来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书探讨了区块链技术和人工智能(AI)的最新进展。 《人工智能与工业4.0》探讨了区块链技术和人工智能(AI)的最新进展，以及它们对实现工业4.0目标的关键影响。这本书探讨了人工智能在工业中的应用，包括物联网(IoT)和工业物联网(IIoT)技术。本章探讨了人工智能(机器学习、智慧城市、医疗保健、社会5.0等)在工业4.0时代的众多潜在应用。这本书是研究人员和研究生在计算机科学研究和发展人工智能和工业物联网有用的资源。 介绍了物联网领域广泛的机器学习、计算机视觉和数
随着全球环境问题和能源紧缺的日益严重，新能源汽车作为可持续交通解决方案逐渐崭露头角。本文将深入探讨新能源汽车技术的最新进展以及未来发展趋势，包括电池技术、智能驾驶、充电基础设施等，带您了解这一领域的创新和前景。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书的目的是考虑到医院在使用人工智能支持的检测程序准确诊断各种疾病方面的最新进展。 这本书的目的是考虑到医院在使用人工智能支持的检测程序准确诊断各种疾病方面的最新进展。本文研究了最近在医学成像处理领域工作的著名研究人员和临床医生支持的疾病检测技术。在本书中，将介绍各种人工智能方法的集成，如软计算、机器学习、深度学习和其他相关工作。结合利用AI的真实临床图像。本书还包括关于机器学习、卷积神经网络、分割和深度学习辅助的二分类和多分类的几章。 https://iopsc
编者按：《国家科学评论》于2018年1月发表“机器学习”特别专题，由周志华教授组织并撰写文章。专题内容还包括对AAAI前主席Tom Dietterich的访谈，徐宗本院士、杨强教授、朱军博士、李航博士、张坤博士和Bernhard Scholkopf等人的精彩文章。
神经网络作为深度学习的核心组件，一直以来都在不断演化和发展。从最早的感知机到如今的复杂卷积神经网络和Transformer模型，神经网络架构的进展不仅在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成果，也在推动人工智能技术向前迈进。本文将探讨神经网络架构的最新进展、应用领域以及未来面临的挑战。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
嘿, Siri：语音处理 ---- 以 Siri 为例分享了语音处理的一些技术进展。其要点如下： 语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务； 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书将回顾并强调工业4.0中智能分析面临的挑战，并介绍为应对这些挑战所做的最新进展。 智能决策技术的进步提升了制造业的效率，开启了工业4.0时代。工业4.0正在彻底改变公司生产、改进和销售产品的方式。制造商正在将物联网(IoT)、云计算和分析、人工智能和机器学习等新技术整合到生产设施中。在过去的几年中，智能分析已经成为一种解决方案，它可以检查历史和实时数据，以发现性能洞察。由于需要分析的数据量每天都在增长，因此需要先进的技术来收集、整理和分析传入的数据。这种方法使企
欧洲计算机视觉会议（ECCV）是由欧洲计算机视觉协会（ECVA）主办的双年度顶级计算机视觉和机器学习研究会议。该会议汇集了这一领域的科学和工业界的专业人士。每两年举办一次，今年的会议定于 9 月 29日（星期日）至 10 月 4 日（星期五）在米兰 MiCo 举行。
大名鼎鼎的神经信息处理系统大会（Neural Information Processing
选自Data Pipeline 机器之心编译 机器学习和人工智能是今天最热门的科技研究方向。随着行业的不断升温，越来越多的 AI 主题会议也层出不穷，在这些会议中，我们可以讨论近期技术的发展趋势，并与其他数据科学家、开发者与工业界人士交流意见。不管你是想时刻紧跟潮流，还是仅仅希望稍微了解一下人工智能，全世界每时每刻总有一个大会在等着你（比如后天即将开幕的 NIPS 2017）。本文将向你简要介绍 50 余场著名全球人工智能大会。 Notes：本文盘点未收录 CVPR、ACL、ICLR 和 EMNLP 等计算
