IT思维

这篇文章将介绍如何使用知识图和神经网络来回答这类问题。

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 […]

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。

公众号/机器之能 撰文 | 四月 暗流涌动的迹象并不足以激荡出声响，只有当窗户纸被捅破时才会引发追问和思考。 […]

伴随人工智能大潮来临，似乎一切拥有屏幕的设备都在走向智能化，比如AI电视、智能手机等等。

做好防灾减灾工作是气象人员面临的巨大挑战。

对移动式工作的机器人来说，如何判断周边环境的安全，以保证畅通无阻是非常重要的。还没动两步就“咣咣”碰壁，这样的机器人就太尴尬了。

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。

91%的受访企业预计，AI将在2023年实现新的业务增长。

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。

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。

有些公司表示看好，也有些公司打算跟随特朗普政府的政策。

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。

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。

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。

在论坛上，Google全球副总裁、工程研究员Jay Yagnik 携Google 不同领域的研究者发表了演讲，重点阐述了Google AI在自家产品上的应用以及如何利用AI解决人类面临的医疗、宇宙探索等挑战。

大数据仍然是少数人的游戏——只占 1%。