IT思维

物联网和人工智能等现代技术的出现已经改变了多个行业。

文本资料作为企业重要的数据资产，我们都渴望从中分析出一些有价值的结论，并驱使商业应用利用其进一步发展。

本文将重点介绍实时或近实时监控机器学习系统的方法。为此，我们不会过多地讨论模型是否生成了正确的答案，因为你通常在很长一段时间内都无法确定这一点。

深度学习在图像分类，机器翻译等领域都展示了其强大的能力，但是在因果推理方面，深度学习依然是短板，图神经网络在因果推理方面有巨大的潜力，有望成为 AI 的下一个拐点。

为了解决这些问题，研究人员将目光投向了深度学习，利用生成模型实现了深度估计和定位任务，为机器人环境感知带来了全新的解决方案。

我给任何行业的高管的建议都是从小型项目做起。

英国赫特福德大学与 GBG Plc 的研究者近日发布了一篇综述论文，对人脸识别方法进行了全面的梳理和总结，其中涵盖各种传统方法和如今风头正盛的深度学习方法。

人工智能正迅速进入我们的生活，改变着金融、医疗、保险、汽车等各个行业，受到社会各界越来越多的关注。

从诞生之日起，AI 经历了几番起伏。历史表明，人工智能能够从“笑话”到“神话”，是一个个真实的落地场景沉淀的结果。

在我们期待春节的最后一周，大洋彼岸天蓝水美的夏威夷将在1月27号到2月1号召开AAAI-2019人工智能会议。

对于 AI 研究者来说，打星际 2 的能力是不是应该写进简历里？

机器人技术飞速发展，无论是无人机还是双足机器人都取得了巨大的进步。但横在他们面前还有一些一直未被解决的问题。

本周，中国 AI 独角兽公司旷视宣布业务上的战略升级，押注 AIoT 应用于供应链改造。

对于谷歌的研究团队来说，2018 年是令人兴奋的一年。

许多人都持这一观点：算法终将会超越人类，具有认知意识。

Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文，带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。

从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。

机器学习领域有哪些实用的开放数据集？Gengo 网站整理出了 50 个高质量机器学习开放数据集，覆盖范围非常广，并按照具体领域（如金融、图像、自然语言处理、自动驾驶）进行分类，推荐给大家。

变形虫（也称为阿米巴）是一种主要由凝胶状原生质组成的单细胞生物。

现在，创建深度学习模型越发容易，对数据科学家和开发者来说，在测试环境中打造复杂模型已不再是难事。

从北极圈融化的冰川到原始的阿蒂特兰湖藻类的大量繁殖，从默奇森瀑布周围的生态系统变化再到南极洲的企鹅追踪，我们渴望了解周围世界及其变化。

尽管一些公司，如大多数大型银行、Ford（福特汽车）和 GM（通用汽车）、Pfizer（辉瑞，总部位于纽约的跨国制药公司），以及几乎所有的科技公司，都在积极拥抱人工智能。

约 37% 的技术专家认为，未来 10 年，大多数人的生活不会因为人工智能 (AI) 及相关技术的进步而变得更好。

用于自动化劳动力的技术不一定会增加失业率。尽管人们普遍担心人工智能将会大量取代工人，但纵观历史，在某些时期，提高生产力的技术实际上反而促进了受影响行业的就业率。

人工智能是最令人兴奋和最具吸引力的领域之一。