IT思维

近日，来自日本东京工业大学的研究人员将基于深度学习的新型传感器送入太空。

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。

AI的到来，正在由算法照入现实，从象牙塔走入产业——这也是AIoT最重要的出发点。

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。

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。

人工智能是最令人兴奋和最具吸引力的领域之一。

机器学习和5G密不可分。在管理5G庞大的数据量和复杂性时，机器学习和执行独立智能决策的能力是十分必要的。

近日，日本的深度学习公司PerferredNetworks 发布了其超参数优化框架的beta版本。

在很多人眼中，Jeff Dean 就是谷歌技术的代名词，也是谷歌如此强大的重要原因。

FAIR 的创办者兼首席 AI 科学家 Yann LeCun、FAIR 现任负责人 Jerome Pesenti 以及 Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 在官网联合发布博客，盘点了 FAIR 五年来所做的事情以及达成的成就。

AI的火爆，让今天在加拿大蒙特利尔开幕的第32届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2018），就成为了各国研究组织和企业刷存在感的香饽饽。

计算成像系统架起了硬件和图像重建间的桥梁，让很多复杂的光学成像系统包括断层扫描、超分辨和相位成像等，都在计算成像的助力下得以通过对商业显微镜和计算重建的简单改造而实现。

近日，谷歌大脑团队提出一种结构化方法从单目视频中进行无监督学习，获得了较高质量的场景深度和自运动预测。

顾名思义，“升级为阿里云智能”是在云计算的基础上，把智能服务作为企业最核心业务。

这些是我对处于早期阶段的公司或非营利组织提出的关于机器学习应用场景的建议。

公众号/AI前线 作者 | Chris Ying 等 编译 | 郝毅 编辑 | Natalie AI 前线导读 […]

青光眼是世界上导致失明的第二大原因。

我被问到最多的问题是“我如何获得更高的精度？”。机器学习工程师，无论是新手还是有经验的，都会问这个问题。

BAT 汽车赛道争夺战拉开帷幕。