深度学习 文章
近期，计算机视觉奠基者之一，霍金的弟子，约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille提出“深度学习在计算机视觉领域的瓶颈已至。”Alan Yuille认为，现在做AI不提神经网络，成果都很难发表了，这不是一个好势头。如果人们只追求神经网络的潮流，抛弃所有老方法，也不去想如何应对深度网络的局限性，那么这个领域可能很难有更好的发展。
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深度学习 计算机视觉
近日，人脸识别技术因多次在抓逃犯的过程中“立功”，再度走“红”。从20世纪60年代起，人脸识别研究开启，发展到今天有哪些进展?该产业里的竞争，是人工智能投资泡沫带来的浮躁，还是市场规模将持续突进? 何谓人脸识别技术? 20世纪60年代，人脸识别工程化应用研究正式开启。初期的方法主要利用了人脸的几何结构，通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度严重下降。 如今的解决方案多是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的
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人脸识别 深度学习
2012年多伦多大学的研究人员首次使用深度学习在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获胜，深度学习渐渐被人们所熟知。而对于AI行业的从业者来说，深度学习下的计算机视觉，是使计算机能够理解图像背景的一门重要学科，也是人工智能中最具挑战性的领域之一。
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不久之前，人们还常说，计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来，这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体，在马路上驾驶汽车的安全性还高过16
岁的青少年。更神奇的是，如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶，而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样，自主地从经验中学习。
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机器学习 深度学习
2012年多伦多大学的研究人员首次使用深度学习在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获胜，深度学习渐渐被人们所熟知。而对于AI行业的从业者来说，深度学习下的计算机视觉，是使计算机能够理解图像背景的一门重要学科，也是人工智能中最具挑战性的领域之一。本文将详细的解释当前深度学习下的两个热点问题。
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深度学习
Martin Ford在2015年出版的《机器人的崛起》(Rise of the
Robots)一书曾在一时间引起轰动，书中详细描述了自动化领域许多加速发展的趋势，以及这些趋势将如何影响商业，尤其是就业。 在他的下一本书《智能建筑师：人工智能背后的真相》(Architects of Intelligence： The Truth About AI
from The People Building It)中，他试图深入研究副标题所描述的内容。该著作主要是对人工智能领域的知名人士进行深度采访。G
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深度学习 AI
计算机视觉是目前AI在中国落地最顺利的技术。从目前的落地进展来看，移动互联网、安防、零售、物流、医疗、文娱、无人驾驶的商业化有待成熟。以旷视科技Face++、商汤科技、极链科技Video++为代表的AI头部企业战略，出现向平台企业或软硬一体化企业发展的分化趋势，及零售等新领域快速崛起。 计算机视觉在中国AI市场组成部分占比巨大。根据中国信通院2018年2月发布的报告数据，2017年，中国人工智能市场中计算机视觉占比37%，以80亿元的行业收入排名第一。 2018年信通院11月发布的《2018人工智
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凌华科技汇集旗下人工智能产品精锐，亮相于2018年11月20-22日在苏州举行的NVIDIA GTC CHINA 2018 (GPU技术大会)。这是一场人工智能和深度学习领域不容错过的盛会，从机器人到游戏、从自动驾驶到虚拟现实，诸多领域的最新热点在此一览无余。从2018年年初的合作，到全球GPU大会的广泛参与，不仅体现了凌华科技与NVIDIA的深入合作，也凸显了凌华科技在人工智能领域的积极拓展与持续发力，并面向工业自动化、军工、医疗、轨道交通以及网络通信等应用领域，提供丰富的人工智能边缘计算解决方案。
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凌华科技 深度学习
近日，腾讯医疗AI实验室与美国加州大学联合发布最新研究成果《器官神经网络：深度学习用于快速和全自动整体头颈危及器官靶区勾画》。 据了解，在传统的头颈癌放疗过程中，为了保证最大程度让放射计都集中在靶区内，降低其他正常组织和器官受到影响的可能，医生通常会根据患者的CT图像手绘放疗靶区和危及器官。但实际问题是，手绘会花费医生大量的时间，对于患者来说，不仅治疗效率低，更重要的是可能会耽误最佳治疗时间。 因此，腾讯医疗AI实验室和加州大学提出，用深度学习模型建立一个“器官神经网络”，在1秒钟内对整张CT所有
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深度学习 AI
人类制造技术从手工控制、逻辑控制、程序控制、将进入智能控制时代。智能制造源于人工智能，但当前人工智能主流算法的“深度学习DL”由于需支撑的硬件资源大、训练时所需要的数据标注成本极高，应用效果完全取决于庞大的数据集、模型的训练绕不开NP问题等缺陷，因此存在黑箱问题、不能在工业和嵌入式系统应用。 日本阿波罗株式会社首席科学家顾泽苍博士(中国籍)，在二十多年研究和实践人工智能的经验和成果基础上，针对“深度学习DL”的缺陷，发明了“超深度学习SDL”模型，并计划产业化做成应用开发板，可以让小单位或个人方便地
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10月17日下午消息，据中国台湾地区媒体报道，Google提出了一套基于LYNA(LYmph Node Assistant)的诊断方法，透过LYNA演算法，病理学家将可以更容易的检测出，胸腺癌细胞在淋巴结上的微转移，不只让幻灯片检验时间减半，还让错误率下降两倍。但Google提到，虽然研究已经有初步的成果，但是要到实际应用还有一段很长的路要走。 以显微镜检查病患的肿瘤，被视为癌症诊断的黄金标准，而且对预测以及治疗决策有决定性的影响，淋巴结转移与大多数的癌症相关，同时也是广泛被采用的TNM癌症分期重要
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谈及AI的落地，老生常谈的商业化问题，倒推回去就是硬件和解决方案，这是大部分技术发展的最终归宿：束之高阁的技术，只有商业化才能触达普罗大众，得到可持续的发展，AI也不例外。
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CEVA 汽车市场营销主管 Jeff VanWashenova高级辅助驾驶系统 (ADAS) 可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离
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自动驾驶 神经网络 深度学习
9月6日，以“AI赋能，驱动未来”为主题的2018中国人工智能峰会(CAIS 2018)在南京国际博览会议中心成功召开。大会聚焦中国人工智能产业当前的发展与未来，同时，也落实到产业的技术、创新、人才培育、商业应用等多个方面进行探讨与交流。峰会现场，共计吸引了超过3000多位专业观众的热情参与。 峰会当天下午，同步举办了包括智能驾驶、AI芯片、AI技术创新与应用、AI人才教育等议题在内的四场高峰论坛。在智能驾驶分论坛中，BYTON、驭势科技、Quanergy、禾多科技、Roadstar.ai 、速腾聚
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人工智能 深度学习 大数据
据科技博客TechCrunch报道，英特尔公司想要把更多人工智能(AI)技术整合到各项业务中，该公司在周四宣布收购深度学习创业公司Vertex.AI。 Vertex.AI的使命是让每个平台的深度学习技术开发成为可能，并为此打造了深度学习引擎PlaidML。这笔收购交易的财务条款尚未披露，但是英特尔已经证实了这笔交易。Vertex.AI整个团队将加入英特尔，包括公司联合创始人Choong Ng、杰里米·布鲁斯特勒(Jeremy Bruestle)以及布莱恩·雷特福德(Brian Retford)。
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