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2019-11-25 16:23:31伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。这也给学生思考课题给了更多的空间，今天小编就来浅谈热门课题方向中图像识别技术，希望给学生更多的启发！图像识别技术概述图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行

商汤的优势还是在于AI人才的储备和算法优势。目前在城市级万路规模的视频监控项目，AI尚未普及，一旦达到一定规模，对平台端算法和算力的需求将会极高。集微网消息，近年来，随着安防体系的日渐壮大、监控点的不断扩张和高清监控设备的普及，监控获得的图像视频信息呈现爆炸式的增长。传统视频监控系统的存储和检索等面临着巨大的挑战，如何快速、高效地从海量图像视频中提取出有用的信息至关重要。为此，人们把人脸识别技术引

2019-11-25 10:38:17中、美、俄、英、日、以色列等多国从国家层面不断加强人工智能战略布局，持续加码研发投入，全球人工智能竞争激烈。本月，全球人工智能竞争队再添一国——新加坡，立下一项为期 11 年的国家级的人工智能战略，政府拨款 5 亿新元 (约合 25.8 亿元人民币)，计划将在 2030 年之前，通过五项人工智能计划实现升级国家基础设施的目的。撰文 | 四月人工智能技术正在成为

2019 年 11 月 22 日 12:27随着 AI 算力的逐步提升，能耗和成本也在逐渐增加。根据最新的研究结果，训练一个 AI 模型产生的能耗多达五辆汽车一生排放的碳总量，昂贵的 BERT 模型的碳足迹约为 1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。再加上算法、数据和算力成本，机器学习可能会使公司花费 51,750 美元至 136,750 美元不等，难道这也是普通公司和开

作者 | Ziling Huang、Zheng Wang、Wei Hu、Chia-Wen Lin、Shin’ichi Satoh译者 | 刘畅编辑 | Jane出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】目前，大多数行人重识别（ReID）方法主要是从收集的单个人图像数据库中检索感兴趣的人。在跨摄像头的监控应用中，除了单人ReID任务外，匹配一组行人（多个人）也起着重要的作用。这种组

根据目前手头上的工作整理的一份清单，主要是自己的工作过程中，感觉到需要改进或者比较关注的问题，可能和一般的目标检测的研发不太一致，更多的还是些杂七杂八的点。连续帧检测一般的训练和评估都是针对单帧图像的，然而，实际应用中，很多都是针对连续帧（或者相近帧）的检测。在连续帧检测上，即使在观感上，就会比较明显的感觉到不如单帧检测。现象主要是以下：目标不能连续检出，造成检测框的闪烁偶尔的误识别检测框的偶尔跳

在看了30家中美公司后，王维嘉得出的结论是，无人驾驶是一个不适合目前人工智能的应用。本文来源：底层设计师王维嘉是数字信号处理、人工智能（AI）、移动网络专家，斯坦福大学电气工程系博士，曾在斯坦福大学师从人工智能鼻祖之一、美国国家工程院院士伯纳德·威德罗（Bernard Widrow）。现在，王维嘉的身份是是硅谷风险投资人，主要在美国和中国从事人工智能及医药领域的风险投资。2019年初，王维嘉写了《

2019-11-21 11:57:06随着“大数据”技术与高性能处理器的快速发展，机器视觉和深度神经网络技术得以深入研究，人体特征点检测率和准确度大大提高，可用于动作识别、人机交互、异常行为检测、人物跟踪等商业应用。市面上流行的尬舞机、体感游戏等人机交互的设备，就使用了人体关键点检测技术，那怎样可以精准地对人体关键点进行检测，识别人体动作，给用户带来更好的互动体验？方案简介人体特征点检测解决方案，

2019-11-19 13:11:27摘要：本系列文章结合行业报告、人工智能知名公司、行业学者等多个角度使用图文的方式从技术篇、产业篇、战略篇、法律篇、伦理篇、治理篇、未来篇等角度帮助读者了解整个人工智能的技术全貌。归纳总结人工智能的历史、层次结构（技术框架图）以及主流关键技术发展历史，包括自然语言处理发展历程、语音技术发展历程、计算机视觉发展历程、深度学习算法发展历程、规划决策系统发展历程等。本

2019-11-18 14:01:46赖可 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAIGoogle一直以自己的算法骄傲，不过华尔街日报最新调查显示，似乎它也没有自己所说的那样靠谱。谷歌通过算法改变其结果，并通过这种方式增加大公司曝光，比如eBay和Amazon，还会花钱雇人帮自己“写好评”。最新调查的结果华尔街日报进行了超过100次的采访，并且对Google，Bing和Duckducgo

