深度學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入深度學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
機(jī)器學(xué)習(xí)的崛起：從無人駕駛到AI醫(yī)療，人們已進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的新世界
- 不久之前，人們還常說，計(jì)算機(jī)視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來，這句話要改寫了。計(jì)算機(jī)不僅能和大多數(shù)成年人一樣識別圖片中的物體，在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16 歲的青少年。更神奇的是，如今的計(jì)算機(jī)不再是被動按照指令識別和駕駛，而是像自然界的生命由數(shù)百萬年前開始進(jìn)化那樣，自主地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。
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一文讀懂深度學(xué)習(xí)中的熱點(diǎn)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(jì)算機(jī)視覺，是使計(jì)算機(jī)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。本文將詳細(xì)的解釋當(dāng)前深度學(xué)習(xí)下的兩個熱點(diǎn)問題。
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深度學(xué)習(xí)之父：AI不該成為貧富差距擴(kuò)大的幫兇
- Martin Ford在2015年出版的《機(jī)器人的崛起》(Rise of the Robots)一書曾在一時間引起轟動，書中詳細(xì)描述了自動化領(lǐng)域許多加速發(fā)展的趨勢，以及這些趨勢將如何影響商業(yè)，尤其是就業(yè)?！ ≡谒南乱槐緯吨悄芙ㄖ煟喝斯ぶ悄鼙澈蟮恼嫦唷?Architects of Intelligence： The Truth About AI from The People Building It)中，他試圖深入研究副標(biāo)題所描述的內(nèi)容。該著作主要是對人工智能領(lǐng)域的知名人士進(jìn)行深度采訪。G
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深度學(xué)習(xí)下的AI落地，計(jì)算機(jī)視覺是否一條好賽道
- 計(jì)算機(jī)視覺是目前AI在中國落地最順利的技術(shù)。從目前的落地進(jìn)展來看，移動互聯(lián)網(wǎng)、安防、零售、物流、醫(yī)療、文娛、無人駕駛的商業(yè)化有待成熟。以曠視科技Face++、商湯科技、極鏈科技Video++為代表的AI頭部企業(yè)戰(zhàn)略，出現(xiàn)向平臺企業(yè)或軟硬一體化企業(yè)發(fā)展的分化趨勢，及零售等新領(lǐng)域快速崛起?！ ∮?jì)算機(jī)視覺在中國AI市場組成部分占比巨大。根據(jù)中國信通院2018年2月發(fā)布的報告數(shù)據(jù)，2017年，中國人工智能市場中計(jì)算機(jī)視覺占比37%，以80億元的行業(yè)收入排名第一。 2018年信通院11月發(fā)布的《2018人工智
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凌華科技攜全系列人工智能解決方案亮相GTC CHINA 2018
- 凌華科技匯集旗下人工智能產(chǎn)品精銳，亮相于2018年11月20-22日在蘇州舉行的NVIDIA GTC CHINA 2018 (GPU技術(shù)大會)。這是一場人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域不容錯過的盛會，從機(jī)器人到游戲、從自動駕駛到虛擬現(xiàn)實(shí)，諸多領(lǐng)域的最新熱點(diǎn)在此一覽無余。從2018年年初的合作，到全球GPU大會的廣泛參與，不僅體現(xiàn)了凌華科技與NVIDIA的深入合作，也凸顯了凌華科技在人工智能領(lǐng)域的積極拓展與持續(xù)發(fā)力，并面向工業(yè)自動化、軍工、醫(yī)療、軌道交通以及網(wǎng)絡(luò)通信等應(yīng)用領(lǐng)域，提供豐富的人工智能邊緣計(jì)算解決方案。
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騰訊醫(yī)療AI最新研究成果，用深度學(xué)習(xí)分割頭頸組織區(qū)域助力靶向治療
- 近日，騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室與美國加州大學(xué)聯(lián)合發(fā)布最新研究成果《器官神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)用于快速和全自動整體頭頸危及器官靶區(qū)勾畫》?！ ?jù)了解，在傳統(tǒng)的頭頸癌放療過程中，為了保證最大程度讓放射計(jì)都集中在靶區(qū)內(nèi)，降低其他正常組織和器官受到影響的可能，醫(yī)生通常會根據(jù)患者的CT圖像手繪放療靶區(qū)和危及器官。但實(shí)際問題是，手繪會花費(fèi)醫(yī)生大量的時間，對于患者來說，不僅治療效率低，更重要的是可能會耽誤最佳治療時間?！ ∫虼?，騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室和加州大學(xué)提出，用深度學(xué)習(xí)模型建立一個“器官神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，在1秒鐘內(nèi)對整張CT所有
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將首次舉辦超深度學(xué)習(xí)人工智能培訓(xùn)
- 人類制造技術(shù)從手工控制、邏輯控制、程序控制、將進(jìn)入智能控制時代。智能制造源于人工智能，但當(dāng)前人工智能主流算法的“深度學(xué)習(xí)DL”由于需支撐的硬件資源大、訓(xùn)練時所需要的數(shù)據(jù)標(biāo)注成本極高，應(yīng)用效果完全取決于龐大的數(shù)據(jù)集、模型的訓(xùn)練繞不開NP問題等缺陷，因此存在黑箱問題、不能在工業(yè)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用。 日本阿波羅株式會社首席科學(xué)家顧澤蒼博士(中國籍)，在二十多年研究和實(shí)踐人工智能的經(jīng)驗(yàn)和成果基礎(chǔ)上，針對“深度學(xué)習(xí)DL”的缺陷，發(fā)明了“超深度學(xué)習(xí)SDL”模型，并計(jì)劃產(chǎn)業(yè)化做成應(yīng)用開發(fā)板，可以讓小單位或個人方便地
