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
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人脸识别 深度学习
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。
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深度学习
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。
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机器学习 深度学习
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。
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深度学习
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
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深度学习 AI
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
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深度学习 AI
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。
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凌华科技 深度学习
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
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深度学习 AI
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
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深度学习 人工智能
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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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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自动驾驶 神经网络 深度学习
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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