IT思维

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。

而今天，机会很快就要来了。随着自动驾驶的发展，人们在汽车空间中的时间越来越多地释放出来。

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。

对无人机而言，如何实现在没有人进行驾驶操作的情况下能够安全飞行，自然是首要问题。

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 […]

如何优化 SQL 连接是数据库社区数十年来一直在研究的一个大问题。

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。

大数据仍然是少数人的游戏——只占 1%。

连续两年成为该赛事上全球表现最佳的公司。

始机器学习之旅，需要什么层次的数学功底？

在过去六年中，机器学习领域的关注点都集中在神经网络的训练以及 GPU 加速器如何从根本上提高网络的准确性上，这要归功于 GPU 大内存带宽和并行计算能力。

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。

20 世纪 50 年代中期，美国电力照明与动力公司某个月在《星期六晚报》上刊登的一版广告，可以把我们拉回无人驾驶概念被人们接受并受到狂热追捧的最早期阶段。

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。

我们会先抛出“更为常见”的问题，在每个标题下，也会优先给出“最容易实现”的解决方案。

公众号/AI前线 策划编辑 | Tina 嘉宾 | Henry Shi 采访 & 撰稿 | 苏一 编辑 […]

在这篇文章开始之前，我们先提出一个问题：如果未来你以为的无人驾驶，在某个浑然不觉的时间段里实际上是有人驾驶，你会不会觉得毛骨悚然？

游戏一直是人工智能绝佳的试验场，用数字和严密的规则搭建出游乐场，恰好可以让人工智能展示自身在计算和决策上的专长。

技术革命总在不断重塑我们的世界。

本白皮书梳理和研究国际、国内医疗人工智能的发展状况，总结医疗人工智能行业及基础设施领域国内外的技术发展特点和趋势，分析我国医疗人工智能产业面临的政策环境，为政府及产业界决策提供参考。

相信大家一定还记得好奇号和机遇号火星车登陆时激动人心的场景吧，人类又一次打开了火星的大门开始深入地探索。

Nichio和Penaloza开发了一个能够读取脑部电生理信号并据此识别出不同目标动作的算法。

与拥有深厚造车工地的传统车企和无人驾驶技术面面俱到的科技巨头不同，创业公司通过提供无人驾驶解决方案、某一项硬件或软件，成功地成为了无人驾驶市场的一部分。