本文是我的毕业设计基于Tensorflow的深度学习与研究的番外篇，在这篇文章中，我将解决以下两个问题：
3D计算机视觉和AI的研究工作像两个摩天大楼一样并排发展。但是这些巨大的塔之间的旅程涉及爬上和爬下数十个楼梯间。
3D计算机视觉和AI的研究工作像两个并排的摩天大楼一样飞速发展。但是，它们之间的距离至今难以跨越。为了弥补这种鸿沟，NVIDIA今天发布了Kaolin，只需几步，就可以将3D模型移入神经网络领域。Kaolin可以简化为深度学习准备3D模型的工作，从300行代码减少到只有5行。
本文是我的毕业设计基于TensorFlow的深度学习与研究的完结篇，在本篇推文中，我将分为三个部分去写：
下周一我就要开始在 Facebook 上班了。趁入职之前，我想写一写我博士生涯的感悟；再不写就要凉啦。
翻译 | ziqi zhang 编辑 | Donna，波波 Luke Oakden-Rayner 是澳大利亚知名学府阿德莱德大学的在读医学博士生、放射线学专家，曾发表过多篇医疗人工智能方面的论文。他在顶级杂志《Nature》上发表的一项研究成果显示，其团队开创性地研发出可以预测人类寿命的仪器。他一直在追逐医疗AI领域的发展，从今年5月份开始，他写了一系列的博客来介绍这一领域的最新研究进展，目前更新到了第三篇，其系列博客的名字就叫《人类医学的终结 - 医学AI研究最前沿》（The End of Human
计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。 计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集，图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度不同的摄像机查看的图像或来自医疗扫描仪的多维数据。
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
在 Cortex，我们看到用户推出了基于深度学习的新一代产品，与以前不同的是，这些产品并非都是使用独一无二的模型架构构建的。
深度学习技术的不断普及，越来越多的语言可以用来进行深度学习项目的开发，即使是JavaScript这样曾经只是在浏览器中运行的用于处理轻型任务的脚本语言。
脑机接口(BCI)是一种系统，可将受试者(人类或动物)的大脑活动模式提取并转换为用于交互式应用程序的消息或命令。脑活动模式是通过脑电图(EEG)获得的信号。
经典人工智能方法在未来会得到关注吗？经典方法和深度学习的关系将如何发展？新的突破点又在哪里？
在Cortex这一平台上，有不少用户发布了基于深度学习的新一代产品，并且与之前不同的是，这些产品并非都是使用独一无二的模型架构创建的。
LeNet-5创造了卷积神经网络，但是LeNet-5并没有把CNN发扬光大，是CNN真正开始走进人们视野的是今天要介绍的——AlexNet网络。AlexNet网络源自于《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》这篇论文。作者是是Hinton率领的谷歌团队（Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E. Hinton），Hinton在上一篇博客我们也曾介绍过，他是深度学习之父，在人工智能寒冬时期，Hinton一直就默默地坚持深度网络的方向，终于在2006年的《Science》上提出了DNN，为如今深度学习的繁荣奠定了基础。AlexNet利用了两块GPU进行计算，大大提高了运算效率，并且在ILSVRC-2012竞赛中获得了top-5测试的15.3%error rate， 获得第二名的方法error rate 是 26.2%，可以说差距是非常的大了，足以说明这个网络在当时给学术界和工业界带来的冲击之大。
机器之心原创 参与：吴攀、QW 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 在山景城成功举行，在首日的 Keynote 中，谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而作为 AI First 的开发者大会，Google I/O 也自然安排了许多有关机器学习开发的内容，比如《教程 | 如何使用谷歌 Mobile Vision API 开发手机应用》。当然毋庸置疑，TensorFlow 也是本届 I/O 大会的关键核心之一。当地时间 18 日下午，谷歌 TensorFlow 开发者支持 Josh Gor
【编者按】随着人工智能的发展，机器已经可以完成更多的操作，然而让机器人如人脑一样的思考仍遥遥无期。同时，业内对“深度学习有帮助机器人大脑进化的可能”已达成共识。这里我们看Derrick Harris对“Robotics: Science and Systems”会议内容的总结。 以下为译文： 下次你看到机器人给人递咖啡，问简单的问题，甚至开车，千万不要大惊小怪。 是的，很多所谓的智能或学习机器人仍然只能做简单的事情，它们不能按照人的大脑的方式工作。然而机器学习确实很难，大多数人工智能事实上非常工程化。发现人