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Google以深度學(xué)習(xí)協(xié)助檢測胸腺癌轉(zhuǎn)移 錯誤率降2倍
- 10月17日下午消息，據(jù)中國臺灣地區(qū)媒體報道，Google提出了一套基于LYNA(LYmph Node Assistant)的診斷方法，透過LYNA演算法，病理學(xué)家將可以更容易的檢測出，胸腺癌細(xì)胞在淋巴結(jié)上的微轉(zhuǎn)移，不只讓幻燈片檢驗(yàn)時間減半，還讓錯誤率下降兩倍。但Google提到，雖然研究已經(jīng)有初步的成果，但是要到實(shí)際應(yīng)用還有一段很長的路要走?！ ∫燥@微鏡檢查病患的腫瘤，被視為癌癥診斷的黃金標(biāo)準(zhǔn)，而且對預(yù)測以及治療決策有決定性的影響，淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移與大多數(shù)的癌癥相關(guān)，同時也是廣泛被采用的TNM癌癥分期重要
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圖像VS語音，AI技術(shù)商業(yè)落地的華山論劍
- 談及AI的落地，老生常談的商業(yè)化問題，倒推回去就是硬件和解決方案，這是大部分技術(shù)發(fā)展的最終歸宿：束之高閣的技術(shù)，只有商業(yè)化才能觸達(dá)普羅大眾，得到可持續(xù)的發(fā)展，AI也不例外。
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可用于自動駕駛領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)
- CEVA 汽車市場營銷主管 Jeff VanWashenova高級輔助駕駛系統(tǒng) (ADAS) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對道路安全及出行體驗(yàn)的更高要求。諸如車道偏離
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2018中國人工智能峰會關(guān)鍵詞之智能駕駛
- 9月6日，以“AI賦能，驅(qū)動未來”為主題的2018中國人工智能峰會(CAIS 2018)在南京國際博覽會議中心成功召開。大會聚焦中國人工智能產(chǎn)業(yè)當(dāng)前的發(fā)展與未來，同時，也落實(shí)到產(chǎn)業(yè)的技術(shù)、創(chuàng)新、人才培育、商業(yè)應(yīng)用等多個方面進(jìn)行探討與交流。峰會現(xiàn)場，共計(jì)吸引了超過3000多位專業(yè)觀眾的熱情參與?！ 》鍟?dāng)天下午，同步舉辦了包括智能駕駛、AI芯片、AI技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用、AI人才教育等議題在內(nèi)的四場高峰論壇。在智能駕駛分論壇中，BYTON、馭勢科技、Quanergy、禾多科技、Roadstar.ai 、速騰聚
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英特爾收購深度學(xué)習(xí)公司Vertex.AI
- 據(jù)科技博客TechCrunch報道，英特爾公司想要把更多人工智能(AI)技術(shù)整合到各項(xiàng)業(yè)務(wù)中，該公司在周四宣布收購深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司Vertex.AI?！ ertex.AI的使命是讓每個平臺的深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)成為可能，并為此打造了深度學(xué)習(xí)引擎PlaidML。這筆收購交易的財(cái)務(wù)條款尚未披露，但是英特爾已經(jīng)證實(shí)了這筆交易。Vertex.AI整個團(tuán)隊(duì)將加入英特爾，包括公司聯(lián)合創(chuàng)始人Choong Ng、杰里米·布魯斯特勒(Jeremy Bruestle)以及布萊恩·雷特福德(Brian Retford)?！ ?/li>
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深度學(xué)習(xí)使人工智能可超快分析三維醫(yī)學(xué)影像
- 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用以數(shù)見不鮮了。在醫(yī)學(xué)影像方面更是具有其獨(dú)特的價值?！ ?jù)了解，前沿的人工智能已可以用于三維醫(yī)學(xué)影像，對神經(jīng)系統(tǒng)疾病和視網(wǎng)膜疾病做出快速、準(zhǔn)確的醫(yī)療診斷。 人工智能可以識別二維的醫(yī)學(xué)影像，但是對于三維的醫(yī)學(xué)影像分析效果不是很理想。醫(yī)學(xué)分析診斷不能有絲毫差錯，這方面的專家致力于深度學(xué)習(xí)在人工智能方面的應(yīng)用，希望可以讓人工智能解析三維醫(yī)學(xué)影像，來服務(wù)患者?！ ∧壳按隧?xiàng)技術(shù)已成功實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于三維醫(yī)學(xué)影像的超快分析?！ ?jù)悉，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思維”開發(fā)一款深度
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FPGA擊敗GPU和GPP，成為深度學(xué)習(xí)的未來？
- 最近幾年，深度學(xué)習(xí)成為計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理等關(guān)鍵領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和
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當(dāng)AI深度學(xué)習(xí)模型走進(jìn)死胡同時該咋辦？
- 研究數(shù)據(jù)科學(xué)是一件悲喜交加的事情。喜在當(dāng)你偶然的發(fā)現(xiàn)提高了算法的性能，可能讓你擁有持久的興奮感;悲在你會經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己站在一條單行道的盡頭，苦苦
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