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深度学习 文章

深度学习使人工智能可超快分析三维医学影像

  •   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
  • 关键字: 深度学习  人工智能  

FPGA击败GPU和GPP,成为深度学习的未来?

  • 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
  • 关键字: FPGA  GPU  GPP  深度学习  

当AI深度学习模型走进死胡同时该咋办?

  • 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
  • 关键字: AI  深度学习  数据科学  

中国及世界视频监控市场预测

  • 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。
  • 关键字: 视频监控  安防  市场  深度学习  AI  201808  

人工智能、机器学习、深度学习的联系与区别

  • 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
  • 关键字: 人工智能  机器学习  深度学习  

百度深度学习实验室科学家徐伟离职 加入地平线

  •   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
  • 关键字: 百度  深度学习  

FPGA与深度学习的关系究竟是什么?

  •   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
  • 关键字: FPGA  深度学习  

2018年安防技术发展趋势

  •   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
  • 关键字: 安防  深度学习  机器学习  

FPGA与深度学习的关系究竟是什么?

  •   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
  • 关键字: FPGA,深度学习  

人工智能已到瓶颈!院士“联名”反深度学习 并指出AI未来发展方向

  •   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
  • 关键字: 人工智能  AI  深度学习  

百度开源AI深度学习肿瘤识别算法:准确率超专业医生

  •   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
  • 关键字: 百度  深度学习  

为什么说深度学习和MCU是天作之合?

  •   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
  • 关键字: 深度学习  MCU  

深度学习到底是啥,看完下文你就懂了

  •   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。  
  • 关键字: 深度学习  

NVIDIA研究人员利用深度学习让机器人模仿人类行为

  •   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
  • 关键字: NVIDIA  深度学习  

比特大陆的野心:挺进AI芯片,深度学习领域欲与英伟达比高下

  • 比特大陆“芯片企业”的标签也逐渐被认可。
  • 关键字: AI,深度学习  
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深度学习介绍

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