在以网络为主的当今社会，工作和生活都离不开互联网。我们可以通过网络获取资源、学习知识，以及进行休闲娱乐等等。对于公司而言，它希望员工能够用有限的时间创造更多的价值，从而为公司带来巨大的收益。因此，公司需要有效地管理员工，这时候需要借助一些工具来加强管理。
当今要是说起人工智能，聊起AI，每个人或多或少都能说出一点，从历史到未来，从图灵到冯诺依曼，从SVM到CNN等等，但是如果问你是否知道机器学习和模式识别有什么区别？我相信大多数人很懵圈，这两个东西不是一样的吗？难道还有区别！【AI-1000问】第四问我们就聊聊它们的区别。
安妮 唐旭 编译自 KDnuggets 量子位出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。在KDnuggets网站发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。 算法概览 我们先设想这样一个自动驾驶场景——汽车的信息
模式识别简单来说就是使用计算机算法自动发现数据中隐藏的规律，并利用这些规律来处理数据，比如对数据进行分类。下面会以手写数字识别为例，介绍模式识别中的常见术语。
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。 图1 人工智能并非将人放入一台计算机中（图片来源于 WorkFus
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。 环绕四周，你会发现不缺乏一些初创的高科技公司招聘机器学习专家的岗位。而其中只有一小部分需要深度学习专家。我敢打赌，大多数初创公司都可以从最基本的数据分析中获益。那如何才能发现未来的数据科学家？你需要学习他们的思考方式。 三个与“学习”高度相关的流行词汇 模式识别（Pattern recognition）、机器学习（machine learning）和深度学习（de
概要：不同的自动驾驶算法。 来源：雷锋网 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄像头或者是物联网。 车载
AI科技评论按：本文原载于 kdnuggets，由林立宏、吴楚编译。 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达
作者：Tomasz Malisiewicz 【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解
本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓
【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何
AI 研习社按：本文原载于 kdnuggets，由林立宏、吴楚编译。 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄
Robert Lorenz（德国籍），澎思科技资深算法研究员，德国柏林洪堡大学数学系博士，致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发，尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发，负责数个子研究课题的攻坚工作。
最近青润去了一趟阿坝州红原县，是为了我们的牦牛穿戴设备过去进行运动数据采样的，结果遇到了一家深圳做车联网公司的cto，这位年轻的cto宣称自己公司有几十位来自bat的大数据专家程序员，年薪都是百万以上的，轻松搞定模式识别算法，并直言模式识别和大数据没有区别。
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
焊接是制造业中的关键工艺，广泛应用于汽车、航空航天、船舶制造和建筑等领域。随着科技的进步，传统的焊接质量检测方法逐渐暴露出效率低下、精度不足等问题，焊接视觉监控技术应运而生。今天跟踪创想焊缝跟踪系统小编一起了解焊接过程视觉监控技术的应用与挑战。
美国卡内基梅隆大学与约翰霍普金斯大学、哈佛大学等机构的研究人员计划共同开展一项人脑逆向工程研究。卡内基梅隆大学宣布启动了一项为期5年、投资1200万美元的研究项目，目标是揭示神经回路的奥秘与大脑的学习方式。研究人员将利用这些研究成果使计算机的思维方式更加类人化。 由该校计算机科学系与神经认知中心（CNBC）教授Tai-Sing Lee领头的这个项目的经费来源于“大脑皮层网络机器智能”研究项目（MICrONS）。Lee领导的团队希望能够发现大脑视觉系统的信息处理原理与规律，有了这方面的深入认识，便有助于革新机
今天，机器学习算法被广泛应用于解决自动驾驶汽车制造的各种挑战问题中。人类将传感器数据处理集成到汽车的ECU(电子控制单元)中。 提高机器学习的利用率去完成新的任务是十分必要的，潜在的应用包括对驾驶员条件的评估，或者通过不同的外部和内部传感器进行数据融合，比如激光雷达、雷达、相机或物联网。 运行车载信息娱乐系统的应用程序可以接收来自传感器数据融合系统的信息，例如，如果它发现司机有什么不对劲的地方，就有能力直接将汽车开到医院。这个基于机器学习的应用程序还包括驾驶员的语音、手势识别和语言翻译。算法被分为
