深度学习 文章
近日，百度研究院在Github上开源了整套算法代码，以便其他研究人员在此基础上进行更深入的研究，促进人工智能在医学图像分析领域取得更加长足的发展。提出一种名为“神经条件随机场”的病理切片分析算法，将肿瘤识别定位准确率大幅提高，准确率超专业病理医生。 资料显示，病理切片分析是癌症诊断中的黄金标准。但是即便对于经验丰富的病理医生来说，病理切片的阅片流程也十分困难复杂。详尽的阅读病理切片，且不漏掉任何一处具有临床价值的病灶，如同大海捞针，是一项十分复杂和耗时的任务。 百度研究院提出的深度学习算法，一次性
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百度 深度学习
Pete Warden，是谷歌TensorFlow团队成员，也是TensorFLow Mobile的负责人，常年遨游在深度学习的大海。 另外，这些看上去很熟悉的书，也是他的作品。 除此之外，皮特有个新的想法要和大家分享—— 他坚定地相信，未来的深度学习能够在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。 换句话说，单片机 (MCU) ，有一天会成为深度学习最肥沃的土壤。 这里面的逻辑走得有些绕，但好像还是有点道理的。 为什么是单片机 单片机遍地都是 根据皮特的估计，今年一年全球会有大约400亿枚单
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深度学习 MCU
深度学习概述 o 受限玻尔兹曼机和深度信念网络 o Dropout o 处理不平衡的技巧 o SMOTE ：合成少数过采样技术 o 神经网络中对成本敏感的学习 深度学习概述 在 2006 年之前，训练深度监督前馈神经网络总是失败的，其主要原因都是导致过度拟合，即训练错误减少，而验证错误增加。 深度网络通常意味着具有多于 1 个隐藏层的人工神经网络。训练深层隐藏层需要更多的计算能力，具有更深的深度似乎更好，因为直觉神经元可以使用下面图层中的神经元完成的工作，从而导致数据的分布式表示。
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深度学习
日前英伟达研究人员公布一项研究，英伟达研究人员利用人工智能与深度学习，让工业机器人通过观察人类执行简单任务。根据英伟达介绍，深度学习和人工智能能改善机器人与人之间的沟通并能协同合作。 英伟达在澳大利亚布里斯班举办的一场会议上介绍了该机器人学习人类的论文。研究人员通过训练由NVIDIA Titan X GPU驱动的神经网络，通过机器人学习人类的行为完成任务，这一算法可以让机器人通过摄像头判断物体与位置的关系，然后神经网络会生成一个步骤序列阐释如何执行任务。 英伟达通过一段视频展示了该技术是如何教会机
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NVIDIA 深度学习
软件平台：微软
本届展会上，微软带来了其主打的智能语音产品——小冰和小娜。此外，还将语音搭载智能人脸识别系统。下面看小冰眼中的你颜值有多少分。
小冰果真是纯妹子，男生颜值比女生高这么多，显然不公正，而且还对大叔有偏好，哈哈…再来看看她的“简历”吧。
半导体：arm
作为全球领先的半导体知识产权提供商，arm
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人工智能 深度学习
近期，法国《世界报》的一篇报道引起了国内媒体的关注，源于报道将人工智能称之为新“硅谷”，并深入分析了中国人工智能大势。的确，人工智能这两年在中国国内的发展速度实在惊人，从无人问津到街知巷闻，再到与国家科技和产业革命息息相关。人工智能不再只是一个单一的新鲜词汇，它渐次成为了一个完整地、新型地产业链的核心要素。 一举成名的背后 相信人工智能真正为大多数人所熟知，要归功于阿尔法狗与李世石的人机大战掀起的巨大争议和讨论。但这类充满趣味性和噱头的事件，尽管满足了人们的猎奇心理，但并不能体现出人工智能的全部实
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人工智能 深度学习
资本的大规模介入到AI领域，必定会带动这一行业的发展，在这一过程中我们会看到业务雷同的技术，而其中也一定会有胜出者，也一定会有失败者。
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AI 深度学习
人工智能技术正在驱动各行业变革，在人工智能和智能语音技术赋能下，我们与机器之间的人机交互将更自然，各种智能设备通过语音和图像识别等技术更好地理解我们。特别在消费领域，今天我们看到各种植入了人工智能技术的智能家电和智能家居产品，正在不断提升人们的智慧生活。
人工智能时代到来 催生新一代巨无霸
近年来，以深度学习为代表的AI技术发展迅猛，各科技巨头在积极发展人工智能技术的同时，在落地探索中，人工智能+垂直应用成为焦点，包括金融、教育，医疗，机器人、智能家庭、智能汽车等成为AI技术落地核心领
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人工智能 深度学习
到目前为止，没有工具，也没有明确的方法可以阻止AI出现问题。实际上，可能了解AI到底出了什么问题比较靠谱。
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AI 深度学习
全球领先的基于云计算的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司(Teradata Corporation)宣布，旗下子公司Think Big Analytics咨询部门已加入NVIDIA服务交付合作伙伴计划(NVIDIA Service Delivery Partner)。目前，NVIDIA图形处理器(GPU)广泛应用于深度学习、人工智能(AI)、加速分析应用等技术。作为该计划成员，Think Big Analyt
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Teradata 深度学习
人工智能想要继续发展，也许可以从儿童学习的方法中受益。
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深度学习 AI
2013年7月，谷歌收购了创业公司DNNresearch。这是一次典型的招聘式收购，谷歌收购之时，该司只有3个人，机器学习“大牛”Geoffrey Hinton 教授，以及他的两个学生。之所以不是直接向三人下聘书，谷歌也是为了背靠多伦多大学计算机科学系科研平台。
套用在中国提倡的一个概念“产学研”，谷歌这一次与DNNresearch的合作就是一次“产学研”的落地，大学的理论在实验室实践之后，最终的落地由谷歌来完成。收购完成之
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深度学习 机器学习
今日，IBM公司宣布为人工智能(AI)开发人员推出新的深度计划，名为“深度学习即服务”计划(Deep Learning as a Service，简称DLaaS)。开发者可以借助TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras等流行框架来训练人工智能的神经网络，而不需自己掏钱购买、维护昂贵的硬件。
实际上，IBM是以原生的云服务方式将这些工具提供给了开发者。开发者可以使用标准的Rest API，借助他们想要的、或在他们预算范围内的资源，来训练自己的模型。
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IBM 深度学习
目前大多数的机器学习是在处理器上完成的，大多数机器学习软件会针对GPU进行更多的优化，甚至有人认为学习加速必须在GPU上才能完成，但事实上无论是运行机器学习的处理器还是优化的深度学习框架，都不单只针对GPU，代号为“Skylake”的英特尔至强SP处理器就证明了这一点。
机器学习软件在英特尔至强SP系列白金版上的一系列基准测试性能表现与在GPU上非常相近，了解了底层架构之后，我们可以看到，在性能如此接近的情况下，使用GPU加速器更像是在购买一种“奢侈品&rdq
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深度学习 GPU
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