人工智能 文章 最新資訊
狂燒了600多億 人工智能的“商業(yè)大門”為誰開?

- 從創(chuàng)業(yè)者到投資人,大家對人工智能的商業(yè)價值都持有高期望,而商業(yè)“奇點”在哪兒呢?
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超越思維,用人工智能輔助SoC設(shè)計

- 2018年6月20日—今日,NetSpeed Systems宣布推出業(yè)界首款以人工智能為基礎(chǔ)的SoC芯片內(nèi)部互連解決方案Orion AI。該方案支持多播與廣播等先進(jìn)特性,能極大提升人工智能SoC與加速器ASIC的性能與效率,可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、自動駕駛、AR/VR,以及先進(jìn)視頻分析。Orion AI由NetSpeed經(jīng)過硅驗證的Orion IP構(gòu)建而成,這些Orion IP已經(jīng)授權(quán)給地平線機(jī)器人、寒武紀(jì)、百度以及Esperanto等領(lǐng)先的人工智能公司。
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AI輔助醫(yī)生“閱片” 診斷準(zhǔn)確率超95%

- 系全球首款CT、MRI神經(jīng)影像人工智能輔助診斷產(chǎn)品;相當(dāng)于高年資主任醫(yī)師水平?! ∥磥?,在CT機(jī)旁坐診的或許不再是白大褂醫(yī)生,而是閃著電源光的人工智能。暢想一下,十年后,當(dāng)你走進(jìn)醫(yī)院影像科,第一眼看到的會是醫(yī)生還是人工智能呢? 上個月,全球首場圍繞神經(jīng)系統(tǒng)疾病影像診斷的“人機(jī)大賽”啟動,國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心宣布備戰(zhàn),面向全球致力于攻克“腦病”的醫(yī)生發(fā)出“英雄帖”。一個月來,參賽情況如何? 近日,記者從北京天壇醫(yī)院了解到,目前已有來自全國385家醫(yī)院及各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)的700余名醫(yī)生報名參賽
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人工智能上的從0到1
- 從0到1,再從1到100這個類比能很好地形容技術(shù)及產(chǎn)品的發(fā)生發(fā)展過程。比如福特造出第一輛T型車可以認(rèn)為是完成了汽車從0到1的過程,此后100年直到現(xiàn)在可以認(rèn)為是汽車從1到100的完善?,F(xiàn)在的汽車雖然在精密程度上遠(yuǎn)勝100年前的版本,但是仍然有發(fā)動機(jī)、傳動系統(tǒng)、方向盤和四個輪子?! ?919年福特T型車的造型,從中我們可以找到現(xiàn)代汽車的幾乎所有關(guān)鍵要素,甚至它的車牌都和現(xiàn)代的車牌一樣?! ∮嬎銠C(jī)一樣有這個過程,如前所述,其理論奠基于圖靈,圖靈之后馮·諾依曼設(shè)計了一套體系結(jié)構(gòu)把這個東西做出來了,至此可以認(rèn)
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人工智能之K近鄰算法(KNN)

- 前言:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下K近鄰(KNN)算法。 ^_^ K近鄰KNN(k-Nearest Neighbor)算法,也叫K最近鄰算法,1968年由 Cover 和 Hart 提出,是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中比較成熟的算法之一。K近鄰算法使用的模型實際上對應(yīng)于對特征空間的劃分。KNN算法不僅可以用于分類,還可以用于回歸?! NN概念: K近鄰算法KNN就是給定一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,
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人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

- 前言:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法。 ^_^ 20世紀(jì)60年代,Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)其獨特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN(Convolutional Neural Networks)?! ?980年,K.Fukushima提出的新識別機(jī)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
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人工智能之Q Learning算法

- 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下Q Learning算法。 ^_^ 通過前一篇TD-Learning時序差分(請參見人工智能(48)算法介紹,我們知道,TD-Learning時序差分是結(jié)合了動態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法,并兼具兩種算法的優(yōu)點,是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的中心?! D-learning時序差分大概分了6類。其中,策略行動價值qπ的off-policy時
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人工智能之ICA算法

- 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下ICA算法。 ^_^ ICA獨立成分分析是近年來出現(xiàn)的一種強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。1994年由Comon給出了ICA的一個較為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義,其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出來的?! CA
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人工智能之TD Learning算法

- 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下TD Learning算法。 ^_^ TD Learning時序差分學(xué)習(xí)結(jié)合了動態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法,且兼具兩種算法的優(yōu)點,是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心思想?! ‰m然蒙特卡羅MC方法僅在最終結(jié)果已知時才調(diào)整其估計值,但TD Learning時序差分學(xué)習(xí)調(diào)整預(yù)測以匹配后,更準(zhǔn)確地預(yù)測最終結(jié)果之前的未來預(yù)測?! D Learni
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人工智能之PCA算法

- 前言:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下PCA算法?! CA(主成分分析)是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的,后來由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計方法?! τ诰S數(shù)比較多的數(shù)據(jù),首先需要做的事就是在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維數(shù)降低。降維是一種數(shù)據(jù)集預(yù)處理技術(shù),往往在數(shù)據(jù)應(yīng)用在其他算法之前使用,它可以去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲,使數(shù)據(jù)變得更加簡單高
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透過英特爾開放技術(shù),猜猜未來PC是什么樣子

- 未來的PC將會是什么模樣?雖然霧里看花難見端倪,但是從英特爾所展示的創(chuàng)新技術(shù)與產(chǎn)品中,我們已經(jīng)能夠勾勒出一些輪廓。
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當(dāng)下人工智能實現(xiàn)商業(yè)價值的三大領(lǐng)域
- 人工智能要么被視為世界末日—即如我們所想,機(jī)器人將替代我們從事所有的工作;要么成為我們所有問題的答案—人工智能是拯救地球的最終解決方案。
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人工智能介紹
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