这是一个典型的美国故事,主人公过上了红酒牛排大 house 的生活,但又遇到了新的烦恼:后院里为鸟儿准备的食盘总是被松鼠光顾。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没想到,有一天树莓派还能用在给鸟护食上! 看这只松鼠抱着粮吃的正香…… 突然!就来了一股水流把它喷走了: 再来一次?还是没能幸免,继续被水喷中: 此时松鼠内心OS:谁这么闲每天没事喷劳资??? 原来,这是一位小哥用树莓派做出的喂鸟器保护器。 因为自己后院鸟儿喂食器的粮被松鼠频频偷走,这位小哥赌上自己机器学习爱好者的尊严,开发了这个新装置。 它能够让摄像头每30秒拍下一张照片,然后由CV算法来检测喂鸟器上是否有松鼠。如果有的话,信号就会发送给花园里
DeveloperWeek 是旧金山地区规模最大的开发者大会,每年吸引来自 70 多个国家的 8000+ 开发人员、工程师、软件架构师、开发团队、经理和高管聚集在旧金山湾区,探讨最新的开发者技术、语言、平台和工具。DeveloperWeek 覆盖所有新技术,包括 VR 开发、人工智能开发、区块链开发、IoT 开发、无服务器技术、微服务技术、新型 JavaScript 框架等。
在人工智能科学的先锋领域,尤其是深度学习与决策智能的探索中,文青松博士凭借其在学术研究与实际应用方面的卓越贡献,已然成为业界领军人物。在最近举行的国际深度学习研究顶会 ICLR 上,文青松博士作为松鼠 Ai 首席科学家及 AI 研究院负责人,其提交的七篇论文成功获选收录,这一成就不仅充分展示了他在深度学习领域的深厚造诣,也体现了松鼠 Ai 在人工智能领域持续创新的不凡实力。
前瞻产业研究院报告显示,“AI+教育”已经成为在线教育行业的关键词,到2019年中国在线教育市场规模有望达到3870亿元。
KDD,国际数据挖掘与知识发现大会,全称:ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and DataMining,是数据挖掘领域国际最高级别会议。
AI 科技评论按:2019 年 5 月 16 号,柏林天气阴。倒着 6 小时时差的 AI 科技评论记者,在当地时间不到 10 点,已出现在 Französische Straße 的德国电信营业厅入口处。不久后,这里即将上演一场欧洲 AI 盛事——RISE OF AI。
前两天海康的VM4.4官方发布了,这是继去年VM4.3之后的最新版本,作为机器视觉行业的明星产品,来带大家剖析一下这个版本的更新内容。
【新智元导读】本文从云服务、on-device 和 hybrid 三个角度分析AI硬件的进步,以及各大芯片公司、巨头科技公司以及初创企业和研究机构如何将 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC用于 AI 任务。 树莓派(Raspberry Pi)对计算机爱好者来说是最令人兴奋的发展之一。在世界各地,人们使用树莓派来自动化制造啤酒,制作机器人,改革STEM教育,等等。这些都是值得称赞的追求。同时,微软在用树莓派做什么呢?他们创造了一个攻击松鼠的喷水机器人。 微软的机器学习和优化小组里,一名研究人员看到松鼠从他
图片💡 作者:韩信子@ShowMeAI📘 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42📘 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43📘 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/312📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片工具库 transformers 的开源方 Hugging Face
中国互联网已有二十年历史。这二十年间,互联网市场格局不断变化,先是三大门户(新浪、网易和搜狐)形成“三座大山”,接着BAT崛起成为“新三座大山”,再接着三小巨头TMD(头条、美团和滴滴)崛起,还有一种说法则是中国互联网进入“M”时代:美团、小米和蚂蚁金服,成为新锐。