大数据文摘作品 编译：及子龙，张礼俊 余志文，钱天培 从简单的图像分类到3D位置估算，在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。 如同其他的机器视觉问题一样，目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前，让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。 目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类 在计算机视觉领域中，最为人所知的问题便是图像分类问题。 图像分类是把一幅图片分成多种类别中的一类。 ImageNet是在学术界使用的最受欢迎的数据集之一
本文介绍健康医疗的深度学习技术，重点讨论了计算机视觉、自然语言处理、强化学习和广义方法的深度学习。我们描述这些计算技术如何影响医学的几个关键领域，并探索如何构建端到端系统。计算机视觉的讨论主要集中在医学成像上，自然语言处理则主要关注其在电子健康记录数据等领域的应用。同样，在机器人辅助手术的背景下讨论了强化学习，并综述了基因组学的广义深度学习方法。
翻译/海霞 责编/仲浩,摘自CSDN 下次你看到机器人给人递咖啡，问简单的问题，甚至开车，千万不要大惊小怪。 是的，很多所谓的智能或学习机器人仍然只能做简单的事情，它们不能按照人的大脑的方式工作。然而机器学习确实很难，大多数人工智能事实上非常工程化。发现人类与机器人之间的正确的交互方式可能更难。 然而，深度学习（当今人工智能研究员的常用手段）可能成为机器人大脑的进化途径。本月早些时候，我参加了Robotics: Science and Systems会议，对研究机器人技术的数量印象深刻，机器人技术似乎都可
OCR，或光学字符识别，是最早的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此，早在2012年深度学习热潮之前，OCR就有了各种不同的应用，有些甚至可以追溯到1914年 。
【导读】第25届ACM国际多媒体会议（ACM Multimedia, 简称ACM MM）于2017年10月23日至27日在美国硅谷Mountain View隆重举行。微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士为大会带来了题为《Deep Learning for Intelligent Video Analysis》的分享报告, 介绍了基于深度学习的智能视频分析相关的最新成果。为此，专知内容组整理了的梅涛博士的slides，进行了解读，请大家查看，并多交流指正！ 此外，请查看本文末尾，可下载最新ACM MM 2017
丰色 编译整理 量子位 | 公众号 QbitAI AI大牛吴恩达不久前刚被检测出新冠阳性，许多网友都向他表达了早日康复的祝愿。 如今，他的工作重心放在了他的Landing AI公司上。 这是一家专门面向制造业厂商数字化转型的初创公司，创立目标就是帮助制造业公司更快速、轻松地构建和部署人工智能系统。 对于传统企业来说，预训练好的模型都是基于公开数据，实际派不上用场。 但毕竟是传统企业，上哪儿收集海量的特定数据来支撑训练？ 那Landing AI是如何克服的这个困难？ 最近，吴恩达在接受IEEE Spect
自 2012 年以来，经过视觉领域诸多学者们的不懈努力，「物体识别」、「人脸检测」等传统任务的性能在一定程度上达到饱和，因此纵观本届 979 篇入选论文，我们会看到研究者们纷纷将目光转向近年来的一些新兴问题。在今年，商汤的研究者们就大规模分布式训练、人体理解与行人再识别、三维场景理解与分析、底层视觉算法、物体检测、识别与跟踪、深度生成式模型、视频与行为理解等多个问题展示了自己的最新工作。
机器之心原创 作者：微胖、吴攀 李佳，谷歌云机器学习/人工智能研发负责人（Head of R&D, AI/ML, Senior Director at Cloud，Google）。本科毕业于中国科大自动化系。新加坡南洋理工大学硕士。在伊利诺伊大学香槟分校、普林斯顿大学与斯坦福大学跟随李飞飞从事计算机视觉研究。2011 年获斯坦福大学计算机科学博士。曾在谷歌实习，2011 年加入雅虎，2014 年成为雅虎资深研究员，开始领导雅虎实验室的视觉计算和机器学习部门。2015 年 2 月，Snapchat 聘请李佳担
【新智元导读】本文是一个40多岁、完全没有编程经验的人学习机器学习的经验谈。作者把编程视为学习一门新的外语，而学会深度学习这门语言就可以和未来对话：你不需要先成为一个编程专家或数学奇才再来学习编程，你只需要愿意学习，并且能够很好地使用 Python 和 Numpy。 我不是程序员，也不是数学家。大学时上过一门必修的计算机科学课程，而我只是勉强通过——那已经是20多年前的事情。然而，现在，在我40多岁的时候，我坐在门廊上与我的新朋友 Python 和 Numpy 作战，自愿地尝试建立我的第一个神经网络。事情是