来源：机器人圈 作者：多啦A亮 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。 ［导读］无人驾驶被认为是未来人工智能技术应用的最大市场规模和影响力的落脚点。近年来，为了使汽车能够安全可靠地“自主”上路，研究人员可没少花心思。本文编译自kdnuggets，该文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。我们一起来看看，哪些技术将影响未来下一代出行？ 今天，机器学习算法被广泛应用，以解决制造无人驾驶汽车行业中出现的各种挑战。随着传感器数据处理在汽车ECU（电子控制
随着电子控制单元传感器数据处理这项技术的继续发展，人们也越来越期待运用更优化的机器学习，来完成更多新挑战。未来的潜在应用场景包括：通过内外部传感器（包括激光雷达，声学雷达，相机和物联网等）数据综合评估驾驶者状态，分类情景驾驶，等等。
AI领域的投资一直在增长，预计今年余下时间将会增长约300％。超过25亿人都在使用社交媒体，占世界人口的三分之一。而且AI在帮助企业与网络潜在客户进行沟通方面发挥了很大的作用。 尽管对人工智能来说前路
无人驾驶一般包括五个等级，但是不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面，其中环境感知方式主要有视觉识别、毫米波雷达感知和激光雷达感知。毫米波雷达感知和激光雷达镁客君在《简析无人驾驶雷达技术，毫米波雷达和激光雷达应相辅相成》一文中有过分析，今天我们就来说一下视觉识别。 特斯拉曾经因视觉识别的缺陷而被人口诛笔伐 今年分别发生在美国和中国的两起特斯拉自动驾驶状态下的车祸致死事件，本质上就是因为视觉识别技术的缺陷导致。具体分析如下： 美国的车祸中，由于特斯拉车上的毫米波雷达装位置较低，无法检测卡车
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 张礼俊，刘晓莉，Yawei 当今，机器学习算法已被广泛运用，尤其是处理自动驾驶中遇到的问题时。随着电子控制单元传感器数据处理这项技术的继续发展，人们也越来越期待运用更优化的机器学习，来完成更多新挑战。未来的潜在应用场景包括：通过内外部传感器（包括激光雷达，声学雷达，相机和物联网等）数据综合评估驾驶者状态，分类情景驾驶，等等。 这项车载系统中的应用能够通过分析上述传感器收集到的讯息作出应对。比如，检测到驾驶者异常，则将车辆自动驾驶到医院。这项基于机器学习的应用还具备识
文字，一种信息记录的图像符号，千年来承载了太多的人类文明印记。OCR，一种自动解读这种图像符号的技术，一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天，数字图像纷繁复杂，如何便捷高效的获取其中的文字信息，更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一，OCR经历了长时间的发展变化，各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在： OCR（光学字符识别技术），是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息，利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析，形成相应的字符特征描述
使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析；快速有效地原型化新算法；并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。
大数据文摘出品 参加聚会，拿起一杯酒，闻一闻，如果你能迅速说出这款酒的品牌、地区和风格，那你一定会收获全场焦点。 大部分人可能还是跟文摘菌一样，闻了一下，啥都闻不出来。 这倒不是说我们鼻子不行，毕竟很少喝酒，闻的也少，如果闻多一点，多训练训练，说不定大家也能闻得出来。 说到训练，经过训练的AI能不能学会品酒呢？ 2月1日发表在《IEEE传感器杂志》(IEEE Sensors Journal)上的一项研究描述了一种新型电子鼻，它在分析威士忌时出人意料地准确，而且只需“闻”一下，就能以95%以上的准确率识别
ABM: Automatic Business Modeler：可自动构建准确和可解释的预测模型，商业软件。 AutoDiscovery from ButlerScientifics：在科学实验或临床研究数据中揭示复杂关系的智能探索性数据分析软件。 Automatic Statistician project：探索可能的统计模型的开放式空间系统，发现对数据的良好解释，然后用数字和自然语言文本生成一份详细的报告。常用于项目研究。 auto-sklearn：自动化的机器学习工具箱和scikit-
如今，机器学习算法正大规模地用于解决自动驾驶汽车产业日益增多的问题。结合 ECU (电子控制单元）传感器数据，我们须加强对机器学习方法的利用以迎接新的挑战。潜在的应用包括利用分布在车体内外的传感器，比如激光探测、雷达、摄像头或者物联网（IoT)，融合各类数据进行驾驶员状况评估或者驾驶场景分类。
选自kdnuggets 作者：Savaram Ravindra等 参与：Lj Linjing、蒋思源 机器学习算法可以融合来自车体内外不同传感器的数据，从而评估驾驶员状况或者对驾驶场景进行分类。本文将粗略讲解一下各类用于自动驾驶技术的算法。 如今，机器学习算法正大规模地用于解决自动驾驶汽车产业日益增多的问题。结合 ECU (电子控制单元）传感器数据，我们须加强对机器学习方法的利用以迎接新的挑战。潜在的应用包括利用分布在车体内外的传感器，比如激光探测、雷达、摄像头或者物联网（IoT)，融合各类数据进行驾驶员状