当地时间周三,西雅图艾伦人工智能研究所正式推出新 AI 系统 Aristo,该系统在八年级的科学测试中答对了 90%以上的问题,并在十二年级的测试中答对了 80%以上的问题。
获奖原因不是她开发了性能超强的算法,而是她致力于在医疗、法律等敏感领域推广透明可解释的AI模型。
获奖者是来自MIT计算机与人工智能实验室(CSAIL)的Regina Barzilay教授。
---- 新智元报道 来源:sciencedirect 编辑:Emil 好困 【新智元导读】DeepMind最近研究了一下大自然,于是决定把「达尔文主义」应用在AI上面。首先给AI设定一个奖励,等AI学会如何把奖励做到最大化,它就是个出色的人工智能代理了。 人工智能发展了这么久,终于产生了包括卷积,注意力,全连接等各种机制。 有趣的是,最近的研究反而搞起了「这些机制我们都不需要」的创新。 例如苹果发表的一篇论文表示Transformer不需要注意力机制。 在这个方面,DeepMind也不甘落后,发
纵观历史,教育始终为重中之重,也在不断变化。英国历史学家埃里克·阿希比从教育技术出发,认为教育有三次革命,第一次革命是将教育青年人的责任从家族中转移到专业教师手中;第二次革命是文字的出现;第三次革命是指电化教育手段的广泛采用。随着人工智能、大数据等前沿技术在教育领域的应用落地,教育正迎来第四次革命。
北大与快手AI有解了,他们提出新框架VideoTetris,就像拼俄罗斯方块一样,轻松组合各种细节~
对于智适应教育的发展方向,崔炜说,不管怎样都要从教育的痛点出发,而不只是做成教育行业里的辅助工具。
在长达四年的时间里,700多名计算机科学家参与到这项AI竞赛当中,但他们的AI纷纷折戟,没有一个能拿到及格分。
6月17日,IEEE P2807.6《Guide for K-12 Educational Knowledge Graphs》(《基础教育知识图谱指南》)国际标准会议在北京举行,来自清华大学、北京师范大学、腾讯科技(深圳)有限公司、上海松鼠课堂人工智能科技有限公司、中国电子技术标准化研究院等11家单位的嘉宾出席本次会议,共同探讨基础教育知识图谱关键标准的研制等工作。 会议投票表决通过了IEEE P2807.6工作组副主席和秘书长,副主席由北京师范大学教授李艳燕和腾讯科技(深圳)李建慧博士当选,秘书长由松鼠
【导读】在视觉方面,AI和人类的差距有多大?来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集,在测试了许多机器视觉系统后,发现AI的准确率下降了90%!在某些情况下,软件只能识别2%-3%的图像。这样的AI若用在自动驾驶汽车上,后果不敢想象!
机器之心报道 编辑:杜伟、泽南 以前的产业革命,人是最重要的一环。但人工智能直接替代人类本身? ChatGPT 的火热一直延续到了现在,对话、写代码,无一不通。如今,使用 ChatGPT 撰写书籍又引起了人们的广泛关注和实践。 ChatGPT 为合著者的书籍。 直到最近,Brett Schickler 从未想过自己能够成为一名出版作者,尽管他曾梦想过。但在了解了 ChatGPT 之后,Schickler 认为机会来了。他表示,「写一本书的想法终于成为了可能,我能做到。」 Schickler 利用 Cha
近几年来,计算机视觉有了很大的改善,但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多,以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片,称为“对抗性图像”。可以把它们看作计算机的光学错觉,当你看到树上有一只猫时,人工智能看到了一只松鼠。
新智元专栏 【新智元导读】人工智能和机器学习第一次让我们真正有可能规模化地实现“因材施教”。AI+教育不仅能彻底改变辅导教育,颠覆6800亿的K-12校外辅导市场,还有可能彻底改变教育市场格局及教
作为白桃小师姐的好友,我一直有一个梦想,就是做一个小世界的鬼畜视频。无奈的是,菜菜的我真的学不会AU和PR,迫不得以暂时放弃了这个梦想。直到前几天,我刷GitHub的时候发现了这个项目,MockingBird!
