继 AlphaFold 大火之后，DeepMind 又一款算法蹿红。www.xuntelift.cn 12 月 23 日，DeepMind 在官网发表博文 MuZero: Mastering Go, chess, shogi and Atari without rules，并详细介绍了这款名为 MuZero 的 AI 算法。 ▲在下棋的 MuZero 如果说 AlphaGo 是一代 爷爷，那么
益弘商学院华益弘：人工智能深度学习 益弘商学院华益弘消息，益弘商学院华益弘指出，未来战役中，面对多类型多渠道战场信息交汇构成海量数据，任何指挥员都很难承受超常规、超时限的改变速度，很难单凭人脑勘破新的战役迷雾。只要靠智能化辅佐决议计划系统推动下的人脑+机器智慧+智能耦合体决
日本政府一直有意对大学入学试进行改革，认为有必要更改现时的模式，改为对知识和思维能力进行综合评估。而位于东京神奈川县的产业能率大学就在近日作出一个新决定，允许学生在明年 2 月举行的入学考试中利用智能电话或平板电脑查找数据。www.xuntelift.cn据指，该校的入学考试将会提供开
MCUNet能够把深度学习在单片机上做到 ImageNet 70% 以上的准确率，我们的研究表明，在物联网设备上在线进行小资源机器学习的时代正在到来。符印巨树 近日，MIT 电子工程和计算机科学系助理教授韩松告诉 DeepTech，他所带领的团队已经解决此前由于单片机硬件资源的限制无法在物联网
Facebook AI 近期更新博客介绍了一篇新论文，即研究人员通过实验发现「易于解释的神经元可能会阻碍深层神经网络的学习」。为了解决这些问题，他们提出了一种策略，通过可伪造的可解释性研究框架的形式来探讨出现的问题。 人工智能模型到底「理解」了什么内容，又是如何「理解」的
包括脑科学领域的颠覆性技术是否会带来伦理方面的问题？在AI时代人类是否将无用武之地？10月30日，在上海举行的第三届世界顶尖科学家论坛科学前沿与颠覆性技术论坛上，国际著名神经生物学家、中科院院士蒲慕明向其他三位脑科学和AI领域的顶尖科学家抛出上述问题。 国际著名神经生物学家、
微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。 原则上看，他们都遵循了类似的原则来训练深度学习模型。这两个项目已在各自的研究论文（PipeDream，GPipe）中进行了详细介绍，这篇文章将对此进行总
短短十年的时间，科技的发展就在90后和00后之间形成了深过马里亚纳海沟最底的代沟。 如今，人工智能已经不再是遥不可及的科学技术，而是逐渐应用于各行各业，为多行业赋能。其中，AI+教育，正在成为行业新变革的核心驱动力，重构教育行业的各个环节，全面赋能机构教学的全过程。 竞争无处不在，硅
10月9日,硅步机器人(gaitech.com)下属的上海硅步(gaitech.net)与Allegro.AI签署全面战略合作协议,硅步机器人作为Allegro.AI在中国的合作伙伴,共同搭建深度学习平台,帮助创新企业运用AI技术。该平台在中国将通过www. Allegro-China. Ai 提供资讯和个性化服务。 上海硅步2010年进入
2019 年 2 月,Gartner 在《十大数据分析技术趋势》中将图数据分析(Graph analytics)列入数据分析十大趋势之一,它与一同列入榜单的增强型分析(Augmented analytics)和可解释人工智能(Explainable AI)紧密相关,并有可能在未来三到五年为数据分析产业带来巨大的颠覆。 对于企业管理者
前言 其实读完斯坦福的这本《互联网大规模数据挖掘》，让我感觉到，什么是人工智能？人工智能就是更高层次的数据挖掘。机器学习是人工智能领域内的重要技术，同样也是在数据挖掘中的常用方法；数据挖掘中的去寻找频繁项集、相似项和基于数据挖掘的推荐系统，也是人工智能领域的重要组成部
NVIDIA（辉达）2日宣布扩大其深度学习机构（Deep Learning Institute，DLI）规模，该机构已培训成千上万名学生、开发人员与数据科学家，教导他们运用人工智能（AI）所需的关键技术。 最新的扩充内容包含： 新加入Booz Allen Hamilton 与deeplearning.ai，携手为产官学界培训数千名在人工智
CNN、RNN和LSTM 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 1984年，日本学者福岛基于感受区域概念提出了神经认知机。神经认知机可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，也是感受区域概念在人工神经网络领域的首次应用。神经认知机将一个视觉模式分解成许多feature，然后进入
第二个Topic讲深度学习，承接前面的《浅谈机器学习基础》。 深度学习简介 前面也提到过，机器学习的本质就是寻找最优模型，比如讲语音识别，就是将一段语音通过若干模型精准的转化为对应的文字，图像识别转化为识别结果，围棋程序转化为下一步走子，智能对话系统转化为对用户的回答。
近些年来，人工智能领域又活跃起来，除了传统了学术圈外，Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队，并取得了很多令人瞩目的成果。这要归功于社交网络用户产生的大量数据，这些数据大都是原始数据，需要被进一步分析处理；还要归功于廉价而又强大的计算资源的出
7 numpy的 索引 (教学教程)
一个星期前由François Chollet在Twitter引发的「深度学习是否进入平台期」讨论，因为大神Geffory Hinton的参与达到了高潮。 Hinton：深度学习可能需要「推倒重来」 据科技媒体Axios 报导，上周三在多伦多举行的一个AI会议，Hinton表示对反向传播算法「深感怀疑」。这演算
6 numpy的基础运算2 (教学教程)
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Python Threading 1 什么是多线程 (多线程 教学教程Tutorial) Python Threading 2 添加线程 Add Thread (多线程 教学教程Tutorial) Python Threading 3 Join功能 (多线程 教学教程Tutorial) Python Threading 4 Queue功能 (多线程 教学教程Tutorial) Python Threading 5 不一定有
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