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MqC7_CAAI_1981

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中日携智共力以智能科技应对老龄社会
2018-10-29 16:55

大会的两天日程中，开展了广泛了中日科学家的高层对话活动。包括主题为“智能养老产业支撑技术”以及“智能养老健康、医疗及护理”的两场平行分论坛，分享了中日双方关于智能养老技术及产业发展新动向。...

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面对未知分类的图像，如何改进分类器、如何克服这个问题呢？
2018-10-19 16:24

在实际的应用程序中，从整体上帮助解决该问题的主要策略是：将模型的适用范围限制在「应用程序将面对的物体与模型的训练数据匹配」的情况。要做到这一点，一个简单的方法就是对产品进行设计。你可以创建一个用户界面，指引人们在运行分类...

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汉斯·乌思克尔特：结合不同类型机器学习进行的信息和知识提取
2018-9-29 11:49

在让我们再看一下历史，看一下这两种系统，一个系统是做窄面的事情，可以反映有很长的历史，还有其他的系统，他们拥有知识，能够去做不止一件事，可以做很多事情。所以在一开始，我们在机器学习开始的时候，在AI系统一开始是基于标准，...

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如何为深度学习模型寻找最佳超参数集？
2018-9-28 11:49

寻找超参数的最佳配置，通常会面临的挑战是，超参数搜索是一个受计算、金钱和时间约束的迭代过程。...

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解读深度学习与大数据分析研究进展
2018-9-26 16:56

在研究基于大数据框架将深度学习的分布式实现后，王万良指出，人工智能是大数据分析领域的研究主流，基于深度学习的大数据分析方法发展最为迅速，GPU成为深度学习的更高效的硬件平台，研究分布式计算智能优化算法将解决大数据优化问题...

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波士顿动力公司设计制造的机器人名为SpotMini
2018-9-26 16:51

但YouTube平台上产生的名气并没有给波士顿动力带来多少收入。在未来一年内，成立于1992年的波士顿动力公司计划开始销售首款商用机器人SpotMini。长期以来，波士顿动力公司所拥有的机器人技术奇妙无疑，但是也无法激起...

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南京高校成立的第4个人工智能学院
2018-9-21 16:57

南京邮电大学人工智能学院院长、教育部长江学者特聘教授岳东介绍，根据教育部的规划，到2030年，高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，“成立人工智能学院能够助力人工智能学院科研...

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用深度学习检测行李箱中的锂电池
2018-10-4 15:16

随着越来越多的人使用电池组来为我们的设备充电，例如无人机，照相机等，考虑到危害是巨大的，所以确保没有锂离子电池进入飞机的货舱是至关重要的。自1991年以来，美国联邦航空局报告了225起涉及货物或行李中锂离子电池的烟雾，火...

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训练表示学习函数（即编码器）以最大化其输入和输出之间的互信息
2018-9-11 16:51

互信息是出了名的难计算，特别是在连续和高维设置中。幸运的是，在神经估计的最新进展中，已经能够有效计算深度神经网络的高维输入/输出对之间的互信息。而在本项研究中，研究人员利用这些技术进行表示学习。然而，最大化完全输入与其表...

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困扰NLP领域的这三座大山究竟是什么？
2018-9-5 15:32

曾经被视为科幻的场景现在变为了现实，但为了维持真正的人机关系，机器必须能够与人进行更直观、理解上下文和自然的对话--这仍然是一个挑战。我致力于研究NLP，但是就像AI一样，我们还在这个旅程的开始阶段。...

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机器学习运用在金融领域和其他领域有何不一样
2018-9-3 14:15

尽管存在挑战，许多金融公司已经采用了这项技术。如下图所示，金融服务业的高管们非常重视机器学习，他们这么做有很多原因: ...

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Google强化学习框架，要满足哪三大特性
2018-9-3 14:06

强化学习是一种非常重要 AI 技术，它能使用奖励（或惩罚）来驱动智能体（agents）朝着特定目标前进，比如它训练的 AI 系统 AlphaGo 击败了顶尖围棋选手，它也是 DeepMind 的深度 Q 网络（DQN）的...

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未来轮式机器人将取代无人驾驶汽车
2018-9-3 11:47

中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅在首届中国国际智能产业博览会上发表了“我眼中的未来汽车”主旨演讲。 ...

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Yoshua Bengio经验分享：聊 Bengio 的学术方法论和如何管理实验室
2018-8-28 15:47

Graham Taylor 是 CIFAR 机器和大脑学习项目的全球学者，任圭尔夫大学和矢量研究所工程学院的副教授。Yoshua Bengio 目前是 CIFAR 机器与大脑学习项目的联合主席，加拿大计算机科学与运筹学系...

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《大规模图像理解、分割新进展》的主题演讲
2018-8-28 15:43

在2017年我们推出了一个技术叫做PSPNet（见上图）。这是我们学校的研究组和商汤科技一起开发的，它最重要的部分就是中间把输入的图像通过网络分成不同大小的特征，每一个特征做提取，最后做一个聚集达到高质量的结果。...

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