深度學(xué)習(xí) 文章 進入深度學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
藥監(jiān)局醫(yī)療器械技術(shù)審評中心發(fā)布AI醫(yī)療產(chǎn)品審評要點
- 近日，國家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械技術(shù)審評中心發(fā)布了《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審批要點》（以下簡稱《要點》），為相應(yīng)醫(yī)療器械軟件注冊申報提供專業(yè)建議。
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人工智能可分辨健康組織與癌組織
- 英國《自然·醫(yī)學(xué)》雜近日發(fā)表一項最新研究，美國研究人員建立深度學(xué)習(xí)模型，開發(fā)出一種可以分辨健康組織和癌組織的人工智能(AI)系統(tǒng)。該系統(tǒng)無需人類病理學(xué)專家去標注，可以加速癌癥的診斷。
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基于英特爾OpenVINO優(yōu)化，愛奇藝已將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于視頻產(chǎn)品
- 隨著 AI 技術(shù)逐漸應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)視頻之中，算力優(yōu)化和平衡成本逐漸成為了視頻平臺關(guān)注的重點。36氪近期通過采訪愛奇藝技術(shù)部門相關(guān)負責(zé)人，了解到了 OpenVINO 為愛奇藝視頻平臺產(chǎn)品帶來的體驗提升。
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大數(shù)據(jù)醫(yī)療時代的人工智能與隱私保護
- 王旭 ?。ㄙF州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院，貴州省量子信息和大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)研究院，貴州，貴陽 550025） 摘要：近年來，隨著大數(shù)據(jù)挖掘與分析等方法的逐漸成熟，人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。本文詳細討論了在醫(yī)療數(shù)據(jù)采集端與人工智能應(yīng)用端隱私保護所面臨的各項問題，從技術(shù)的角度、法律的角度以及倫理道德的角度分別分析了醫(yī)療隱私安全，并最終提出了四條建議，為醫(yī)療行業(yè)隱私保護的理論和實踐發(fā)展提供了可行路徑。 關(guān)鍵詞：醫(yī)療大數(shù)據(jù)；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人工智能；隱私保護 在醫(yī)療行業(yè)中，醫(yī)院信息系統(tǒng)基本
- 關(guān)鍵字： 201906 醫(yī)療大數(shù)據(jù) 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工智能 隱私保護
東芝開發(fā)出帶DNN的汽車級圖像識別芯片（SoC）
- 2019年2月，東芝開發(fā)出一款汽車級圖像識別芯片（SoC），與東芝上一代產(chǎn)品相比，該產(chǎn)品使深度學(xué)習(xí)加速器的速度提升10倍，功效提高4倍。由于新產(chǎn)品加入了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，與傳統(tǒng)模式識別和機器學(xué)習(xí)相比，DNN的識別處理精度要高得多，預(yù)計該產(chǎn)品將會在汽車領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這也是東芝目前最新的AI方向的產(chǎn)品。 值得一提的是，東芝的這項技術(shù)成果已于2019年2月19日在美國舊金山舉行的2019 IEEE國際固態(tài)電路會議（ISSCC）上公之于眾，并且新系統(tǒng)級芯片符合全球汽 車 功
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三星于加拿大增設(shè)AI研究室，集中研究系統(tǒng)半導(dǎo)體AI
- 據(jù)韓媒《Bloter》報導(dǎo)，三星電子于1日（當(dāng)?shù)貢r間）遷移、擴張「蒙特利爾AI研究室」至加拿大蒙特利爾Mila研究所。Mila研究所由全球三大深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)W者之一的約書亞·班吉歐（Yoshua Bengio）為主力，是結(jié)合蒙特利爾大學(xué)、麥基爾大學(xué)研究團隊、全球企業(yè)的AI開發(fā)者進行全球性深度學(xué)習(xí)研究的專門機構(gòu)。
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云原生受眾廣泛，為新興技術(shù)定策安邦鋪平道路
- 近日，舉辦的“云原生產(chǎn)業(yè)大會上”，主辦方中國信息通信研究院發(fā)布了《云原生技術(shù)實踐白皮書》。電子產(chǎn)品世界記者從白皮書中獲悉：在互聯(lián)網(wǎng)+和新商業(yè)業(yè)態(tài)的沖擊下......