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天、吴攀 图像分类是人工智能领域的基本研究主题之一，研究者也已经开发了大量用于图像分类的算法。近日，Shiyu Mou 在 Medium 上发表了一篇文章，对五种用于图像分类的方法（KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习）进行了实验比较，该研究的相关数据集和代码也已经被发布在了 GitHub 上。 项目地址：https://github.com/Fdevmsy/Image_Classification_with_5_methods 图像分类，顾名
深度学习正在推动从消费者的手机应用到图像识别等各个领域的突破。然而，运行基于深度学习的人工智能模型带来了许多挑战。最困难的障碍之一是训练模型所需的时间。 需要处理大量的数据和构建基于深度学习的人工智能
作者 | 波波 上周，由强化学习加持的AlphaZero，把DeepMind在围棋上的突破成功泛化到其他棋类游戏：8小时打败李世石版AlphaGo，4小时击败国际象棋最强AI——Stockfish，2小时干掉日本象棋最强AI——Elmo，34小时胜过训练3天的AlphaGo Zero。 对于这个不再需要训练数据的AlphaZero，有人将其突破归功于DeepMind在实验中所用的5064个TPU的强大计算能力，更有甚者则将整个深度学习的突破都归功于算力，瞬间激起千层浪。 很快，南大周志华教授就在微
NeurIPS 汇聚了人工智能和深层学习领域的杰出人才，近年来随着名气的上升，门票一度比 Taylor Swift 的演唱会还难买（更多内容回看《听说 NIPS 2018 门票十分钟卖光，机器学习圈子炸了锅》）。该会议主要聚焦于深度学习领域。深度学习是使用多层互联的人工神经网络对高维数据进行建模的过程，其对于图像分类、语音识别、自动驾驶汽车、面部识别，甚至手机的拼写自动纠正功能等方面的突破具有关键作用。由于深度学习已经成为近来人工智能进展的核心部分，NeurIPS 可以被视作更大的人工智能生态系统的标志性会议。
导读：上一期介绍了无人驾驶的发展现状，今天我们来了解一下深度学习和机器学习的不同实践和运用（文末更多往期译文推荐） GoodData数据科学和机器学习高级总监Arvin Hsu 认为，尽管深度学习和机
最近，GitHub上出现一份深度学习资源，涵盖深度学习的各个方面，包括论文、数据集、课程、图书、博客、教程、框架等。
人工智能------机器学习-------深度学习 应用：网络安全、交通网络、社交网络…
近日，深度学习先驱Yann LeCun接受了Gradient Podcast的采访，畅谈了他在80年代早期的AI研究以SSL的最新发展。
机器学习入门好文，强烈推荐 深度神经网络全面概述：从基本概念到实际模型和硬件基础 神经网络与深度学习 27种深度学习主流神经网络 三分钟搞懂深度学习：物体的识别和检测，以“找椅子”为例 ：代码和遇到问题后的解决方法 物体识别SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）：可以使用 图像物体分类与检测算法综述：数据图像收集 训练自己haar-like特征分类器并识别物体（1）：opencv 【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（2）:ope
今天为大家介绍的是来自Michael Eisenstein的一篇报道。深度学习正推动算法的发展，使其能够理解来自各种显微镜技术的图像。
本次分享的文章是2023年收录在计算机视觉领域的顶刊“CVPR”（级别：视觉类TOP）期刊上。该期刊详细信息可关注公众号 AI八倍镜 点击菜单项查询。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.15692
图像识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。深度学习模型在图像识别中的应用已经取得了显著的进展，使计算机能够像人一样理解和分类图像。本文将介绍如何使用深度学习模型来识别CIFAR-10数据集中的图像，并对模型的准确率进行分析。
“酒”一直在我们中华民族的传统文化中占据着不可或缺的位置，更有“无酒不成席、无酒不成礼”之说。而当今“全球酒坛”百花齐放，成千上万的酒品琳琅满目，我们如何了解这些酒的特点和它们身后的故事呢？“百瓶App”的产品研发团队就敏锐的发现了这一独特的需求，力争为“酒圈”的消费者提供更贴心、人性化的体验，并通过百度飞桨开源深度学习平台的助力，完成了“百瓶App”中的“扫酒标识酒”的功能，让各类酒友都变成识酒达人。
摘要：行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。从视频中准确提取人体动作的特征并识别动作，能为医疗、安防等领域提供重要的信息，是一个十分具有前景的方向。
