京東宣布與斯坦福人工智能實驗室(SAIL)啟動京東-斯坦福聯合AI研究計劃(SAIL-JD AI Research IniTIaTIve):京東將聯合斯坦福人工智能實驗室圍繞機器學習、深度學
由浙江生物醫(yī)學工程學會放射學專業(yè)委員會主辦、浙江大學醫(yī)學院附屬第二醫(yī)院承辦,醫(yī)學人工智能聯盟協辦的第五屆錢江國際影像論壇在杭州開元名都大酒店隆重召開。來自海內外近千名放射學科專家共聚一堂,就中國
人腦是一種效率極高的智能來源,但目前的AI還達不到這樣的水平。 本月早些時候,OpenAI宣布已經構建起有史以來規(guī)模最大的AI模型。這套驚人的模型名為GPT-3,已經成為令人印象深刻的偉大技術成就。但
英特爾在京舉辦以“智能端到端,英特爾變革物聯網”為主題的視覺解決方案及策略發(fā)布會,分享了最新的視覺處理技術及研究進展,正式在中國發(fā)布專注于加速深度學習并將視覺數據轉換
從AI School到AI Lab,微軟一直在為推進人工智能普及化、降低AI開發(fā)門檻做出努力。在微軟亞洲研究院副院長、人工智能系統聯合中心負責人周禮棟博士看來,突破目前深度學習瓶頸的一大關鍵
最近“救命藥”格列衛(wèi)因為一部電影成為熱詞。對于慢性白血病患者而言,格列衛(wèi)作為特效藥需要終生服用,一盒格列衛(wèi)的市場售價高達2.35萬元,一年僅維持生命的成本就需要近30萬元。 不僅僅是格列
深度學習框架是新一輪人工智能跨越發(fā)展的核心引擎,也是全球科技創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展的前沿陣地。近年來,各國競相布局深度學習框架,力爭搶占該領域的制高點?,F階段,我國人工智能發(fā)展存在深度學習框架面臨國際戰(zhàn)
客服作為企業(yè)直接接觸用戶和消費者的重要環(huán)節(jié),在很大程度上影響著企業(yè)的銷售業(yè)績、服務質量以及品牌建設。因此對一些重服務和銷售的行業(yè)來說,招聘大量客服人員必不可少。但是由于客服人員工資低、工作強度大
在走進深度學習的過程中,最吸引作者的是一些用于給對象分類的模型。最新的科研結果表示,這類模型已經可以在實時視頻中對多個對象進行檢測。而這就要歸功于計算機視覺領域最新的技術革新。 眾所周知
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,“AI”已不再遙不可及,“視頻+AI”的技術,已讓生活的方方面面,充滿可能性。這一次,“AI”來到了停車場出入口。大華股份最新推出 “慧”系列AI出入口抓拍相機,
金秋九月是豐收的季節(jié),我國工業(yè)自動化和機器人行業(yè)也迎來了豐收季。9月19-23日,中國工博會在上海國家會展中心隆重召開。而作為“國內輕量型工業(yè)機器人領導者”——李群自動化已連續(xù)多年參展,此次
人工智能有三大領域:視覺、語音、語義。其中,圖像和語音算法成熟度已經很高,且要遠遠高于語義。在中文機器閱讀理解比賽中,人的準確率大概是 95%,機器做到的最高水平只有 80%,還有 15%
日前,國內知名手機品牌vivo推出光感美學再升級的X23幻彩版,其全息幻彩的極致設計賦予了這款機型時尚魅·力;與此同時,vivo X23幻彩版所為人稱道的超清拍攝率先應用了業(yè)內領先的超分辨率
目前在安防領域應用較為普遍的生物特征識別技術就包含了一部分以計算機視覺為技術基礎的人員身份特征,除了人臉、步態(tài),涉及身份認證還有指紋、虹膜、掌紋、靜脈等等,這些都是依靠計算機視覺技術進行圖像模式
(本文由新思科技供稿,電子發(fā)燒友平臺發(fā)布) 過去十年間,幾項技術的進步使人工智能 (AI)成為最令人振奮的技術之一。2012年,Geoffrey Everest Hinton在Image
(本站原創(chuàng),作者:章鷹,電子發(fā)燒友執(zhí)行副主編) 據最新臺灣自由時報報道,亞系外資出具報告看好聯發(fā)科2019年營收可望年增7%,因新品加入,有助產品組合,預估毛利率將由今年的38%增至39
賽靈思剛剛推出了首款ACAP芯片; 新芯片面向人工智能推理市場,預計該市場將比英偉達目前主導的人工智能訓練市場更大; 有朝一日,賽靈思會像英偉達一樣成為數據中心市場的主要選手嗎?
人工智能處理器正在重振全球半導體行業(yè),促使至少一家市場跟蹤者預測,未來5年人工智能芯片應用將增長三倍。 IHSMarkit在本周發(fā)布的一項人工智能應用調查中預測,到2025年,人工智能應用將從2019
人工智能開始影響半導體設計,因為架構師開始利用人工智能技術來提高芯片的性能、降低芯片功耗,為未來芯片的開發(fā)、制造和更新奠定了基礎。 人工智能和機器學習以及深度學習子集可用于極大地改善芯片
機器學習有四種廣受認可的形式:監(jiān)督式、無監(jiān)督式、半監(jiān)督式和強化式。在研究文獻中,這些形式得到了深入的探討。它們也被納入了大多數機器學習算法的入門課程。下表對這四種形式作了總結。