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 自21世纪机器学习逐渐成为主流研究方法，人工智能开始了迅速发展，并且在其他领域崭露头角。 在个人生活中，日常支付系统已经可以通过人脸识别核实身份信息，报销审核使用OCR提取单据上的关键信息，无人驾驶模式能够通过神经网络获取空间特征来辅助车辆行驶。对于企业，人工智能与数据相结合，数字智能能够全方位地驱动产业数字化转型，智能决策让资源分配高效、收益增长，边缘计算技术的应用让复杂系统的智能运维更为有效。 而在人工智能融入个人与企业日常的背后，更是离不开芯片技
【新智元导读】ImageNet 缔造者、斯坦福大学副教授、人工智能实验室主任李飞飞在刚刚结束的ICML2016会议发表演讲 A Quest for Computer Vision，介绍她所在的实验室用深度学习和大数据进行图像和视频理解的最新进展。新智元取得李飞飞教授授权，将PPT发布如下并摘选翻译。 人类视觉系统演化用了500万多年的时间，而人工智能计算机视觉发展只用了15年左右。 在以下演讲中，斯坦福副教授李飞飞将介绍计算机视觉的发展历程，尤其是她实验室用端到端的学习方法进行稠密图像描述的最新进展。 本
【导读】DeepMind 统计机器学习科学家Shakir Mohamed和Danilo Rezende在UAI2017大会上介绍了深度生成模型（Deep Generative Models）的最新进展。报告主要是回顾了深度生成模型（Deep Generative Models）的最新进展，两位讲者提及了深度生成模型的研究处于当前深度学习研究的前沿地带，会有越来越多的研究者关注。近几年的深度生成模型方法尝试将概率推理的普遍性与深度学习的可扩展性相结合来开发新的深度学习算法，在图像生成、语音合成和图像字幕等方面
近日，国家标准化管理委员会在京召开国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立大会，同期召开了2018人工智能标准化论坛，中国电子技术标准化研究院发布了《人工智能标准化白皮书》，介绍了我国人工智能标准化工
近日，国家标准化管理委员会在京召开国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立大会，同期召开了2018人工智能标准化论坛，中国电子技术标准化研究院发布了《人工智能标准化白皮书》，介绍了我国人工智能标准化工作最新进展，交流了人工智能技术产品、行业解决方案及标准应用实施情况，公众号后台回复：“标准”，获取本文报告。
随着 ChatGPT 掀起人工智能的发展狂潮，大模型时代悄然来临。大模型的出现让人们看到了人工智能在某些方面几乎接近人类智能的“威力”，也由此使人们产生了关于 AGI 的期盼与隐忧。其中，关于大模型是否是人工智能发展的拐点、科技从业者又该如何把握这一新机遇等话题备受关注。
AI 是新的电力——前百度首席科学家，Coursera联合创始人 Andrew Ng
在2023年，随着AI的飞速发展，『AI焦虑症』成为了一个热门话题。本文深入探讨了AI技术的最新进展，如GPT-4、AI在多个行业中的应用，同时提供了克服与AI相关焦虑的策略。本文适合各层次读者，无论是AI新手还是资深研究者，都能从中获得有价值的见解。关键词包括人工智能、深度学习、机器学习、GPT模型、AI应用等。
本文分享了无监督学习和情景化学习的一些最新进展，其中包括一篇 ICLR Oral 论文的解读。 AI 科技评论按：近几年，由于深度神经网络的快速发展，自然语言处理借此取得了重大突破，但同时也达到了它的发展瓶颈期。因此，研究如何让 AI 像人类一样去学习自然语言成为了现在研究者们最关心的问题。 在近期 GAIR 大讲堂上，来自卡内基 · 梅隆大学三年级博士生杨植麟同学分享了无监督学习和情景化学习的一些最新进展，其中包括一篇 ICLR Oral 论文的解读，点击阅读原文可查看完整视频回放。 杨植麟，卡内基梅隆
“在腾讯，AI战略是AI in All，我们想把AI用在所有的应用场景中，并通过‘基础研究——场景共建——AI开放’三层架构推进AI战略的实施。”腾讯AI Lab副主任、杰出科学家俞栋在腾讯众创空间CES之夜的演讲中讲到。当天，俞栋介绍了腾讯AI Lab的战略布局及最新进展。
作为人工智能最重要的应用之一，推荐系统几乎存在于我们日常生活的各个角落。作为人工智能最具有前景的技术之一，图学习在学习推荐系统中的各类客体间复杂关系上表现出了强大的优势。希望通过这篇文章，可以让你对基于图学习的推荐系统形成一个全面而系统的认知。
据彭博社援引消息人士称，苹果正在紧锣密鼓开发一款专用优化苹果人工智能服务的人工智能芯片。 苹果早在2011年就推出了Siri语音助手服务，加快了人工智能服务的进程。现在又有消息放出，说苹果正在将人工智
