微軟亞洲研究院計(jì)算視覺(jué)組負(fù)責(zé)人華剛：如何做好計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究
想知道如何做好“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”，先得知道“如何做好研究”。
韓璐 ?
通用人工智能的新宇宙：OpenAI重磅發(fā)布AGI測(cè)試訓(xùn)練平臺(tái)Universe
OpenAI昨天發(fā)布OpenAI Universe，這是一個(gè)能在幾乎所有環(huán)境中衡量和訓(xùn)練AI通用智能水平的開(kāi)源平臺(tái)，當(dāng)下的目標(biāo)是讓A 智能體像人一樣使用計(jì)算機(jī)。
韓璐 ?
蘋(píng)果攜新傳感器專(zhuān)利加入霧霾大戰(zhàn)
蘋(píng)果披露了一項(xiàng)新專(zhuān)利技術(shù)“帶有揚(yáng)聲器音腔傳感器的電子設(shè)備”，而這款嵌入式環(huán)境傳感器或可檢測(cè)霧霾。
鎂客 ?
華為要逆天，新發(fā)布的石墨烯基鋰離子電池壽命更長(zhǎng)還耐高溫
近日，華為中央研究院瓦特實(shí)驗(yàn)室宣布將推出業(yè)內(nèi)首個(gè)耐高溫長(zhǎng)壽命的石墨烯基鋰離子電池。
鎂客 ?
Science：研究發(fā)現(xiàn)人腦新記憶形式，有助于解釋學(xué)習(xí)機(jī)制與大腦原理
研究團(tuán)隊(duì)觀察到了一種新形式的工作記憶，他們稱(chēng)之為“優(yōu)先長(zhǎng)期記憶”。
韓璐 ?
Yann LeCun帶你一文看懂人工智能：原理、技術(shù)和未來(lái)
深入淺出的解釋什么是人工智能、人工智能如何影響我們的生活，以及在充滿(mǎn)人工智能的未來(lái)我們將如何學(xué)習(xí)、工作和生活。
韓璐 ?
開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái) TensorFlow、Caffe、MXNet……哪個(gè)最適合你？
與其他項(xiàng)目相比，DL4J 在編程語(yǔ)言和宗旨兩方面都獨(dú)具特色。本文同時(shí)收錄其他開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架介紹，包括最近被亞馬遜選中而備受關(guān)注的 MXNet。
鎂客 ?
南京大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘所ECCV16視頻性格分析競(jìng)賽冠軍技術(shù)分享
基于第一印象 表象的性格自動(dòng)分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和多媒體領(lǐng)域中一類(lèi)非常重要的研究問(wèn)題。
韓璐 ?
再見(jiàn)了暖氣！用石墨烯可打造輕便保暖的智能服裝
劍橋石墨中心和韓國(guó)江南大學(xué)研究出含有石墨烯的導(dǎo)電織物，能夠解決智能服裝不夠柔軟的問(wèn)題，價(jià)格也不昂貴。
鎂客 ?
《紐約時(shí)報(bào)》：人工智能“之父”之爭(zhēng)，被忽視的Jürgen Schmidhuber
LSTM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)創(chuàng)者之一的Jürgen Schmidhuber堅(jiān)稱(chēng)自己沒(méi)有得到應(yīng)得的聲譽(yù)，然而包括LeCun在內(nèi)的許多AI圈內(nèi)研究者卻指責(zé)其把他人的研究成果占為己有。
韓璐 ?
MIT深度學(xué)習(xí)最新進(jìn)展：機(jī)器學(xué)會(huì)創(chuàng)作視頻，預(yù)測(cè)人類(lèi)行為
在本年度的NIPS上，MIT 計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究員們提交了結(jié)合對(duì)抗學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種方法的研究。
韓璐 ?
Bengio：我留在學(xué)術(shù)圈為全人類(lèi)作貢獻(xiàn)，而不是為某一個(gè)公司賺錢(qián)
越來(lái)越多 AI 領(lǐng)域的人才從學(xué)術(shù)界流向產(chǎn)業(yè)界，計(jì)算機(jī)科學(xué)博士畢業(yè)留在學(xué)術(shù)界的人才比例達(dá)到歷史最低點(diǎn)。
韓璐 ?
谷歌新目標(biāo)——讓計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自我編程，自主機(jī)器時(shí)代不再遙遠(yuǎn)
許多人忽視了技術(shù)層AI也將產(chǎn)生顛覆——讓機(jī)器自己編程。而一旦機(jī)器做到這一步，在軟件發(fā)揮重大作用的所有領(lǐng)域，將會(huì)經(jīng)歷一場(chǎng)顛覆性的變革。
韓璐 ?
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用系統(tǒng)分析：應(yīng)用組合和形態(tài)矩陣找到正確路徑
對(duì)深度學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用的興趣從未這么熱過(guò)。深度學(xué)習(xí)最迷人的地方是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)似乎能夠解決以前只能用定制方法解決的各種問(wèn)題。
鎂客 ?