内容概要：米兰大学计算机系的研究团队，试图用隐式马尔科夫方法将猫咪在不同环境状态下的喵喵叫识别出来，他们还真的成功了。
脑机接口（BCI）技术在运动康复中表现出广泛的潜力，主要依靠神经可塑性来恢复运动功能并改善中风患者术后的生活质量。不过一般单纯依靠EEG信号输入的BCI系统通常很难自然地实时传达多任务软体机器人所需的各种控制命令。而多模态人机界面系统(mHMI)，集合眼电信号(EOG)、脑电图(EEG)和肌电图(EMG)的特征来生成多维控制指令，有助于构建更友好、人性化的BCI辅助系统，帮助残疾人及运动障碍患者更便捷地完成基本动作。
抗生素耐药性，是人类社会中最严重的医疗问题之一，目前每年在欧洲造成超过2.5万人死亡，在美国造成3.5万人死亡。几十年来，具有抗菌素耐药性的微生物数量一直在增加。这些微生物引起的感染缺乏有效的治疗方案。在过去几十年里，人们发现抗生素缺乏，严重影响了经济和人类的福祉。因此，当前重要的是，人类必须开发出能够对抗耐多药微生物，并减缓抗生素耐药性的进化和传播的抗菌素。
则运行接下来的demo代码，检测结果将如下：（截图中蓝色箭头所指的红色方框即为程序所匹配并绘制的）
来源：大数据文摘本文约2000字，建议阅读5分钟800张图只要2分钟，程序已封装。 近日，根据复旦大学报道，学校信息科学与工程学院博士生李小康使用OCR和正则表达式帮助学院几分钟核查完数百人核酸完成截图，大大提高了核查效率和精度。 相关话题在知乎上也引起了众多讨论，目前该话题已经得到了300多万次浏览。 用OCR和正则表达式“防疫” 首先，我们需要简单介绍一些OCR。 OCR，英文全称Optical Character Recognition，即光学字符识别，也可简单地称为文字识别，这是文字自动输入的
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。 Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此，
雷锋网按：本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理，本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题，作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后，我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术，我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界？ 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间，机器学习、深度学习的概念非常火，尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事，引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念，比较容易混淆，以至于很多媒体在写报道时
目前安智已经完成了77Ghz全功能毫米波雷达的自主研发，并且已经有产品搭载于量产车。 说到ADAS领域，镁客君前后接触过不少公司，只是这些公司的产品目前仅仅是能够监测和提醒，并不能控制车辆。 而我们今
今年在Orlando召开的年度Gartner Symposium/ITxpo会议上，我们有幸窥视到了Gartner关于未来的十大战略性技术趋势预测。这些趋势预计将到2020年之前都会给企业和机构带来深刻的影响。 今年的发展趋势有三大主题：The digital mesh（数字网）、smart machines（智能设备）和the new IT reality（新IT现实技术）。 1、设备间互相通信 虽然当今设备日益网络化，但它们大多数还是处于独立工作状态。在Gartner预测的设备网中，情况将会改变。不同设
大数据文摘出品 作者：Caleb 上海尚未解封。 4月9日，在上海市疫情防控工作新闻发布会上，上海市副市长、市疫情防控工作领导小组副组长宗明表示，3月1日以来，上海市已持续开展了多轮次核酸筛查或抗原检测。 自4月4日上海宣布进行全员核酸检测以来，截至4月8日24时，累计筛查约9527万人次，已完成检测的样本中累计检出阳性感染者9.44万余人。 面对如此数量的核酸报告，人工核查核酸报告费时费力，高压之下些许错误也无法避免，有什么更好的办法吗？ 4月7日，根据复旦大学报道，学校信息科学与工程学院博士生李小康
今年在Orlando召开的年度Gartner Symposium/ITxpo会议上，我们有幸窥视到了他们关于未来的十大战略性技术趋势预测。这些趋势预计将到2020年之前都会给企业和机构带来深刻的影响。 今年的发展趋势有三大类：The digital mesh（数字网）、smart machines（智能设备）和the new IT reality（新IT现实技术）。 1、设备间互相通信 虽然当今设备日益网络化，但它们大多数还是处于独立工作状态。在Gartner预测的设备网中，情况将会改变。不同设备，例如智能
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