深度学习 文章
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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Google 深度学习
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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AI 深度学习
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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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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英特尔 深度学习
人工智能在医疗领域的应用以数见不鲜了。在医学影像方面更是具有其独特的价值。 据了解，前沿的人工智能已可以用于三维医学影像，对神经系统疾病和视网膜疾病做出快速、准确的医疗诊断。 人工智能可以识别二维的医学影像，但是对于三维的医学影像分析效果不是很理想。医学分析诊断不能有丝毫差错，这方面的专家致力于深度学习在人工智能方面的应用，希望可以让人工智能解析三维医学影像，来服务患者。 目前此项技术已成功实现深度学习算法应用于三维医学影像的超快分析。 据悉，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思维”开发一款深度
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最近几年，深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术，被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和
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研究数据科学是一件悲喜交加的事情。喜在当你偶然的发现提高了算法的性能，可能让你拥有持久的兴奋感;悲在你会经常发现自己站在一条单行道的尽头，苦苦
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IHS Markit最近发布了2018全球视频监控市场信息服务报告，《电子产品世界》记者访问了该公司负责亚太区平安城市和视频监控市场研究的主管Monica Wang女士，请她介绍了中国及世界视频监控市场的部分最新动向和特点。
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总结2016年一件有纪念意义的科技事件是阿法狗战胜围棋九段选手李世石，标志着人工智能算法达到了新的高度，同时也说明了人工智能未来发展的潜力，未来
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今天凌晨，百度深度学习实验室(IDL)杰出科学家徐伟正式宣布加入地平线担任通用AI首席科学家。 徐伟发朋友圈：“今天我开始了新的旅程，加入地平线机器人(horizon.ai)担任Chief Scientist of General AI，在硅谷建立General AI Lab，打造一个小而精的团队专注于通用人工智能的研究，目标是做出具有人类这样的学习能力的机器。” 徐伟与地平线创始人余凯是老相识。 早在余凯在NEC Lab担任Media Analytics部门主管时，徐伟在NEC Lab任职高级
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百度 深度学习
人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件，让“芯片”成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里CPU和GPU不断刷新的基准(benchmark)，更对专用芯片(ASIC)领域不同场景下不断问世的解决方案表示出了空前的热情。 而众所周知，在专用芯片与通用芯片中间，还有一个更为灵活，也更为神秘的领域：FPGA。无论是英特尔天价的收购还是微软与 IBM 雄心勃勃的计划，都让人对其更加好奇。而“万能芯片”的名称，以及多样化的职责范围：它可以是智能手机里不起眼的一个小组件，也可以是数千美金一块的开发板，也
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FPGA 深度学习
现今技术日趋成熟，创新科技的未来发展无远弗届，使得消费应用不断往商业应用前进，企业必须竭力寻求能为客户增值的各种技术。展望2018年，我们归纳几种将对安防业产生影响的技术发展趋势。 1、向边缘发展 物联网与云计算近年来逐渐为人们所熟悉，虽然为企业与消费者带来益处，但同时也产生一些影响：从联网设备向数据中心传输以便处理和存储的数据量飞速增长，所需的相关带宽也日益增加。而边缘运算可以在靠近数据源的网络「边缘」执行数据处理任务，便能显著降低传感器、设备和数据中心间所需的带宽。边缘运算的进一步发展也与数据
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安防 深度学习 机器学习
人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件，让“芯片”成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里CPU和GPU不断刷新的基准(benchmark)，更对专用芯片(ASIC)领域不同场景下不断问世的解决方案表示出了空前的热情。 而众所周知，在专用芯片与通用芯片中间，还有一个更为灵活，也更为神秘的领域：FPGA。无论是英特尔天价的收购还是微软与 IBM 雄心勃勃的计划，都让人对其更加好奇。而“万能芯片”的名称，以及多样化的职责范围：它可以是智能手机里不起眼的一个小组件，也可以是数千美金一块的开发板，也
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前言： 在刚刚结束的CCF-GAIR大会上，来自清华、加州大学伯克利、斯坦福、哈工大等多所国内外顶级理工科院校的院士齐聚深圳，分享了自己最新的研究。虽然各自研究的细分领域有所不同，但是透过贯穿始终的技术讲演，避不开的事实是，多位院士都在或直接或间接的去“批判”深度学习算法。 演讲中，他们再次明确指出深度学习的缺陷，进而点出，在可以预见的未来里，随着研究的推进，当下的深度学习算法将会逐步被拉下神坛。 不过，顺着学术界走入产业应用，会发现产业界的关注重点是在技术的落地。所谓落地，本质上就是无数应用场
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