元。吴恩达等主要的人工智能科学家将
据外媒报道,在汽车上路之前,汽车需要具备的第一个基本能力就是判断该车与相邻汽车或是遇到的物体之间的距离。但是,当路上有事情打断时,甚至有电话打过来时,驾驶员的注意力往往会被分散。为了克服该问题,
美国加州大学洛杉矶分校的科学家利用光信息实现了神经网络计算,相较传统电子器件,其处理速度接近光速,但准确性有所降低。 神经网络以计算成本昂贵而著称。但只有训练部分才会对大多数计算机硬件造
神经网络进化通过筛选人工神经网络中的神经通路来模拟自然进化。神经进化将进化算法和人工神经网络结合起来,能像类似于地球上大脑进化的方式来训练系统。 许多与机器学习相关的概念已经存在了几十年
美国食品药品监督管理局(FDA)批准了一种人工智能(AI)医疗设备上市,只需捕捉患者视网膜图像,就能自动检测是否有糖尿病性失明征兆。如今,像这样的新型AI技术正在医疗领域迅速蔓延。科学家们正积极
深度挖掘的公司开始为特定应用定制这种方法,并花费大量资金来获得初创公司。 具有先进并行处理的神经网络已经开始扎根于预测地震和飓风到解析MRI图像数据的许多市场,以便识别和分类肿瘤。
人工智能诞生于20世纪50年代,但为何近几年才进入爆发期?哪一项人工智能应用对人类社会影响最深远? 如果说谁有资格谈论人工智能革命,《深度学习》一书作者、被称为“世界AI之父”的特伦斯·
针对人工智能(AI)算法的网络攻击新闻已不再罕见,现在几乎每天都在发生。研究人员发现,无论是在实验室环境还是在实践中,算法都十分脆弱。在许多头条新闻中,我们看到人脸识别系统可能被特殊眼镜和黑客操
TheWorldNews代表了所有人公开信息和无障碍访问信息的权利,无论国家、语言、政治制度或宗教。该项目的目标是成为世界上最大的分散式新闻聚合器,免费获得来自世界各地最客观的信息。 通
最近几个月很多人都看到了现在有很多方法解决人工智能“大数据问题”从而带给人工智能巨大推动力,并且已经开始出现一些有趣的突破,可以让更多的公司和组织使用AI。 什么是大数据问题?通过获取足
人工智能已经成为技术圈的热点话题。它不仅改变了人们的生活,也彻底改变了你能想到的所有产业。 不过,大众对人工智能还有着不同的认识。有些人认为人工智能不好,因为他们听说人工智能在未来会取代
即便深度学习和其它机器学习方法近几年已经取得了不小的发展,但是把它们直接应用在真实工业场景中、让它们直接控制工业系统还未曾见到。深度学习本身缺乏鲁棒性、面对新状况难以预测行为等一些特性固然是重要
语音识别自半个世纪前诞生以来,一直处于不温不火的状态,直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高,虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用,但也在大多数场景中提供了一
Mayo Clinic的一项研究显示,通过AI技术分析心电图能够准确筛查出早期无症状左心室功能障碍症,准确性要高于其他常见的筛查手段。与此同时,美国斯坦福大学的一项研究也证实了AI技术在心脏领域
自动驾驶汽车何时才能真正到来?像人类一样驾驶的全自动驾驶汽车,必须具有人类的认知能力:首先能“看”到,然后能“想”到,最后才能“做”到。 用什么来“看”,正是目前汽车行业中的大家意见分裂
当前智慧医疗拥有三大核心应用场景:覆盖医疗机构内部全流程的信息化管理体系;连接医疗机构与患者之间、医疗机构之间的远程医疗与分级诊疗体系;医疗影像AI辅助、医疗机器人与AI辅助临床医疗决策体系。在
人工智能已经能够做到很多事情——谷歌的AlphaGo战胜了围棋世界冠军,人工智能Libratus战胜4名人类顶尖德州扑克选手…… 但这并不意味着人工智能就已经全面超越了人类。
(文章来源: OFweek) 当前我国正处于工业化中期,工业化、信息化、现代化、市场化和国际化“五化”息息相关。信息化及其产业化将会有很好的发展前景,企业应当注意国家提出的工业化的新需求