IT思维

育种选种是农业产业链的起点，而种子是最重要的农业生产资料之一，如何培育出商业价值高，高产抗病害的种子，是众多企业关注的焦点。而育种过程却需要大量的资金与技术投入，以及海量数据的支持，这就极大的提高了育种产业的市场准入门槛。本文将主要讨论人工智能技术在育种产业中的辅助指导作用，并探究其的发展前景与局限。

我坐在老板的办公室里，向他简要介绍我们新报表的情况，这将极大地增加组织中每个成员对数据的访问。

你是否体验过 AI 面试？

英伟达基于现有能力提出了基于AI驱动企业的边缘计算和虚拟无线接入网络，为下一代5G服务提供良好的服务。

LeCun表示，人工智能的下一个发展可能是放弃深度学习的所有概率技巧，而是掌握一系列变化的能量值。

深度学习在应用上与广大传统行业融合，让AI获得了前所未有的大爆发。

为了解决这一问题，IBM AI的研究人员基于模块化的架构结合有效的信号处理实现了高质量并具有灵活适应性的实时语音合成系统。

报告数据显示，全球机器人市场规模持续扩大，工业、特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。

随着全球国民经济与社会的持续发展，从20世纪后半叶开始国际范围内货客运吞吐量正在不断增长。

在人人都想跟AI发生点关系的时代，保持企业持久的竞争力始于对人工智能领域的清醒认识：世界上最具影响力的大公司在AI投资、技术运用和成果落地方面有着怎样的布局？

都说做一件事情最好的时机就是「现在」，但是从何开始往往会难倒一大批人，更不用说是想要入门数据科学和机器学习的朋友了。

很多人特别喜欢在追剧的时候，猜下一集要发生什么事情。由于电视剧的发展都是通过视频和故事来联动的，所以这很容易。

显著性检测的主要任务是检测出图像中具有最独特视觉特征的目标区域，它在视觉内容编辑、目标检测、渲染、分割等领域有着重要的应用。

随着研究的不断深入，AI将来一定会变得越来越强大，能实现的功能也越来越多。

2011 年，软件开始吞噬世界，到了 2019 年，软件行业开始面临被 AI 吞噬的风险。

近日，Reddit 论坛的 AI 板块上，有一位年轻人发帖提问：如何才能实现我成为 AI 工程师的理想？

2017年，中国政府将2030年设为中国成为人工智能领域的全球领导者的最后期限。

公众号/AI前线 整理 | 刘燕、陈思、蔡芳芳 编辑 | Natalie AI 前线导读： 北京时间 8 月 […]

本文对 北美计算语言学联合会 2019 年出版的《自然语言处理中迁移学习教程》（NAACL 2019 tutorial on Transfer Learning in NLP）进行了拓展。

伪彩色图在计算机视觉和机器学习中具有重要的应用，从深度图的可视化到类似图像差分等抽象应用都需要伪彩色图来帮助我们理解视觉信息。

在各个评估维度中，美国在人才、研究、发展、硬件四个维度遥遥领先，中国在应用和数据方面表现突出。

图像修复技术对于众多修图软件来说十分重要，在深度学习的帮助下图像修复算法的功能越来越强大，甚至对于大幅度污损的照片也能轻松修复。

企业数据科学仍然是一个新的领域。很多学者都还没有为为真正的企业解决过真正的问题，所以他们以一种与数据和业务环境相分离的方式教授教科书中的算法。

NLP 是人工智能中最难的问题之一，对它的研究与落地充满了挑战性。预训练模型 BERT 的出现给自然语言处理领域带来了里程碑式的改变。

最近，谷歌大脑团队发表了一篇论文，文中提出了一种叫做概念激活向量（Concept Activation vectors，CAV）的新方法，这种方法为深度学习模型的可解释性提供了一个全新的视角。