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机器人在复杂的环境下如何进行视觉识别
我们都知道，人类有学习的能力。由于人类不断的追求学习和进步，我们今天才处于一个美好的文明社会。百科上是这么定义学习的：学习是通过阅读、观察、实践等手段获得知识或技能的过程，是使得个体得到持续性变
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人工智能正在改变科学
当今物理和天文实验所产生的海量信息，没有任何一个人或者团队可以完整的处理。有些实验数据每天以千兆字节的规模在增加——而且这个趋势只会越来越明显。想象一下，一台以平方公里为单位阵列的射电望远镜，预
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循环神经网络是如何工作的
基于图展开和参数共享的思想，我们可以设计各种循环神经网络。 计算循环网络（将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列） 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目
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实现模拟量子系统的人工智能神经网络
研究人员利用基于神经网络的新算法，成功模拟了量子系统的“稳态”。利用神经网络估计并模拟波函数和密度矩阵，大大降低了计算复杂度和算力需求，为解决量子科学和信息领域的几个突出问题打下了基础。
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深度学习框架你了解多少
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
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如何利用深度学习识别千万张图片
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
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对于人工智能得真正的去了解它
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
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基于深度神经网络的车辆与其他物体距离探测
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，
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利用光信息实现神经网络计算是怎么一回事
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
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神经网络进化能否改变机器学习
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
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人工智能是把双刃剑且可能导致误判
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
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神经网络计算现在很火吗
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。
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人工智能在未来不会取代人类只会让人更智能
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·
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人工智能算法能否复制人类的大脑功能
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
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基于区块链技术的新闻聚合器项目TheWorldNews介绍
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
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人工智能的升级会导致部分人类失业吗
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
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关于人工智能的9大未来观
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
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首个神经网络工控系统的应用在谷歌上线了
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
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语音技术必将成为未来主要的人机互动接口之一
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
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智能系统预测心脏病比医生预测的更准确
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
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