人工智能发展有三大要素：算力、数据和算法，而在算力与实际应用之间，有一层极为重要的连接，其同时也是算法和应用开发的核心，那便是 AI 框架。在全球，优秀的人工智能框架并不少，比如开源的 TensorFlow、PyTorch 等，可供开发者选择的余地也始终存在。 近年来，国内学术界与业界也陆续推出并开源了一些性能强大的 AI 框架，如首个国内高校开源的 AI 框架——清华自研深度学习框架计图（Jittor）。而在业界，华为的深度学习框架 MindSpore 受到了开发者的广泛关注。作为一款全场景 AI 框架
深度学习的基本原理和算法主要涉及神经网络和反向传播算法。以下是深度学习的基本原理和算法：
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】谷歌的18年老将、VR/AR负责人Clay Bavor忽然官宣离职！据悉，他将与前Salesforce的CEO Bret Taylor共同创业。 2月8日，入职谷歌长达18年的副总裁Clay Bavor宣布，自己将于3月正式离职，并建立一家AI初创公司。 虽然Bavor对下一步的计划讳莫如深，但他很清楚，自己将与最好的朋友前Salesforce联合首席执行官Bret Taylor一起做这件事。 「我们对人工智能的最新进展有着共同的痴迷，我们很高兴能
本文报告分享的智能语音助手方面的最新进展。作为智联网时代人机交互入口，语音助手将会是以原创语音交互为基础能力，以用户为中心的信息管理决策助手；同时目前语音助手在听得清、听得懂、自然对话、综合优化决策等方面还有很多挑战和机遇。
AI 领域所取得的最新进展给 AI 系统带来的进步，举世瞩目，但是仍有一些批评者声称，即便如此，这些系统仍旧无法实现“真实”、“准确”、“可信赖”的理解。
在大家的翘首盼望下，MixLab 终于在1月9日迎来了2021年第一次线下聚会，之后我们也将围绕 #人工智能交叉领域的最新进展/知识# 进行常态化分享。
大规模语言模型（LLMs），如ChatGPT和GPT-4，以其在自然语言理解和生成方面的卓越能力，彻底改变了人工智能领域。 LLMs广泛用于各种应用，如语音助手、推荐系统、内容生成模型（如ChatGPT），和文本到图像模型（如Dall-E）等。 然而，这些强大的模型也对其安全和伦理部署提出了重大挑战。我们如何确保LLMs是公平、安全、保护隐私、可解释和可控的？ 为了学术研究人员和行业从业者提供一个平台，讨论LLMs领域的最新进展和待解决的问题。香港科技大学陈雷教授、杨强教授和清华大学唐杰教授等人在 IJCA
近日，清华大学的研究人员回顾了神经启发式计算芯片的最新进展，以洞悉迄今为止取得的进展，提出仍需克服的挑战。
Neuralink是由马斯克和合伙人创建的研究「脑机接口」的公司。近日，该公司的一位「元老级」人物已悄然声息地离开公司。
德国 Aleph Alpha 已经构建了世界上最强大的 AI 语言模型之一。它不仅能说流利的英语，还可以说德语、法语、西班牙语和意大利语。
【导读】当地时间 10月 22 日到10月29日，两年一度的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision（ICCV 2017）正在意大利威尼斯开幕，来自世界各地的计算机视觉专家聚集在威尼斯介绍计算机视觉和相关领域的最新进展。Facebook 人工智能实验室研究科学家何恺明包揽最佳论文奖（Marr Prize）和最佳学生论文奖。其中最佳论文为 Mask R-CNN，何恺明和他的同事举办了ICCV 2017 Tutorial on Instanc
Stable Diffusion 是一种用于图像生成的人工智能技术。它可以根据文本描述生成相应的图像。
数据技术是大数据时代的核心驱动力，也是推动各行各业数字化转型和智能化升级的关键因素。随着云计算、人工智能、区块链等新兴技术的不断发展和融合，数据技术也呈现出多模态、混合处理、自动化管理等新的趋势和特点。
---- 新智元报道 来源：专知 编辑：好困 【新智元导读】最近，ChatGPT与DALL-E-2和Codex一起受到了社会的广泛关注。因此，许多人对相关资源感兴趣，并试图揭开其令人印象深刻的性能背后的背景和秘密。 ChatGPT和其他生成式AI (GAI)技术属于人工智能生成内容(AIGC)的范畴，它涉及通过AI模型创建数字内容，如图像、音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效和可访问，允许以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知
