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深度學(xué)習(xí)框架你了解多少
開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個性化方案提供先進的機器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。那么如何決定哪個開源框架最適合你呢？本文試圖通過對比深度學(xué)習(xí)各大框架的優(yōu)缺點，從而為各位讀者
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如何利用深度學(xué)習(xí)識別千萬張圖片
首先我們來談一下什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相信在深度學(xué)習(xí)中這是最重要的概念，首先你可以把卷積想象成一種混合信息的手段。想象一下裝滿信息的兩個桶，我們把它們倒入一個桶中并且通過某種規(guī)則攪拌攪拌。也就是說
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對于人工智能得真正的去了解它
根據(jù)麥肯錫的數(shù)據(jù)，從現(xiàn)在到2030年這十幾年間，人工智能將會為美國新創(chuàng)造大約13萬億美元的國內(nèi)生產(chǎn)總值。相比之下，2017年整個美國的國內(nèi)生產(chǎn)總值約為19萬億美元。吳恩達等主要的人工智能科學(xué)家將
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基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛與其他物體距離探測
據(jù)外媒報道，在汽車上路之前，汽車需要具備的第一個基本能力就是判斷該車與相鄰汽車或是遇到的物體之間的距離。但是，當(dāng)路上有事情打斷時，甚至有電話打過來時，駕駛員的注意力往往會被分散。為了克服該問題，
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利用光信息實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算是怎么一回事
美國加州大學(xué)洛杉磯分校的科學(xué)家利用光信息實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，相較傳統(tǒng)電子器件，其處理速度接近光速，但準確性有所降低。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以計算成本昂貴而著稱。但只有訓(xùn)練部分才會對大多數(shù)計算機硬件造
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進化能否改變機器學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進化通過篩選人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)通路來模擬自然進化。神經(jīng)進化將進化算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，能像類似于地球上大腦進化的方式來訓(xùn)練系統(tǒng)。 許多與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的概念已經(jīng)存在了幾十年
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人工智能是把雙刃劍且可能導(dǎo)致誤判
美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準了一種人工智能（AI）醫(yī)療設(shè)備上市，只需捕捉患者視網(wǎng)膜圖像，就能自動檢測是否有糖尿病性失明征兆。如今，像這樣的新型AI技術(shù)正在醫(yī)療領(lǐng)域迅速蔓延?？茖W(xué)家們正積極
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算現(xiàn)在很火嗎
深度挖掘的公司開始為特定應(yīng)用定制這種方法，并花費大量資金來獲得初創(chuàng)公司。 具有先進并行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)開始扎根于預(yù)測地震和颶風(fēng)到解析MRI圖像數(shù)據(jù)的許多市場，以便識別和分類腫瘤。
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人工智能在未來不會取代人類只會讓人更智能
人工智能誕生于20世紀50年代，但為何近幾年才進入爆發(fā)期？哪一項人工智能應(yīng)用對人類社會影響最深遠？ 如果說誰有資格談?wù)撊斯ぶ悄芨锩渡疃葘W(xué)習(xí)》一書作者、被稱為“世界AI之父”的特倫斯·
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人工智能算法能否復(fù)制人類的大腦功能
針對人工智能(AI)算法的網(wǎng)絡(luò)攻擊新聞已不再罕見，現(xiàn)在幾乎每天都在發(fā)生。研究人員發(fā)現(xiàn)，無論是在實驗室環(huán)境還是在實踐中，算法都十分脆弱。在許多頭條新聞中，我們看到人臉識別系統(tǒng)可能被特殊眼鏡和黑客操
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基于區(qū)塊鏈技術(shù)的新聞聚合器項目TheWorldNews介紹
TheWorldNews代表了所有人公開信息和無障礙訪問信息的權(quán)利，無論國家、語言、政治制度或宗教。該項目的目標(biāo)是成為世界上最大的分散式新聞聚合器，免費獲得來自世界各地最客觀的信息。 通
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人工智能的升級會導(dǎo)致部分人類失業(yè)嗎
最近幾個月很多人都看到了現(xiàn)在有很多方法解決人工智能“大數(shù)據(jù)問題”從而帶給人工智能巨大推動力，并且已經(jīng)開始出現(xiàn)一些有趣的突破，可以讓更多的公司和組織使用AI。 什么是大數(shù)據(jù)問題？通過獲取足
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關(guān)于人工智能的9大未來觀
人工智能已經(jīng)成為技術(shù)圈的熱點話題。它不僅改變了人們的生活，也徹底改變了你能想到的所有產(chǎn)業(yè)。 不過，大眾對人工智能還有著不同的認識。有些人認為人工智能不好，因為他們聽說人工智能在未來會取代
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首個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工控系統(tǒng)的應(yīng)用在谷歌上線了
即便深度學(xué)習(xí)和其它機器學(xué)習(xí)方法近幾年已經(jīng)取得了不小的發(fā)展，但是把它們直接應(yīng)用在真實工業(yè)場景中、讓它們直接控制工業(yè)系統(tǒng)還未曾見到。深度學(xué)習(xí)本身缺乏魯棒性、面對新狀況難以預(yù)測行為等一些特性固然是重要
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語音技術(shù)必將成為未來主要的人機互動接口之一
語音識別自半個世紀前誕生以來，一直處于不溫不火的狀態(tài)，直到 2009 年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的長足發(fā)展才使得語音識別的精度大大提高，雖然還無法進行無限制領(lǐng)域、無限制人群的應(yīng)用，但也在大多數(shù)場景中提供了一
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智能系統(tǒng)預(yù)測心臟病比醫(yī)生預(yù)測的更準確
Mayo Clinic的一項研究顯示，通過AI技術(shù)分析心電圖能夠準確篩查出早期無癥狀左心室功能障礙癥，準確性要高于其他常見的篩查手段。與此同時，美國斯坦福大學(xué)的一項研究也證實了AI技術(shù)在心臟領(lǐng)域
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真正的自動駕駛何時才能到來
自動駕駛汽車何時才能真正到來？像人類一樣駕駛的全自動駕駛汽車，必須具有人類的認知能力：首先能“看”到，然后能“想”到，最后才能“做”到。 用什么來“看”，正是目前汽車行業(yè)中的大家意見分裂
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AI技術(shù)將助推醫(yī)療行業(yè)智慧化的升級
當(dāng)前智慧醫(yī)療擁有三大核心應(yīng)用場景：覆蓋醫(yī)療機構(gòu)內(nèi)部全流程的信息化管理體系；連接醫(yī)療機構(gòu)與患者之間、醫(yī)療機構(gòu)之間的遠程醫(yī)療與分級診療體系；醫(yī)療影像AI輔助、醫(yī)療機器人與AI輔助臨床醫(yī)療決策體系。在
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如何讓AI學(xué)會洗碗
人工智能已經(jīng)能夠做到很多事情——谷歌的AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍，人工智能Libratus戰(zhàn)勝4名人類頂尖德州撲克選手…… 但這并不意味著人工智能就已經(jīng)全面超越了人類。
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盤點一些工業(yè)自動化行業(yè)的熱門技術(shù)
（文章來源：?OFweek） 當(dāng)前我國正處于工業(yè)化中期，工業(yè)化、信息化、現(xiàn)代化、市場化和國際化“五化”息息相關(guān)。信息化及其產(chǎn)業(yè)化將會有很好的發(fā)展前景，企業(yè)應(yīng)當(dāng)注意國家提出的工業(yè)化的新需求
