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2019-12-04 21:04:05作者：Less Wright编译：ronghuaiyang导读对激活函数的研究一直没有停止过，ReLU还是统治着深度学习的激活函数，不过，这种情况有可能会被Mish改变。Diganta Misra的一篇题为“Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function”的新论文介绍了一个新的

2019-12-05 12:32:01《中国经济周刊》记者 李永华│ 湖南长沙报道12月2日，由湖南省长沙市岳麓区政府和碧桂园主办的2019首届“湘智论坛”暨中德人工智能学术交流会在长沙举行，欧洲科学院院士、德国人工智能研究中心联合创始人Prof. Dr. HansUszkoreit（汉斯·乌斯科尔特）教授为代表的人工智能专家及企业家等来到长沙，以中德人工智能学术交流的形式，围绕人工智能技术开发、

2019-12-06 11:43:44如果你还没有在机器学习中接受开放源代码工具的美，那么你就错过了！开源社区非常庞大，对新工具和拥抱使机器学习开放化的概念有着令人难以置信的支持态度。你必须已经了解流行的开源工具，例如R，Python，JupyterNotebook等。但是，除了这些受欢迎的工具之外，还有一个广阔的世界–存在着雷达式机器学习工具的地方。这些功能不如其他功能出色，但可以节省许多机器学

2019-12-06 11:44:58在过去的几年中，机器学习在许多行业中开辟了新的视野，出现了一些高级用例：Facebook的面部识别，Netflix推荐的电影，PrismaAI的图像样式转换，Siri的语音识别，Google Allo的自然语言处理， 而这样的例子不胜枚举。GitHub上有大量精彩的开源机器学习项目。以下是最受开发者们欢迎的项目列表。我希望通过这些项目能让你学到一些新东西，并激

作者 | Anonymous authors译者 | TroyChang出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）在此前我们为大家介绍 ICLR 2020 论文投稿情况时，提到了一篇“神作”在论文中作者们提出一个 ASI 概念（Artificial Super Intelligence），在实现 ASI 时构建了一个 Multi-Agent RL 模型，而这个模型结合了广义相对论（Gen

作者 | 陆首群，中国开源软件推进联盟名誉主席出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）编者按：近来，业内关于深度学习算法的潜力是否已达天花板的争论陆续发出。有人认为，基于深度学习算法的应用还有深度开拓空间，也有人认为，当前的关键在于挖掘人工智能推理、决策的能力，需要从感知阶段向认知阶段过渡。专家观点百家争鸣，但这也说明，现在是探索人工智能发展走向新阶段的时候了。由中国开源软件推进联盟名

作者 | Jane出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）这两年，被誉为“ 皇 冠上的明珠”的自然语言处理领域发展愈发火热，成为了业内新宠，而搜索和广告这两大老牌技术领域似乎已被大家遗忘。其实，这两大接地气的工程领域仍是各企业竞相抢夺的市场之一。近日，AI科技大本营采访了美国微软人工智能和研究部高级研究总监张若非。他现在带领团队负责必应广告平台算法、机器学习模型及大规模离线和

2019-12-05 18:24:15智东西（公众号：zhidxcom）编 | 云鹏智东西12月5日消息，据外媒报道，阿里巴巴浙江大学研究中心和史蒂文斯理工学院（Stevens Institute of Technology）的研究人员近日推出了一种提升AI阅读唇语准确率的方法——“Lip by Speech（LIBS）”。该方法利用视频中的语音信息作为辅助线索，减少了AI对视频中无关帧的关注，使

导语：也许是更适合他的土壤雷锋网按，外媒消息，此前就从 DeepMind 休假的联合创始人 Mustafa Suleyman，今天正式宣布离开 DeepMind 并加入谷歌，目的是在谷歌做更多 AI 技术的实际应用。作为在英国建立的明星人工智能公司，DeepMind 虽然此前就被谷歌收购，但 DeepMind 的运行一直都保持独立，在两位联合创始人 Mustafa Suleyman 和

一个月前，在「AICon 全球人工智能与机器学习技术大会」上，华为诺亚方舟实验首席科学家刘群刚分享了新发布的中文预训练语言模型 NEZHA（哪吒）；就在这两天，NEZHA 已在 Github 上开源，同时开源的还有压缩 BERT 模型「TinyBERT」，它在推理时大小可缩小 7.5 倍，并且速度加快 9.4 倍。可以看到的是近两年预训练模型的发展非常快速，从 Word2Vec 到 ULMFiT、

