- 概要：人工智能交融了诸多学科，而目前对人工智能的探索还处于浅层面，我们需要从不同角度和层次来思考，比如人工智能和大脑的关系。
神经元
在深度学习领域，神经元是最底层的单元，如果用感知机的模型， wx + b, 加上一个激活函数构成了全部，输入和输出都是数字，研究的比较清楚。别的不说，在参数已知的情况下，有了输入可以计算输出，有了输出可以计算输入。
但在神经科学领域，神经元并不是最底层的单位。
举例来说，有人在做神经元膜离子通道相关的工作。一个神经元的输入，可以分为三部分，从其他
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- 深度学习随着AlphaGo大胜李世石之后被“神话”，很多人认为深度学习就是挑战人类智力的“神器”。可是，深度学习真的如他们想象的那般“战无不胜”吗?
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深度学习
- 近日，在法兰克福举办的国际超级计算大会上，涌现了很多令人兴奋的新技术，驱动着广泛应用于各行各业的人工智能和深度学习技术的发展。英特尔为人工智能技术的各个层面提供了一套广泛全面的产品组合，其中包括即将推出的英特尔至强可扩展处理器以及英特尔现场可编程门阵列(FPGA)，还有即将推出的代号为Knights Mill的英特尔至强融核处理器，将深度学习技术提升到了一个新高度。
这个英特尔至强融核系列的新成员是专门针对深度学习训练进行了优化，预计在2017年第四季度投产。该处理器旨在满足数据科学家、工程师以
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英特尔 深度学习
- 6月27日，《科学美国人》与世界经济论坛联合发布了2017年全球十大新兴技术。这份榜单由《科学美国人》、《科学美国人》全球顾问委员会、世界经济论坛全球专家网络、世界未来委员会共同选出，涵盖了在医疗、计算机、环保等领域的最新技术，它们在提高生活质量、促进产业转型、保护地球环境等方面具有无限潜能。
“新兴技术正在重新定义工业，它们使传统的界线变得模糊，在我们前所未见的尺度上创造新的机遇，”世界经济论坛管理委员会成员、第四次工业革命中心主任Murat Snmez说，&ldquo
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- 人工智能将会成为下一场“工业革命”，并为我们的社会带来巨大的变化。
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- 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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- 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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- 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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- 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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- 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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- 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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