無人機應用層面廣泛,除了可當作物流運輸、空間量測、安全監(jiān)控、災害監(jiān)控之外,也是電信業(yè)者的移動基地臺。韓國2019年即將迎接5G商用化,電信業(yè)者鎖定無人機,準備為5G時代發(fā)展更具有競爭優(yōu)勢的無人機
Vive X全球加速器自2016年7月啟動以來,已經(jīng)橫跨各地區(qū)投資超過80家公司,并成長為活躍的虛擬實境、擴增實境產(chǎn)業(yè)投資機構。其中許多公司已經(jīng)成為該領域的領導企業(yè)。 &
科幻小說作家劉慈欣曾在其小說中描述了這樣一種天氣預報:小說主人公從氣象學院畢業(yè)后,發(fā)現(xiàn)了一種可以探測龍卷風的系統(tǒng),進而把龍卷風扼殺在搖籃之中。直到一天,中國的航空母艦遭到了三顆導彈的襲擊,而這三
總有一條曲線讓人著迷和好奇,比如下面。 ▲圖注: “摩爾定律”半年的百度指數(shù) 一個突然的拉升,促成了“摩爾定律”在半年內(nèi)
7月5日,首屆零一科技節(jié)于深圳蛇口價值工廠舉辦。同期,以“AI的中國式機會(科技與產(chǎn)業(yè))”為主題的未來領袖峰會召開。大會共吸引2000余位AI業(yè)界人士參會,包含來自人工智
通過深度學習技術,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備能夠得以解析非結構化的多媒體數(shù)據(jù),智能地響應用戶和環(huán)境事件,但是卻伴隨著苛刻的性能和功耗要求。本文作者探討了兩種方式以便將深度學習和低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設備成功整
安防領域作為人工智能完美落地的天然場景,安防視頻監(jiān)控為人工智能訓練模型提供巨量的數(shù)據(jù)支持,而經(jīng)過深度學習的人工智能系統(tǒng)再反過來為安防監(jiān)控提供事前預警、事中響應、事后追查的功能。再加上預計至202
本文介紹了如何使用深度學習執(zhí)行文本實體提取。作者嘗試了分別使用深度學習和傳統(tǒng)方法來提取文章信息,結果深度學習的準確率達到了 85%,遠遠領先于傳統(tǒng)算法的 65%。 引言
深度學習不斷推動視覺物聯(lián)網(wǎng)應用變革,將經(jīng)典的計算機視覺與深度學習相結合進行的研究,則顯示出了更好的成果。 計算機視覺是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)廣泛應用的基礎。家庭成員通過安裝了攝像頭的
日前英偉達研究人員公布一項研究,英偉達研究人員利用人工智能與深度學習,讓工業(yè)機器人通過觀察人類執(zhí)行簡單任務。根據(jù)英偉達介紹,深度學習和人工智能能改善機器人與人之間的溝通并能協(xié)同合作。 英
人工智能(AI)是一門科學,機器學習(ML)是目前最主流的人工智能實現(xiàn)方法,而深度學習(DL)則是機器學習(ML)的一個分支,也是當下最流行的機器學習(ML)的一種。 深度學習
前言: 在已經(jīng)結束的CCF-GAIR大會上,來自清華、加州大學伯克利、斯坦福、哈工大等多所國內(nèi)外頂級理工科院校的院士齊聚深圳,分享了自己最新的研究。雖然各自研究的細分領域有所不同,但是透
每隔一段時間,你都會遇到一位既有夢想,又全身心投入的企業(yè)家。這是我?guī)字芮霸诰S也納的先鋒會議上獲得的經(jīng)驗,當時我與Insilo Medicine創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov進
NVIDIA是一家以設計圖形處理器為主的半導體公司,近年來一直致力于人工智能的研發(fā),例如曾開發(fā)出可自動填補空白位置的“內(nèi)容感知填滿”功能。而最近,該公司又發(fā)布了一項新的人
壞掉的照片想要修復并不容易,現(xiàn)在AI學會了從破損照片中識別圖源數(shù)據(jù),復原成清晰的照片。 來自NVIDIA、麻省理工學院和阿爾托大學的研究人員日前發(fā)現(xiàn)了一種使用AI修復像素照片的
自從AlphaGo在圍棋領域戰(zhàn)勝了人類選手李世石,人工智能(AI)傳遍了大街小巷,之后隨著AI在各行各業(yè)取得各種成果,持續(xù)升溫,醫(yī)療便是人工智能主要應用領域之一。 上海醫(yī)師協(xié)會眼科醫(yī)師分
AlphaGo(阿爾法狗)戰(zhàn)勝了柯潔,人工智能贏了,贏家仍然是人類! 深度強化學習DRL,其中一個最最經(jīng)典的應用就是谷歌DeepMind團隊研發(fā)的圍棋程序AlphaGo(阿爾法狗)。Al
AlphaGo(阿爾法狗)戰(zhàn)勝了柯潔,人工智能贏了,贏家仍然是人類! 深度強化學習DRL,其中一個最最經(jīng)典的應用就是谷歌DeepMind團隊研發(fā)的圍棋程序AlphaGo(阿爾法狗)。Al
萊斯大學的助理教授 Anshumali Shrivastava 說,「它應用于任何深度學習架構,該技術都能亞線性地擴展,也就是應用到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡越大節(jié)省的計算越多?!? 該研究將會發(fā)布在
深度學習是一項龐大又復雜的工程,在建立深度學習模型時,走進死胡同被迫從頭再來似乎是常事。 近日,SemanTIcs3網(wǎng)站的聯(lián)合創(chuàng)始人Govind Chandrasekhar在官方博客上發(fā)