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三位深度學(xué)習(xí)之父共獲2019年圖靈獎
- 2019年3月27日 ——ACM宣布，深度學(xué)習(xí)的三位創(chuàng)造者Yoshua Bengio， Yann LeCun， 以及Geoffrey Hinton獲得了2019年的圖靈獎。
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透視世界人工智能發(fā)展 ｜ 美政府走上前臺力推人工智能
- 最近，美國政府將發(fā)展人工智能(AI)作為一項國家戰(zhàn)略，準備利用美國在基礎(chǔ)科研實力上的優(yōu)勢，推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。此前人工智能技術(shù)的主力軍是谷歌等企業(yè)，但從過去一年的趨勢看，美政府希望在這一領(lǐng)域直接發(fā)揮作用?！ ≌С帧皣矁?yōu)先” 美國總統(tǒng)特朗普2月簽署了一份行政令，啟動“美國人工智能倡議”，這份倡議體現(xiàn)出“美國優(yōu)先”、“頂層推動”和“數(shù)據(jù)開放”三個主要特點。 第一，頂層推動，政企合作。 倡議的顯著特征是由政府推動這項國家級科技發(fā)展計劃。美國總統(tǒng)技術(shù)政策副助理邁克爾·克拉齊奧斯直言，這個倡議的重
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數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間有什么區(qū)別？
- 機器學(xué)習(xí)，有時也稱為計算智能，近年來已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)，甚至醫(yī)藥和醫(yī)療保健等領(lǐng)域取得了重大進展。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個領(lǐng)域，其目標是開發(fā)學(xué)習(xí)計算技術(shù)以及構(gòu)建能夠自動獲取知識的系統(tǒng)?！ W(xué)習(xí)系統(tǒng)是一種計算機程序，它通過成功解決過去的問題積累的經(jīng)驗做出決策。盡管應(yīng)用時間不長，但是有許多不同的學(xué)習(xí)算法，該領(lǐng)域是計算領(lǐng)域最熱門的領(lǐng)域之一，并且定期發(fā)布一些新的技術(shù)和算法?！ C器學(xué)習(xí)vs人工智能 許多人認為機器學(xué)習(xí)和人工智能的含義是一樣的，但這并不十分準確。人工
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機器學(xué)習(xí)vs.人工智能：定義和重要性
- 機器學(xué)習(xí)，有時也稱為計算智能，近年來已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)，甚至醫(yī)藥和醫(yī)療保健等領(lǐng)域取得了重大進展。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個領(lǐng)域，其目標是開發(fā)學(xué)習(xí)計算技術(shù)以及構(gòu)建能夠自動獲取知識的系統(tǒng)。
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深度學(xué)習(xí)的發(fā)展會帶給硬件架構(gòu)怎樣的影響？
- 2019 ISSCC 大會于2月17—21日在美國舊金山開幕，F(xiàn)acebook 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 在會上發(fā)表了主題演講「深度學(xué)習(xí)硬件：過去、現(xiàn)在和未來」，詳細介紹了深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展將如何影響未來硬件架構(gòu)。
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深度學(xué)習(xí)“瓶頸”已至 計算機視覺如何突破困局？
- 近期，計算機視覺奠基者之一，霍金的弟子，約翰霍普金斯大學(xué)教授Alan Yuille提出“深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的瓶頸已至?！盇lan Yuille認為，現(xiàn)在做AI不提神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，成果都很難發(fā)表了，這不是一個好勢頭。如果人們只追求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潮流，拋棄所有老方法，也不去想如何應(yīng)對深度網(wǎng)絡(luò)的局限性，那么這個領(lǐng)域可能很難有更好的發(fā)展。
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一文讀懂人臉識別技術(shù)
- 近日，人臉識別技術(shù)因多次在抓逃犯的過程中“立功”，再度走“紅”。從20世紀60年代起，人臉識別研究開啟，發(fā)展到今天有哪些進展?該產(chǎn)業(yè)里的競爭，是人工智能投資泡沫帶來的浮躁，還是市場規(guī)模將持續(xù)突進? 何謂人臉識別技術(shù)? 20世紀60年代，人臉識別工程化應(yīng)用研究正式開啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結(jié)構(gòu)，通過分析人臉器官特征點及其之間的拓撲關(guān)系進行辨識。這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿態(tài)、表情發(fā)生變化，則精度嚴重下降。 如今的解決方案多是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線變化的
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一文讀懂：深度學(xué)習(xí)中的熱點問題
- 2012年多倫多大學(xué)的研究人員首次使用深度學(xué)習(xí)在ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽中獲勝，深度學(xué)習(xí)漸漸被人們所熟知。而對于AI行業(yè)的從業(yè)者來說，深度學(xué)習(xí)下的計算機視覺，是使計算機能夠理解圖像背景的一門重要學(xué)科，也是人工智能中最具挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域之一。
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深度學(xué)習(xí)介紹
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