在信息技术中，作为近年来快速发展地人工智能中一重要领域——图像识别技术已广泛应用于众多应用领域。随着信息技术的日新月异，图像识别技术也得到十分迅猛的发展。在这期间，研究人员与工程师们一直都在努力尝试打破计算机视觉系统的边界，然后将研究成果应用到现实世界的问题中。为此，我们 AI 研习社也尝试将图像识别聚焦于生活美食领域，希望通过一些食物识别的基础识别挑战赛，让更多开发者受益于图像识别技术的实践。有

2019-12-04 19:15:40听说，川普大大最近又要搞事情了，什么事情呢？12 月 4 日，美联社消息称，国土安全部计划将面部识别检查扩展到所有进出美国的旅行者，包括美国公民。然鹅，这可不是为了拼技术，而是为了对所有美国入境者实施更为严格的审查。同时，这一举动也会成为国家安全系统的一部分，用来追踪旅客出入美国的情况。值得注意的是，这项新规还将打击伪造美国旅行证件的行为，并帮助识别罪犯和恐怖

2019-12-04 14:42:28Google 母公司 Alphabet 再次变天了。美国时间 12 月 3 日，Google 母公司 Alphabet 在其官网上宣布了重大人事变动，即 Google 的两位联合创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 将分别卸任 Alphabet 首席执行官和总裁的职务；而 Larry Page 的职位将由现任 Google 首席执行官 Su

2019-12-03 14:46:23最近，“2017 vs 2019”成为热题。回顾过往，人工智能技术也是更迭换代，风云跌宕。年关将至，InfoQ 也趁着这股小热度总结了下 2017 年到 2019 年人工智能领域有哪些“暗潮涌动”。据 Gartner 发布的 2017 年《技术成熟度报告》显示，其中出现了 8 项新增技术成果，其中包括 5G、人工通用智能、深度学习、深度强化学习、数字孪生、边缘

 2019-12-02 17:53:4510月26日-27日，由陕西省委网信办、陕西省工业和信息化厅、陕西省科学技术厅指导，中国人工智能学会主办，西安市委网信办、西安市科学技术局、西安国家民用航天产业基地管理委员会、京东云共同承办的2019第九届中国智能产业高峰论坛在“硬科技之都”--西安举办。在27日举办的视觉感知技术与应用前沿论坛上，CAAI模式识别专委会主任、中科院自动化研究所副所

(1) 无监督和有监督算法的区别？有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。这里，所有的标记（分类）是未知的。因此，训练样本的岐义性高。聚类就是典型的无监督学习。(2) SVM 的推导，特性？

随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术快速发展，人脸识别横空出世。近年来，人脸识别技术被广泛应用于政府、军队、银行、娱乐、电子商务、安全防护等领域。刷脸打卡、刷脸检票、刷脸签到、刷脸购物等应用在全球范围内随处可见，可以说，“刷脸”技术在潜移默化中改变了人们的生活、工作与娱乐方式。　　据前瞻产业研究院发布的报告显示，随着中国智慧城市深入发展，高清监控进一步普及，人脸识别在数据采集上

机器学习以其特有的优势逐渐在科学研究中得到大量应用，然而，其内在的“黑箱”特点也带来了一系列问题，有研究者认为正是机器学习的这种不可解释性导致了当下科学研究的“可重复性危机”——如果科学不可重复，那我们是否还能称之为真正的科学吗？与此同时，更有研究者声称机器学习已经成为一种“炼金术”。本文基于机器学习所带来的“可重复性危机”，从“是什么”“为什么”以及“下一步该如何做”三个层次进行了阐述，为这一危

2019-11-26 18:18:49文/懒人马上进入2020年，第四次工业革命也悄悄来到。人类社会目前已历经了三次翻天覆地的的工业革命，而且每次工业革命都伴随着全球产业的大转移和国际格局的大调整。局座对四次工业革命做了不同的定义：第一次工业革命黄色圈地运动，攻城略地。第二次工业革命蓝色圈地运动，大航海时代。第三次工业革命数字化圈地运动，大航天时代。第四次工业革命智能化圈地运动，大数据时代。前三次

转载自：学术头条（ID：SciTouTiao）本文7714字7图，建议阅读20分钟。本文为你解读AI顶级人才圈那些剪不断理还乱的故事。有人的地方就有江湖，有江湖之处必有纷争！NO！NO！NO！此处要说的是竞争！对于科技巨头而言，竞争从未停止过。前不久，一张“世界AI巨头人才流向图”刷屏整个科技圈，图中显示了AI界众多知名公司之间的人才流动情况，其中百度、微软成为人才流失最严重的两个科技巨头。反观阿