深度学习入门系列1：多层感知器概述 深度学习入门系列2：用TensorFlow构建你的第一个神经网络 深度学习入门系列3：深度学习模型的性能评价方法 深度学习入门系列4：用scikit-learn找到最好的模型 深度学习入门系列5项目实战：用深度学习识别鸢尾花种类 深度学习入门系列6项目实战：声纳回声识别 深度学习入门系列7项目实战：波士顿房屋价格回归 深度学习入门系列8：用序列化保存模型便于继续训练 深度学习入门系列9：用检查点保存训练期间最好的模型 深度学习入门系列10：从绘制记录中理解训练期间的模型行为 深度学习入门系列11：用Dropout正则减少过拟合 深度学习入门系列12：使用学习规划来提升性能 深度学习入门系列13：卷积神经网络概述 深度学习入门系列14：项目实战：基于CNN的手写数字识别 深度学习入门系列15：用图像增强改善模型性能 深度学习入门系列16：项目实战：图像中目标识别 深度学习入门系列17：项目实战：从电影评论预测情感 深度学习入门系列18：循环神经网络概述 深度学习入门系列19：基于窗口（window）的多层感知器解决时序问题 深度学习入门系列20：LSTM循环神经网络解决国际航空乘客预测问题 深度学习入门系列21：项目：用LSTM+CNN对电影评论分类 深度学习入门系列22：从猜字母游戏中理解有状态的LSTM递归神经网络 深度学习入门系列23：项目：用爱丽丝梦游仙境生成文本
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 任务是中医药领域的问题生成挑战，而问题生成属于NLG中重要的一种应用。 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq模型来端到端地实现问题生成，而模型的输入为篇章和答案，输出为问题。 文本长度分布 篇章文本长度在100以
深度学习是非常消耗计算资源的，毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要？在构建深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
今天给大家介绍我们湖南大学DrugAI课题组发表在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇综述。这篇综述从“单一神经网络、多任务学习、迁移学习和混合模型”这4个方面，介绍了近年来深度学习如何从生物医学文献文中挖掘命名实体以及相关数据集。作者挑选了几个有代表性的方法，在6个常用的数据集上进行了实验比较。结果发现，深度学习的方法要普遍优于传统方法，并且不同的方法和数据集之间也有较大的差异。最后，作者总结了生物医学命名实体（BioNER）存在的一些挑战和未来的发展。
今天为大家介绍的是来自Viji M. Draviam团队的一篇论文。人工智能（AI）的发展促进了计算机视觉和深度学习（DL）技术在显微镜图像和影片评估中的应用增加。这种应用不仅解决了动态细胞生物过程的定量分析难题，还开始支持药物开发、精准医疗和基因组-表型组映射方面的进展。作者调查了现有的基于AI的技术和工具，以及开源数据集，特别关注于细胞和亚细胞结构及动态的分割、分类和跟踪的计算任务。作者从计算视角总结了显微镜视频分析中长期存在的挑战，并回顾了深度学习引导自动化在细胞动态研究中的新兴研究前沿和创新应用。
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 ---- 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展，研究人员和各大公司在图像识别，语音识别，推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前，在计算机视觉领域首先出现重大突破，这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前，Google Brain团队开源TensorFlow，使得我们可以灵巧快速地
AI 科技评论按：在深度学习界，「数据越多，模型表现就越好」是大家公认的规律，不过很多时候我们都不太清楚具体的「增加多少数据，能带来多大提升」。前几个月谷歌的一项大规模实验就有力地（甚至令人害怕地）证
应用路线：拿着Tensorflow或者Pytorch，对着教程搭一个两三层的模型，再在只有6万样本的mnist数据集上跑通。
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展，研究人员和各大公司在图像识别，语音识别，推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前，在计算机视觉领域首先出现重大突破，这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前，Google Brain团队开源TensorFlow，使得我们可以灵巧快速地开发自己的
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域，具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中，可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用，为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
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