IT思维

AI 应用落地，核心是工程问题，不是算法问题，更不是“哲学”问题。

在机器人领域，强化学习和控制反馈用于帮助机器人实现特定的目标。

大数据文摘出品 编译：张秋玥、M、浩哥儿、睡不着的iris、钱天培 近年来，机器在自然语言领域屡屡战胜人类的报 […]

本文将用一个葡萄酒是不是好喝的例子，让你迅速了解整个机器学习的技术过程。

与几年前的 IT 相比，有效且易于导航的自助服务分析变得更加难以实现。

做好防灾减灾工作是气象人员面临的巨大挑战。

目前，D-Wave的电脑正在模拟天气模式和海啸，优化酒店广告展示，解决复杂的网络问题。

人类历史中，有个让人浮想联翩的词，叫做炼金术。

人工智能先驱、贝叶斯网络之父、美国计算机科学家 Judea Pearl 在最近的一篇论文中解释了基于数据统计的机器学习系统的一些局限性。

Facebook 依靠庞大的后端系统，每天为数十亿人提供服务。在这些后端系统中，许多都有大量的内部参数。

斯坦福大学计算视觉和几何实验室（Computational Vision and Geometry Lab）在 2016 年启动了 JackRabbot 社交机器人项目。

作为独立于监督和非监督机器学习之外的机器学习重要分支，强化学习在多学科多领域中发挥了重要的决策支持作用。

2018年，行业落地是AI产业最主要的关键词。AI技术如同电与煤这样的基础能源一样，开始源源不断地对产业输送能量，通过效率的提升改变产业形态。

许多重要的神经网络架构都是在上世纪八十年代中期和九十年代早期完成的。

MIT 和清华大学的研究者提出目标几何、外观和姿态的分解表征架构，并将其整合到深度生成模型中，实现了对 2D 图像目标的 3D 操控。

公众号/脑极体 说到日常出行，人们可能会想到地铁，想到共享单车，想到如今研究正火的无人驾驶汽车。诚然这些出行方 […]

近年来，深度学习在解决模式识别问题方面发挥了关键作用。

公众号/脑极体 今天哪家科技企业在做城市智能？答案是：每一家。 今天哪家科技企业在押注无人驾驶？答案是：有钱的 […]

从有一些有趣的用例看，我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。

非洲大陆，沙漠与绿洲、愚昧与质朴、原始动物与原始民族……一切生命原始的力量与美丽，都在这片孕育了人类种族的大陆上展现。可要说非洲没有的东西，科技肯定是其中一项。

人工智能正越来越多的渗透入人们的生活，改变人们的生活，从自然语言生成到语音识别、从医疗诊断到商业决策，AI逐渐开始显露出巨大的优势，并且它的脚步不会停止。

As machine learning infiltrates society, scientists are trying to help ward off injustice.随着机器学习对社会各领域的渗透，科学家正努力去防止一些不公平的现象产生。

今日，ECCV 2018 COCO + Mapillary 联合挑战赛结果公布，来自国内的旷视科技、港中文 – 商汤联合实验室、北邮、滴滴等团队获得了这一挑战赛全部六大赛项的第一名。

相信很多人都有这样一个经历，走在路上前面有个人看背影挺熟悉，于是赶忙跑过去拍人家肩膀。结果一回头，大写的尴尬。

大多数手工翻译将不可避免走上打字机和柯达胶卷的老路。