機器學(xué)習(xí) 文章最新資訊

人工智能浪潮下未來工作形態(tài)如何變革？

隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的機械自動化過程，銀行和保險等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少，而且在形式上也在發(fā)生改變。“半人馬智能”(即人機合作智能)在軟件編程等核心工作領(lǐng)域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結(jié)合，形成一種共生關(guān)系，推動生產(chǎn)率的顯著提升。
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ZLG深度解析人臉識別核心技術(shù)

　　隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，“人臉”也將成為數(shù)據(jù)的一部分，人臉識別如何實現(xiàn)?本文將為大家從人臉檢測、人臉定位、人臉校準(zhǔn)以及人臉對比等方面詳細(xì)闡述人臉識別的原理與實現(xiàn)方式。　　隨著計算機技術(shù)以及光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，集成了人工智能、機器學(xué)習(xí)、視頻圖像處理等技術(shù)的人臉識別技術(shù)也逐漸成熟。未來五年，我國人臉識別市場規(guī)模平均復(fù)合增長率將達到25%，到2021年人臉識別市場規(guī)模將達到51億元左右，具有巨大的市場需求與前景。　　安防、金融是人臉識別切入細(xì)分行業(yè)較深的兩個領(lǐng)域，移動智能硬件終端成為人臉識別新的快速增長點。因
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院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠在路上”

中國日報網(wǎng)與網(wǎng)易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會在北京召開，首屆影響力峰會的主題為“預(yù)見未來”。會上，中國工程院院士鄔賀銓擔(dān)任“預(yù)見科技未來”發(fā)布人，發(fā)表了主題為“迎接人工智能的未來”的演講。
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機器學(xué)習(xí)不斷接近人腦水平，AI圖像識別未來發(fā)展如何？

過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節(jié)節(jié)退敗，但是機器的每一點進步都依賴于不斷模擬和接近人腦的水平，提升AI在場景應(yīng)用上的工程能力，會為生活帶來更多的便利。
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解密：十個機器學(xué)習(xí)的成功案例

　　人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)(人們曾認(rèn)為這兩者是公司不切實際的項目)正在成為主流。　　有越來越多的企業(yè)正在利用這種模仿人類思維的技術(shù)來吸引客戶并加強業(yè)務(wù)運營。而這種趨勢只會越來越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數(shù)據(jù)和分析技術(shù)決策者中有53%的人正在實施實施人工智能或大規(guī)模使用人工智能，另有20%的人計劃在未來12個月內(nèi)實施人工智能。　　無論是好是壞，通過人工智能、機器學(xué)習(xí)和機器人所實現(xiàn)的自動化正在興起。正在試驗、創(chuàng)建、甚至是申請新人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)專利的首席信息官們與記者分享了機器學(xué)
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特征工程是什么？機器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵所在

　　人工智能是過去兩到三年時間內(nèi)科技行業(yè)最熱的話題。而人工智能技術(shù)進步的背后，實質(zhì)上是機器學(xué)習(xí)快速發(fā)展后所帶來的巨大提升。　　機器學(xué)習(xí)被廣泛定義為“利用經(jīng)驗來改善計算機系統(tǒng)的自身性能”。事實上，“經(jīng)驗”在計算機中主要是以數(shù)據(jù)的形式存在的，因此數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)的前提和基礎(chǔ)。　　在第一期格物匯的文章中，我們介紹了工業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，主要針對數(shù)據(jù)格式異常，數(shù)據(jù)內(nèi)容異常等問題進行了簡要探討。做數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的是將雜亂無章的數(shù)據(jù)規(guī)整成我們想要的矩陣、表格、張量等結(jié)構(gòu)，方便在之后的機器學(xué)習(xí)中進行模型訓(xùn)練。然而數(shù)據(jù)
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Achronix宣布即日推出用于人工智能/機器學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)硬件加速應(yīng)用的第四代Speedcore eFPGA IP

2018年12月4日，基于現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)（eFPGA IP）領(lǐng)導(dǎo)性企業(yè)Achronix半導(dǎo)體公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA產(chǎn)品Speedcore?Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。
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更高性能的邊緣應(yīng)用

Achronix的FPGA產(chǎn)品和技術(shù)專注于邊緣應(yīng)用上的多種人工智能(AI)需求,例如汽車傳感器融合、目標(biāo)檢測和識別、AI和機器學(xué)習(xí),以及360度環(huán)繞視圖系統(tǒng)等需要在邊緣上本地處理數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
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面向輕型機器學(xué)習(xí)，恩智浦出臺eIQ開發(fā)環(huán)境及芯片

IoT推動了這幾年MCU的更新?lián)Q代,而下一波MCU的助推器是終端的機器學(xué)習(xí),包括家庭環(huán)境、聲音處理、手勢控制、智能感測&控制、多攝像頭觀察、個人資產(chǎn)、主動目標(biāo)識別、AR(增強現(xiàn)實)等。
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Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲器支持機器學(xué)習(xí)應(yīng)用

Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲器支持機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
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使用智能軟件和NIRscan? Nano 評估模塊(EVM)確定材料成分

　　如果您在網(wǎng)頁上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會找到“燃燒測試”的網(wǎng)頁內(nèi)容。在燃燒測試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產(chǎn)生的氣味。　　現(xiàn)在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評估模塊(EVM)和Sagitto系統(tǒng)，可以更簡單、準(zhǔn)確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統(tǒng)結(jié)合了微型近紅外傳感器和機器學(xué)習(xí)模型，可幫助企業(yè)簡化測量過程。每種類型的織物都因不同的成分而具有獨特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個使用過
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機器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點是什么數(shù)據(jù)量比算法還重要

　　機器學(xué)習(xí)算法可以通過概括示例來確定如何執(zhí)行重要任務(wù)。手動編程很難完成這樣的目標(biāo)，所以機器學(xué)習(xí)通常是可行且成本有效的。隨著更多數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可以解決更加雄心勃勃的問題。因此，機器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于計算機真誠等領(lǐng)域。然而，開發(fā)成功的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序需要大量的“黑色藝術(shù)”，這在教科書中很難找到。　　1. 學(xué)習(xí)=表示+評價+優(yōu)化　　所有的機器學(xué)習(xí)的算法通常包括三個組成部分：　　表示：一個分類器必須用計算機能夠處理的一些正式語言來表示。相反，為學(xué)習(xí)者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學(xué)習(xí)的分類器。這個集合被稱為學(xué)
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美國要限制14類新技術(shù)出口：包含AI、機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)！

美國相關(guān)部門已經(jīng)開始嘗試各種新政策加強封鎖技術(shù)對外合作，尤其在高科技領(lǐng)域，管制正在不斷收緊。
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“通過分析、人工智能和機器學(xué)習(xí)將媒體與娛樂（M&E）內(nèi)容貨幣化”

　　隨著時間的推移，世界各地的電影制片廠和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著巨大的價值，或者可以作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的一部分加以分析，從而為我們提供精確的預(yù)測、關(guān)聯(lián)分析，或為我們帶來期望的結(jié)果。為了得到最終結(jié)果，我們應(yīng)該把這些內(nèi)容用可靠且經(jīng)濟的方式存儲起來，確保萬無一失。這樣才能通過數(shù)據(jù)分析、人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)開啟貨幣化的道路。而媒體庫和分析平臺的構(gòu)建，既可以在企業(yè)本地，也可以在云端完成，或著由二者結(jié)合來完成。　　選擇一個供應(yīng)商購買
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