- 7月2日消息，据外媒报道，专注于当今颠覆性技术发展潜力研究和投资的ARK Investment Management公司日前发布报告，评选出最具潜力的七大颠覆性技术，以及它们最终可能成长到何种规模。该公司创始人兼首席执行官凯瑟琳·伍德(Catherine Wood)表示：“我们相信创新才是增长的关键。我们并非聚焦于过去，而是关注未来。我们认为公共市场拥有巨大的机会，而我们要做的就是把握住机会。”
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深度学习是机器学习的分支，而
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深度学习 机器学习
- 世界经济论坛(夏季达沃斯)6月26日发布了2017年度全球十大新兴技术榜单(Top 10 Emerging Technologies 2017)，从空气中提取饮用水的技术、能将二氧化碳转化为燃料的“人工树叶”等一系列突破性技术入选。
此榜单由世界经济论坛与《科学美国人》杂志的专家委员会联合选出。能否在解决全球重大挑战中发挥作用被视为评选的首要标准。入选的新型技术均在改善生活质量、促进产业转型和保护地球环境等方面具有巨大潜力。评选委员会同时对入选技术的成熟程度进行评估，以期
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量子计算 深度学习
- 今天看到一些感兴趣的东西，现在总结了给大家分享一下，如果有错，希望大家指正批评，谢谢!那就开始进入正题。 先从简单的说起来吧! 一、基本变换：层 一般的神经网络是由一层一层堆叠而成的，但是每层究竟在做啥呢? 我从三个方面述说一下： 数学公式 Y=a*(W*X+b)11 其中Y是输出量，X是输入量，a()是一个激活函数，W是权重矩阵，b是偏置向量。每一层都是通过该公式简单的得到输出Y。 数学理解 通过如下5种对输入空间(输入向量的集合)的操作，完成输入空间—>输出空间的变换(矩阵
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深度学习 神经网络
- 在万物互联时代，如何切入大数据、物联网和云市场，如何解决英特尔X86架构功耗较大等问题，如何更好地适应物联网不同场景下对芯片的需求，都是英特尔需要努力思考的。
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深度学习 机器学习
- 基于人工神经网络算法的计算机深度学习系统已成为目前计算机领域研究的前沿热点，它的原理是使人工神经网络算法模仿人脑从实践中学习的方式进行学习。它除了可以用来实现面部和声音识别以外，还可通过搜寻大量的医学数据来进行医学诊断，或者通过搜寻化学方程式来寻找潜在的新药合成方式。
但是这类的系统的计算非常复杂，对机器要求很高，即使对于现有性能最强的计算机也不是件容易的事。
然而，来自于MIT的研究团队和他们的合作者，提出一种新的方法，用光子代替电子，来进行计算。他们表示这种方法将会大大提高计算速度和效
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- 深度学习以前的可行驶区域检测，有两种方法，一是基于双目摄像头立体视觉或者Structure from motion， 二是基于局部特征，马尔科夫场之类的图像分割。
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- 独特眼光加上敏锐的观察，NVIDIA成了今年最火热的股票之一，不过英特尔也不甘示弱，今年3月中旬，宣布以153亿美元的价格，收购自动驾驶技术先驱公司，看来国际间的这股AI风潮，几年之内将成为业界中炙手可热的话题。
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- 5月20日，以“科研·产业·融合”为主题的2017CCF青年精英大会在北京召开。本届大会由中国计算机学会主办，科技创新产业服务平台Xtecher协办。
中国工程院院士赵沁平、香港中文大学教授汤晓鸥、百度创始七剑客之一雷鸣、清华大学教授郑纬民、IEEE Fellow陈熙霖、中国人民大学教授杜小勇、中国计算机学会秘书长杜子德、中国人民大学信息学院院长文继荣、红杉资本合伙人周逵、高榕资本创始合伙人岳斌、寰景信息董事长陈拥权、CCF YOCSEF学术委
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深度学习 人工智能
- 提出背景 始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。 为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。 最近深度学习的发展，大多来源于新的想法，算法以及网络结构的改
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深度学习 GoogLeNet
- COMPUTEX展会焦点预计将围绕AI最新发展，尤其是英特尔、NVIDIA将针对自身CPU、GPU优势同场较量.
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NVIDIA 深度学习
- 当今世界人工智能领域，有三位顶级专家被业内奉为“神一样的人物”，其中两位来自加拿大，一位来自法国。他们分别是加拿大多伦多大学的GeoffreyHinton和蒙特利尔大学的终身教授YoshuaBengio，以及Facebook人工智能研究部门(FAIR)负责人YannLeCun(下称“LeCun”)——这位来自巴黎的学者目前担任纽约大学终身教授，他还是纽约大学数据科学中心的创始人。
YannLeCun在今年3月走进中国的大学，
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AI 深度学习
- 物联网、大数据、人工智能等科技热词这几年似乎每天都在科技头条中轮番出现，到底哪一种技术对人类社会的发展有更大的推动作用呢?不知道有没有人有这样的疑惑，事实上，它们都是未来的趋势，彼此之间并不矛盾。
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人工智能 深度学习
- 针对目前人工智能技术发展，Intel认为目前将GPU运算效能用于超级计算机作为平行运算的普及作法，其实只是人工智能技术的一部分，重点依然在于如何让深度学习以更具效率方式完成训练，藉此建立各类人工智能技术应用。 而对于近年来ARM架构处理器持续强调的端点运算 (Edge Computing)，Intel也强调本身从终端装置到云端服务器均有完整布局，同时在软硬件部分也有相当完整的技术发展，藉此对应不同人工智能技术运算需求。
根据Intel数据中心事业群副总裁暨人工智能解决方案技术长Amir Khos
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- 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域(深度学习、VR、自动驾驶)，为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。
英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU (GPU 通用计算)功不可没。
搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生，这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商，英特尔的巨幅广告支出，直接导致每个人都或多或少听说
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