早春三月，乍暖還寒，人臉識別技術的市場熱度卻不斷攀升，成為科技圈企業追逐的技術新寵。
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生物識別 深度學習
引言 高級輔助駕駛系統(ADAS)可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對道路安全及出行體驗的更高要求。諸如車道偏離警告、自動剎車及泊車輔助等系統廣泛應用于當前的車型，甚至是功能更為強大的車道保持、塞車輔助及自適應巡航控制等系統的配套使用也讓未來的全自動駕駛車輛成為現實。 如今，車輛的很多系統使用的都是機器視覺。機器視覺采用傳統信號處理技術來檢測識別物體。對于正熱衷于進一步提高拓展ADAS功能的汽車制造業而言，深度學習神經網絡開辟了令人興奮的研究途徑。為了實現從諸如高速公路全程自動駕駛儀的短時輔助模式到
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自動駕駛 深度學習
深度學習不但使得機器學習能夠實現眾多的應用，而且拓展了人工智能的領域范圍，并使得機器輔助功能都變為可能。其應用領域正在加速滲透到很多領域，也催生了深度學習與其它應用技術的加速融合，為提升一線科研人員對該技術的深入了解，中國電子學會擬于2017年3月25-26日在北京舉辦“2017全國深度學習技術應用大會”，會議將邀請國內知名專家就相關內容做特邀專家報告。活動家為2017全國深度學習技術應用大會提供在線報名通道! 基本信息 大會主題：拓寬研發思路，提高應用能力。 時間地點：2017年3月24?26
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深度學習
長期來說，計算機視覺會在越來越多的場景下取代人的“看”的功能，會解放出大量的生產力、時間和精力投入，未來還會在更多的領域得到應用，這個市場大有可為。
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邊緣計算 深度學習
2月20日，百度方面宣布，近日，國家發改委正式批復，百度將牽頭籌建深度學習技術及應用國家工程實驗室，還將作為共建單位共同參與大數據系統軟件國家工程實驗室，及類腦智能技術及應用國家工程實驗室的建設工作。
百度集團總裁兼首席運營官陸奇對實驗室獲批并由百度牽頭表示非常榮幸。
這個由百度牽頭籌建的實驗室將著重發力于深度學習技術、計算機視覺感知技術、計算機聽覺技術、生物特征識別技術、新型人機交互技術、標準化服務、深度學習知識產權七大方向。
實驗室將由百度深度學習實驗室主任林元慶、百度深度學習實
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百度 深度學習
提到深度學習，你可能會想到認貓、認臉，或者下圍棋、翻譯……其實，這項技術還能用在很多你意想不到的地方。
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Google大腦 深度學習
盡管精準醫療計劃的推行、當代的移動醫療的浪潮為行業帶來了極大進展，但醫療作為國家經濟的一個重要組成部分，還是在各種約束之下顯得更加守舊，對一些有潛力的先進工具接受度較低。
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人工智能 深度學習
從微小器件到海量數據中心，格外強勁的硬件將能為深度學習領域內的一切提供助力。
2016 年 3 月份，谷歌 DeepMind 的計算機在多輪圍棋比賽中擊敗了世界圍棋冠軍李世乭。這一事件標志著人工智能領域內的一個新里程碑。獲勝的 AlphaGo 借力于現在為大家所熟知的深度學習——一種人工神經網絡;在這種神經網絡里有很多計算處理層，可以用來自動尋找問題的解決方案。
那時候人們還不知道谷歌正在悄然開發為這一勝利提供助力的秘密武器——一種專用硬件，
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谷歌 深度學習
借助深度學習，多處理層組成的計算模型可通過多層抽象來學習數據表征( representations)。這些方法顯著推動了語音識別、視覺識別、目標檢測以及許多其他領域(比如，藥物發現以及基因組學)的技術發展。利用反向傳播算法(backpropagation algorithm)來顯示機器將會如何根據前一層的表征改變用以計算每層表征的內部參數，深度學習發現了大數據集的復雜結構。深層卷積網絡(deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數據處理
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Nature 深度學習
近些年來，人工智能領域又活躍起來，除了傳統了學術圈外，Google、Microsoft、facebook等工業界優秀企業也紛紛成立相關研究團隊，并取得了很多令人矚目的成果。這要歸功于社交網絡用戶產生的大量數據，這些數據大都是原始數據，需要被進一步分析處理;還要歸功于廉價而又強大的計算資源的出現，比如GPGPU的快速發展。 除去這些因素，AI尤其是機器學習領域出現的一股新潮流很大程度上推動了這次復興——深度學習。本文中我將介紹深度學習背后的關鍵概念及算法，從最簡單的元素開始并以此為基礎進行下一步構建。
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深度學習
深度(Depth) 從一個輸入中產生一個輸出所涉及的計算可以通過一個流向圖(flow graph)來表示：流向圖是一種能夠表示計算的圖，在這種圖中每一個節點表示一個基本的計算并且一個計算的值(計算的結果被應用到這個節點的孩子節點的值)。考慮這樣一個計算集合，它可以被允許在每一個節點和可能的圖結構中，并定義了一個函數族。輸入節點沒有孩子，輸出節點沒有父親。 這種流向圖的一個特別屬性是深度(depth)：從一個輸入到一個輸出的最長路徑的長度。 傳統的前饋神經網絡能夠被看做擁有等于層數的深度
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深度學習
AI(人工智能)是未來，是科幻小說，是我們日常生活的一部分。所有論斷都是正確的，只是要看你所談到的AI到底是什么。 例如，當谷歌DeepMind開發的AlphaGo程序打敗韓國職業圍棋高手Lee Se-dol，媒體在描述DeepMind的勝利時用到了AI、機器學習、深度學習等術語。AlphaGo之所以打敗Lee Se-dol，這三項技術都立下了汗馬功勞，但它們并不是一回事。 要搞清它們的關系，最直觀的表述方式就是同心圓，最先出現的是理念，然后是機器學習，當機器學習繁榮之后就出現
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AI 深度學習
Data Science Central網站主編、有多年數據科學和商業分析模型從業經驗的Bill Vorhies曾撰文指出，過去一年人工智能和深度學習最重要的發展不在技術，而是商業模式的轉變——所有巨頭紛紛將其深度學習IP開源。 毋庸置疑，“開源浪潮”是2016年人工智能領域不可忽視的一大趨勢，而其中最受歡迎的項目則是谷歌的深度學習平臺TensorFlow。下文就從TensorFlow說起，盤點2016年AI開源項目，最后統計了Github最常用深度學習開源項目
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谷歌 深度學習
近年來，隨著計算機和網絡技術的快速發展，諸多大規模知識引擎的創建在很大程度上改變了人類的知識共享和表征生態。受此啟發，美國康奈爾大學和斯坦福大學的一些學者通過多模態大數據挖掘，創建了一種新的、主要面向機器人的、同時能供任何要執行任務的設備自由訪問的大規模知識引擎：機器人大腦（RoboBrain）。機器人大腦：面向機器人的大規模知識引擎在面向人類的知識數據庫中，信息搜索是一件簡單的事情，我們只需在電腦或移動終端上輸入幾個字就可以得到答案，在很多情況下，模糊和缺省檢索也能解決問題。但是，對于機器人來說事情就沒
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機器人大腦 深度學習 人工智能
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