导语：视觉可以成为连接语言的桥梁雷锋网 AI 科技评论按：CMU 博士、UC Santa Barbara 计算机科学系助理教授王威廉（William Wang）是一位非常活跃、非常出名的华人学者，他是该校 NLP 小组的负责人，研究领域涵盖信息提取、社交媒体、语言和视觉、口语处理、机器学习理论和知识图谱等。他是社交媒体红人，他的科研团队也连续有大批论文被近几年的 AI/ML/NLP 会议接收，以及

作为联邦学习全球首个工业级开源框架，FATE 在近日发布的 v1.1 版本中，不仅上线了横向联邦学习通用算法框架，增加了DNN、回归等多个联邦算法，并开始支持多方纵向联邦建模，支持spark引擎，支持FATEServing服务治理，支持secureboost在线预测等。此外，FATE 还联合 VMware 中国研发开放创新中心云原生实验室的团队一起搞了个「大事」——支持在公有云和私有云中

导语：机器学习模型的部署可能会让初学者感到害怕，甚至对那些有经验的人来说也是如此。照片由 Franck V 发布在 Unsplash 上阅读本文后，你将能够部署机器学习模型，并用你想要的编程语言进行预测。没错，你可以坚持使用 Python，也可以通过 Java 或 Kotlin 直接在你的 Android 应用程序中进行预测。另外，你可以直接在你的 web 应用程序中使用该模型——你有很多很多选择

今天，Google官方推出了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0，对该工具进行了一次重大升级，加入多人支持，并提高了准确率。BodyPix能将图像分割为属于人的和不属于人的像素，属于人的部分可以进一步分类为二十四个身体部位之一。BodyPix可以直接在浏览器中运行，开发者只需加入几行代码，即可与电脑或手机的摄像头配合使用。在使用默认设置的情况下，BodyPix可以

机器之心报道机器之心编辑部房地产大佬潘石屹，突然决定学 Python 了。「人生苦短，我学 Python」是众多和计算机科学有些接触的同学耳熟能详的段子，不过最近这一风潮有了蔓延的趋势。11 月 14 日，著名房地产商、SOHO 中国董事长潘石屹在微博上发表了一段宣言：潘石屹的大名常会出现在很多新闻报道中。在 2019 年福布斯全球亿万富豪榜上，张欣、潘石屹家族排名第 107 位，财富值 215.

导语：微软、阿里、百度、小米、京东以及华为！雷锋网 AI 科技评论按：对话作为人类最基本、最重要的交流方式，自然语言对话技术自然也成为了自然语言处理领域离人类最近的技术之一，这一领域乃至整个人工智能领域要想走向理想状态，势必要解决自然语言对话所面临的一系列问题和挑战。而所有技术的问题和挑战在实践应用中是最容易体现出来的，因而对此最具有发言权的莫过于实现技术落地的企业一线技术人员。近日，华为诺亚方舟

导语：从机器学习算法研制成功，到机器学习应用落地部署，还有很长的一段路要走。按：机器学习技术正在令我们的生活发生日新月异的变化。对于学术界来说，科研人员的工作往往止步于原型算法的研制。然而，在真实的工业生产场景下，将原型机器学习算法部署到应用程序中又是一项充满挑战的课题。经手过一些人工智能项目后，我意识到：对于希望通过人工智能创造价值的公司来说，大规模地部署机器学习（ML）模型是最重要的挑战之一。

导语：与 LightGBM 和 GBoost 比较，它是否具有优势?James Pond 在 Unsplash 杂志上的照片Stanford ML Group 最近在他们的论文中发表了一个新算法，其实现被称为 NGBoost。该算法利用自然梯度将不确定性估计引入到梯度增强中。本文试图了解这个新算法，并与其他流行的 boosting 算法 LightGBM 和 XGboost 进行比较，以了解它在实

2019 年 11 月 18 日，中国智能科学技术领域唯一的国家级学会——中国人工智能学会（CAAI）正式公布将 2019 年度「吴文俊人工智能最高成就奖」授予清华大学计算机系教授、中国科学院张钹院士。据悉，张钹院士是继陆汝钤院士于 2018 年首度获得该奖项后的第二位获此殊荣的科学家。已在中国人工智能事业最前线耕耘了大半辈子并做出了突出贡献的张钹院士如今被授予这一重磅奖项，众望所归！截图自中国人

我们可能会对未来战争的速度、混乱、血腥和激烈场景感到震惊，我们究竟该如何预见战争的发生？这只有一个答案，那就是算法。撰文 | 奇点、汤圆圆编辑 | 小LV公众号 | AI星球自人工智能浪潮兴起后，AI正逐渐渗透到各个领域：生活 、娱乐、农业甚至是天文学、地质学等。未来诊室、智能学校、政务大脑、AI园区，AI解锁了人们新的生活方式，也“走红”于国际，但另一方面，其也可能被用来做“