前几日,苹果宣布首款虚拟头显设备 Vision Pro 将于 2 月 2 日正式发售,XR 设备作为下一代终端预计将迎来快速发展。未来随着虚拟显示设备的普及,数字交互将从平面走向立体,立体模型、立体动画将成为未来主流的内容形态,虚实融合下的多维沉浸式交互也将成为潮流。
在某个午后,甲方的“五彩斑斓黑”要求正让你焦头烂额生无可恋,而这时,手边有一份可口零食能够帮你脱离苦海暂时快乐,岂不是美滋滋?虽然在一整包零食见底后,这种快乐也随之一起消失,徒留回味。
就像商量好的一样,各企业一起恢复开工,裁员、调薪、全员营销三板斧齐刷刷的陆续亮出。
AI 科技评论按:伦敦当地时间8月20日, ACM SIGKDD (知识发现与数据挖掘会议)正式在伦敦开幕,AI 科技评论也来到了现场为大家报道现场的盛况。
现在有一棵树,一只松鼠和一些坚果。位置由二维网格的单元格表示。 你的目标是找到松鼠收集所有坚果的最小路程,且坚果是一颗接一颗地被放在树下。 松鼠一次最多只能携带一颗坚果,松鼠可以向上,向下,向左和向右四个方向移动到相邻的单元格。移动次数表示路程。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 从自然语言处理任务起家,又在图像分类和生成领域大放异彩,所向披靡的 Transformer 会成为下一个神话吗? 想象一下你走进一家本地的五金店,在货架上看到一种新型的锤子。你听说过这种锤子:它比其他锤子敲得更快、更准确,而且在过去的几年里,在大多数用途中,它已经淘汰了许多其他锤子。 此外,通过一些调整,比如这里加一个附件,那里拧一个螺丝,这种锤子还能变成一把锯,其切割速度能媲美其他任何替代品。一些处于工具开发前沿的专家表示,这把锤子可能
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自 Quanta Magazine 机器之心编译 从自然语言处理任务起家,又在图像分类和生成领域大放异彩,所向披靡的 Transformer 会成为下一个神话吗? 想象一下你走进一家本地的五金店,在货架上看到一种新型的锤子。你听说过这种锤子:它比其他锤子敲得更快、更准确,而且在过去的几年里,在大多数用途中,它已经淘汰了许多其他锤子。 此外,通过一些调整,比如这里加一个附件,那里拧一个螺丝,这种锤子还能变成一把锯,其切割速度能媲美其他任
明敏 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT大火,却把知名科幻杂志气到“掀桌子”了! 甚至决定暂停接收投稿,归期不明。 原因只有一个:用AI写小说混投稿的人,太多了。 这家曾3次获得雨果奖最佳半职业杂志奖、在圈内小有名气的线上杂志,过去20天里收到了超过500份垃圾投稿,占到总投稿数量的38%。 其中大部分都有AI参与,“模式非常明显”。 而这些AI参与的作品,质量参差不齐,抄袭的情况比比皆是。 为此,杂志社不得不花大量精力来鉴定投稿文章。 更何况,这背后还扯到钱的问题,按照
4 JOSN提取器和JSON JMSPath提取器比较 为了更好让大家理解JOSN提取器和JSON JMSPath提取器,我们在网上建立一个JSON文件food.json。内容如下。
记忆宫殿如何运用到生活中,比如用来记忆编程语言。那么就先要找到地点,即宫殿 让每一个地点存放一部分知识内容。比如自己熟悉的卧室,或者院子,能够清楚的记忆 起来这条路线上的布置和东西,然后找出一些有特征的容器用来与知识绑定。例如将默认端口号 分为三类:5位数字一类,4位数字一类,4位数字又划分成大于开头第一位数字大于5的和不大于5的
一只名叫亚里士多德的人工智能刚刚通过了美国八年级的科学测试,上周,这条新闻占据了美国多家新闻网站的首版。
在知乎上看到一个问题:“可以用 Python 做哪些神奇好玩的事情?”。被赞同最多的一个回答提到了一个叫做Kurt Grandis的程序员,他用Python做了一套自动防御水枪系统抵御他家后院时常出现的松鼠。在PyCon 2012会上,他分享了这个神奇的系统 -- Militarizing your backyard with Python。 整个系统的技术难度倒不是非常高,用了几样比较成熟的技术:OpenCV、Blob Detection、SVM、Arduino。 抛开中间具体的技术细节,大概的流程差不多
