IT思维

这是获得2018年国际机器人艺术大赛（RobotArt）的第一名的“艺术家”CloudPainter带来的作品，使用机器学习来重新诠释塞尚的印象派画作。

机器学习算法利用统计数据从大量数据中找到数据的模式。这里的数据可以有很多形式，如数值、文字、图像，甚至你点一次鼠标也算，反正就是你周围的一切一切。

目标检测作为视觉领域的重要任务，近年来在研究人员的共同努力下取得了丰硕的成果，包括一系列算法、数据、开源工具等等。

水下图像在海洋研究和水下机器人领域都具有重要的应用，观察海洋生物、进行水下作业都需要清晰的图像。

研究人员使用了世界上最权威的电影数据库IMDb，收集了全世界超过240万位演员从1888年（第一部电影电影诞生之时）起到2016年的职业表现，其中重点关注几个变量：职业生涯时长；作品产量（被署名的作品）和“奇迹之年”（annus mirabilis: 演员拥有最多署名作品的年份）。

来自Facebook的研究人员提出了Mesh R-CNN模型，可以从单张输入图像中检测不同物体，并预测出每个物体对应的三角网格，将二维目标检测的能力成功地拓展到了三维目标检测和形状预测。

众所周知，蜘蛛侠拥有蜘蛛般敏锐的感官，它帮助超级英雄提前感知危险并迅速做出反应。

几乎没有人否认，人工智能将改变世界、颠覆未来。

大数据文摘出品 作者：陆奇 编辑：周素云 2019年5月18日，在YC中国举办的YC中国创业者见面会上，YC中 […]

食物是我们每天必不可少的能量补给，也是很多吃货小伙伴的快乐源泉。

FacebookAI Research、加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校的科学家描述了一个通过使用逆机器学习模型摄取视频“伪标记”来学习层次结构。

卷积网络的部署通常在固定资源的情况下进行，如果想要提高精度就需要更多的资源来部署更大、更深的网络。

本文最初发布于 Max Pechyonkin 个人博客 https://pechyonkin.me ，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。

随着机器学习的发展，越来越多的领域都从中获取到了发展的巨大力量。

这是一种激光显微镜技术，它能够实现操控单个血管，并且不用活检来诊断包括皮肤癌在内的疾病。

教育公平的观念源远流长，追求教育公平是人类社会古老的理念。

半导体行业现在看来发展有点不太顺利。IDC上周预测，在连续三年的增长之后，今年市场将下滑7％。具有讽刺意味的是，导致某些市场增长放缓的部分原因是芯片短缺。

高丽大学的研究人员认为从厨师本身出发来制定食谱是一件很主观的事情，各国之间、各大厨之间的习惯偏好都不尽相同，那能不能从海量的数据中得出普适性的规律呢？

Facebook最近公布了三组机器人，姑且就叫它们六足大昆虫、好奇宝宝、摸象的盲人好了。

罗杰·瑞迪（Raj Reddy）是美国科学院和国家工程院院士、中国工程院外籍院士、卡耐基梅隆大学（CMU）计算机科学学院终身教授，曾长期担任该学院的院长，他在 1994 年因为在大规模人工智能系统的研究，与 Edward Feigenbaum 一同获得了图灵奖。

在璀璨的夜空中带着明亮光环的土星散发着迷人的魅力，但在这颗太阳系第二大行星的表面下并不平静，剧烈的风暴在大气层下汹涌澎湃。

公众号/ DeepTech深科技 这是哪个明星？ 最近，有网友发现日本一家科技公司正在用 AI 生成虚拟模特， […]

“5G无线和物联网的所有构建模块，从调制解调器到天线再到半导体都受到特朗普新关税的限制。这对消费者、创新发展以及美国领导层而言都不好。”

关于西门子Siemens，每个人都有自己的印象。

到2020年，将有大约100亿台物联网设备，预计到2025年将达到220亿台。印度Pitney Bowes公司董事长Manish Choudhary说：“我们中的许多人已经在日常生活中从这些设备中受益。