作为人类,我们面临的挑战是发现所有模式。当然,我们有直觉来限制自己的猜测。但计算机没有这样的直觉。从计算机的角度来看,模式识别中的难题是只采用一个模式:在多种模式实际上都可行的情况下,什么决定了哪个模式是正确的?其它模式都是错误的?
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随着人工智能、机器学习、大数据、云计算等新鲜词汇不断出现在我们的生活中,越来越多的研究者和公众开始思考我们将面对怎样的未来世界。在不久的将来,机器人可以胜任更多的人类工作,虚拟和现实的边界逐渐模糊,个体与社会的关系日益复杂。
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在科幻电影当中,智能机器人总是无所不能,他们能行走、驾驶、战斗、充当人类的个人助理,甚至还能自我学习,和人类产生情感的交流。
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本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然,本文收录的算法并不完全,分类的方式也不唯一。不过,看完这篇文章后,下次再有算法提起,你想不起它长处和用处的可能性就很低了。
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AR作为人工智能的一个分支,难点在于如何让计算机理解和重构3D世界,主要借助计算机视觉和深度学习等方式,对算法、软件要求比VR高。
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人在生活中的感知是多元的,包括视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等等。任何感知能力的缺失都有可能造成智力或能力的异常。基于此,多模态机器学习为机器提供多模态数据处理能力。
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机器学习是一门让计算机在非精确编程下进行活动的科学。在过去十年,机器学习促成了无人驾驶车、高效语音识别、精确网络搜索及人类基因组认知的大力发展
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机器学习、机器人等自动化技术在日常生活中越来越有存在感,不难想见,它们对职场的影响也已成为研究机构和公众关注的焦点。那么问题来了,哪些工作更容易被机器取代,哪些又能暂时高枕无忧?
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该报告涉及到人工智能以及它在产业中的应用。做此报告的目的是设立一个里程碑,以便研究未来人工智能的增长情况,并提供一个视角,分析现在世界上人工智能的发展。
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学习使用了两年多ADI公司的ADuC7xxxx系列芯片,跟大家分享一些我感觉有用的东西,希望能对初学者有所帮助。比如利用ADUC702X 系列单片机内部集成的PLA 实现边沿触发功能,可以配置为上升沿触发,下降沿触发或同时触发。
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凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗,FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时,算法设计工具日渐成熟,如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。
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机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。
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有分析师认为,随着人工智能和深度学习的发展,GPU具有颠覆CPU的潜力。GPU在包括无人驾驶在内的人工智能、虚拟现实等多个行业实现突破,逐渐打开巨大行业空间。
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一些改变正在发生。中国正在成为全球最炙热的创新热土,诸如微软、亚马逊等外来者必须适应中国市场,由此激发了这些公司更多的创新力,并且将这种创新向全球输出;生长于本土的中国公司诸如腾讯、大疆创新都已经成为了美国公司的学习对象。
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