起因 去年刚来公司,我便接手了腾讯LB这款App的性能测试工作。 当时的性能测试的需求是,采集腾讯LB在“前台导航”“后台导航”等数个场景下的电流值、cpu、内存、流量等数据。而当时的采集手段是:使用GT(一款优秀的性能测试的组件,插件中支持了GPS轨迹回放的功能,更多可以参考GT的官网 http://gt.qq.com/)回放一段固定的GPS轨迹,然后发起导航后使用GT来采集数据。 具体过程如下: 从上图可见,整个过程中需要人工干预,其中设置GT和操作App是一个重复、繁琐的过程。并
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 由于缺乏规律的食物摄入,哺乳动物如何在冬眠期间维持生理功能一直是个谜。 虽然它们可以通过贴秋膘,慢代谢的方式节约能量,但这还是不够。 更糟糕的是,冬眠导致长时间无法活动,再加上饥饿,会促使身体分解肌肉蛋白以产生能量。 而一旦肌肉蛋白被分解,肌肉萎缩也就在所难免。 那冬眠动物是如何克服这个障碍的呢? Science上最新刊登的一项研究揭示了其中的奥妙。 锁定氮元素流失 在肌肉蛋白被分解这个问题上,最核心的损失是氮元素的流失。 用蛋白质提供能量的同时会有副
本文译自 Wolfram 博客:https://blog.wolfram.com/2014/12/05/flying-with-machine-guns/。点击左下角“阅读原文”下载本文源代码。
选自 Quanta Magazine 机器之心编译 作者:Stephen Ornes 机器之心编辑部 从自然语言处理任务起家,又在图像分类和生成领域大放异彩,所向披靡的 Transformer 会成为下一个神话吗? 想象一下你走进一家本地的五金店,在货架上看到一种新型的锤子。你听说过这种锤子:它比其他锤子敲得更快、更准确,而且在过去的几年里,在大多数用途中,它已经淘汰了许多其他锤子。 此外,通过一些调整,比如这里加一个附件,那里拧一个螺丝,这种锤子还能变成一把锯,其切割速度能媲美其他任何替代品。一些处于工具
贪吃虫是 Nibbles 的克隆。玩家开始控制一个不断在屏幕上移动的短蠕虫。玩家无法停止或减慢蠕虫,但他们可以控制它转向的方向。红苹果随机出现在屏幕上,玩家必须移动蠕虫以使其吃掉苹果。每次蠕虫吃掉一个苹果,蠕虫就会增长一个段,并且新的苹果会随机出现在屏幕上。如果蠕虫撞到自己或屏幕边缘,游戏就结束了。
HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是14年Chen&Manning的论文(A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks),这里还有一个发在了Github的实现程序,其实现语言为Python。除此之外,你还可以参考ljj123zz 的CSDN 一篇博客:blog.csdn.net/ljj123zz/article/details/78834838
受疫情影响,今年的春节快消品市场不同以往,线下销售遇冷,对于休闲零食企业来说,依然如此,而据品牌提供1-2月线上销售数据显示,却迎来小阳春。
---- 新智元报道 编辑:袁榭 好困 【新智元导读】一个看似简单的算法,不仅彻底改变了神经网络处理语言的方式,而且还逐渐地影响到了整个计算机视觉领域。也许,它所带来的可能性远不止这些。 现在在AI业界家喻户晓的Transformer,究竟是怎样在短短时间爆火的? Transformer的起源 想象一下你逛附近的五金店,在货架上看到一种新型的锤子。它比其他锤子敲得更快、更准确,在过去几年里,它已经淘汰了许多其他锤子,至少在大多数用途中是这样。 而且通过一些调整——这里加个附件,那里加个扭矩——这
有N个小松鼠,它们的家用一个点x,y表示,两个点的距离定义为:点(x,y)和它周围的8个点即上下左右四个点和对角的四个点,距离为1。现在N个松鼠要走到一个松鼠家去,求走过的最短距离。
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