11月4日，在2018腾讯WE大会上，腾讯首席探索官网大为介绍了腾讯在“人工智能+医疗”领域的最新进展——打造“救命的AI”。
推理，作为复杂问题解决中的关键能力，在各种现实世界场景中发挥着核心作用，如谈判、医疗诊断和刑事调查，在人工通用智能（AGI）领域中也是一种基本的方法论。
来源：专知本文为教程介绍，建议阅读5分钟来自 UC San Diego清华大学多位学者讲述了《具身人工智能》教程，200+页ppt值得关注。 近年来，人们对计算机视觉中的具身人工智能研究越来越感兴趣。在研究界已经举办了多个嵌入式AI研讨会和挑战，包括ICLR 2022年物理世界的广义策略学习、IROS 2020年的OCRTOC:开放云机器人表组织挑战、CVPR 2019年的栖息地:嵌入式agent挑战和研讨会，以及CVPR 2020年和2021年的嵌入式AI研讨会。计算机视觉现在是具身人工智能研究的一个重
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 近年来，以指纹、人脸、虹膜等生物识别技术，在智慧城市、治安治理、民生服务等行业广泛应用，为民众带来安全便捷同时，助力了产业智能升级和降本增效。 其中，生物识别技术作为人与数字资产关联的基础技术，是数字化的入口和枢纽。随着产业数字化和电子证照应用的提振加速，面对海量数据下的高安全与强隐私需求，单模态生物识别技术略显“乏力”。 与此同时，经历了近十年飞速发展的人工智能，作为赋能型技术，正需要找到适应的行业和场景体现出其独特的价值。 那么，数字时代的增强身份认
随着人工智能大规模应用，技术早已从实验室的“象牙塔”走进越来越多的生产、生活场景，带来全新想象力。 作为人工智能领域的顶级峰会，2022世界人工智能大会（WAIC）即将在上海举行。今年是腾讯连续第五年参加世界人工智能大会。本届腾讯论坛将以“瞰·见”为主题，在9月3日召开。论坛分为产业篇、趋势篇、向善篇三大篇章，邀请到来自不同领域的数十位重量级专家和学者共襄盛会，分享行业见解。 今年7月，国家六部委联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》。意见指出，场景创新成为人工智能技
人工智能（AI）技术已经在各个行业取得了显著的成果，为了让更多的人了解AI在各个领域的应用和最新进展，推荐三个AIGC（AI in General Context）导航网站。这些网站适合任何人，无论是AI专业人员还是普通爱好者，都可以从这些网站中获取有趣且实用的信息。
Morphological and molecular breast cancer profiling through explainable machine learning
物联网（IoT）是IT人员为全世界数十亿连接到互联网的物理设备命名的名称。这些设备不仅收集数据，而且还共享数据。通过无线网络和廉价处理器的普及，现在有可能将大量物理对象转变为IoT设备。这些东西的范围很广，从您在家中用智能手机控制的智能恒温器到装有数百个传感器的先进无人驾驶汽车，这些传感器收集并传输数据以确保其有效运行。
互联网企业到了一定规模之后，都会举办自己的大会。百度有联盟峰会和百度世界、阿里有网商大会、腾讯有WE大会，就连360都搞了个安全大会。中国的硬件厂商在过去并没有做自己的行业大会，今天（5月28日）联想做了一个TechWorld，主要面向产业链。第一次举办自然要邀请重磅嘉宾：Intel CEO科再奇、微软CEO 纳德拉、百度CEO李彦宏，都是各自领域的佼佼者。 有一个细节是，李彦宏在5月29日一定会亲临“百度联盟峰会”在云南腾冲的现场，北京到腾冲要赶过去只得靠传说中的私人飞机了。还有一个细节是，李彦宏似乎从
埃隆·马斯克(Elon Musk)本周在推特上表示，Neuralink公司将于8月28日公布最新进展。
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 本体最初是一个哲学上的概念，十多年前被引入计算机领域中作为知识表示的方法并被广泛使用。本体对于探索人的认知原理、发展自然语言理解技术和人机交互技术有重要意义。 要理解这些话语文本, 就必须知道这些事件类丰富的内容, 这些内容的绝大部分是不可能在话语文本中叙述的, 而是作为共同知识预先存在于每个交流者的头脑中。事件本体正是为计算机建造这样的共同知识。 研究本体，必然要先构建语料库。 几年前，上海大学语义智能实验室为了开展文本事件抽
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