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深度学习 文章

深度学习“瓶颈”已至 计算机视觉如何突破困局?

  • 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。
  • 关键字: 深度学习  计算机视觉  

一文读懂人脸识别技术

  •   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
  • 关键字: 人脸识别  深度学习  

一文读懂:深度学习中的热点问题

  • 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。
  • 关键字: 深度学习  

机器学习的崛起:从无人驾驶到AI医疗,人们已进入深度学习的新世界

  • 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。
  • 关键字: 机器学习  深度学习  

一文读懂深度学习中的热点问题

  • 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。
  • 关键字: 深度学习  

深度学习之父:AI不该成为贫富差距扩大的帮凶

  •   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
  • 关键字: 深度学习  AI  

深度学习下的AI落地,计算机视觉是否一条好赛道

  •   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
  • 关键字: 深度学习  AI  

凌华科技携全系列人工智能解决方案亮相GTC CHINA 2018

  •   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。
  • 关键字: 凌华科技  深度学习  

腾讯医疗AI最新研究成果,用深度学习分割头颈组织区域助力靶向治疗

  •   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
  • 关键字: 深度学习  AI  

将首次举办超深度学习人工智能培训

  •   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
  • 关键字: 深度学习  人工智能  

Google以深度学习协助检测胸腺癌转移 错误率降2倍

  •   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
  • 关键字: Google  深度学习  

图像VS语音,AI技术商业落地的华山论剑

  • 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。
  • 关键字: AI  深度学习  

可用于自动驾驶领域的神经网络及深度学习

  • 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
  • 关键字: 自动驾驶  神经网络  深度学习  

2018中国人工智能峰会关键词之智能驾驶

  •   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
  • 关键字: 人工智能  深度学习  大数据  

英特尔收购深度学习公司Vertex.AI

  •   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)。  
  • 关键字: 英特尔  深度学习  
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