12 月 25 日訊,最近關(guān)于特斯拉的好消息挺多的。先是特斯拉股價(jià)突破了 420 美元,近日特斯拉的自動(dòng)駕駛技術(shù)又更進(jìn)一步了。 據(jù)外媒報(bào)道,由美國(guó)特斯拉車主 12 月 24 日爆料,稱升
12月26日,記者從位于西安高新區(qū)的交叉信息核心技術(shù)研究院 (以下簡(jiǎn)稱“交叉核心院”)獲悉,“啟明910”人工智能加速芯片在西安研發(fā)成功。 實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛AI芯片從0到1的突破
(文章來(lái)源:教育新聞網(wǎng)) 多年來(lái),人工智能以無(wú)數(shù)突破使所有人驚訝,而今年也是如此。全年,我們目睹了強(qiáng)化學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面令人敬畏的創(chuàng)新。來(lái)自世界各地的科技公司對(duì)人工智能的各種飛躍進(jìn)行了
因?yàn)橘Y本的涌入、智能家居的火熱和人工智能的崛起,市場(chǎng)對(duì)語(yǔ)音市場(chǎng)的關(guān)注度迅速提升。尤其是近年來(lái)隨著亞馬遜、谷歌、華為和BAT等廠商入局智能音箱,爭(zhēng)先押寶這個(gè)智能家居的關(guān)鍵入口之后,語(yǔ)音市場(chǎng)變得空前
AI芯片創(chuàng)企探境科技發(fā)布用于語(yǔ)音識(shí)別降噪的高計(jì)算強(qiáng)度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HONN),并提出了增強(qiáng)識(shí)別一體化的端到端識(shí)別流程。HONN在遠(yuǎn)場(chǎng)和高噪聲等環(huán)境下的識(shí)別率明顯優(yōu)于DNN。 此前在今年9月,
IDC 預(yù)計(jì),2019 年全球智能家居設(shè)備市場(chǎng)出貨量將達(dá)到 8.327 億臺(tái),將同比增長(zhǎng) 26.9%。蛋糕之大讓業(yè)界一片歡騰,尤其是進(jìn)入門檻較低的語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用市場(chǎng),吸引了眾多 AI 創(chuàng)業(yè)公司的目
2019世界人工智能大會(huì),工作人員演示一款基于5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制的機(jī)器人。新華社發(fā) ?智能“小冰”在創(chuàng)作繪畫。新華社發(fā) 近期,清華大學(xué)-中國(guó)工程院知識(shí)智能聯(lián)合研究中心
當(dāng)我們考慮機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),首先能夠想到的是,通過服務(wù)器集群搭建的大數(shù)據(jù)中心和云平臺(tái),對(duì)于很多機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用來(lái)講,這是一個(gè)存在了很多年的標(biāo)準(zhǔn)搭建方式。但近些年來(lái),隨著硬件能力的不斷提升、物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的出
人工智能是這幾年非?;鸬募夹g(shù),上至九十九下至剛會(huì)走都對(duì)人工智能或多或少的了解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的核心,也就是說沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就沒有人工智能,那么這篇文章就帶大家學(xué)習(xí)一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的知識(shí)。這篇文
近期,清華大學(xué)-中國(guó)工程院知識(shí)智能聯(lián)合研究中心、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)評(píng)選基地聯(lián)合發(fā)布了《2019人工智能發(fā)展報(bào)告》,遴選了13個(gè)人工智能的重點(diǎn)領(lǐng)域,包括深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、
2019世界人工智能大會(huì),工作人員演示一款基于5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制的機(jī)器人。新華社發(fā) 智能“小冰”在創(chuàng)作繪畫。新華社發(fā) 近期,清華大學(xué)-中國(guó)工程院知識(shí)智能聯(lián)合研究中心、中國(guó)人工智
近年來(lái),人工智能迅猛發(fā)展,即便是沒有深入了解過人工智能技術(shù)的人,想必也或多或少地聽過兩個(gè)術(shù)語(yǔ)——符號(hào)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨著人工智能的發(fā)展不斷成熟,MIT-IBM 沃森人工智能實(shí)驗(yàn)室主任 Dav
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用是執(zhí)行對(duì)于傳統(tǒng)視覺或模式識(shí)別系統(tǒng)來(lái)說具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。通過使每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自不同,并針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì),它可以更高效、更精確地執(zhí)行任務(wù)。 所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織模式都是在多個(gè)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決分類、回歸、函數(shù)估計(jì)和降維等問題中非常有用。然而,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠在某些問題上獲得更高的性能。本文將概述最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——包括遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和腦回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——以及如何
據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道,自牛頓時(shí)代起,如何預(yù)測(cè)三個(gè)圍繞彼此旋轉(zhuǎn)的天體的運(yùn)動(dòng)路徑一直令物理學(xué)家頭痛不已。而如今利用人工智能技術(shù),片刻時(shí)間便可解決這一問題。 牛頓最早在17世紀(jì)提出了三體問題,但事實(shí)
隨著世界范圍內(nèi)的人口老齡化情況不斷加重,對(duì)醫(yī)療水平提升的訴求等級(jí)也不斷提升。而精確的診斷技術(shù),能夠提早疾病的發(fā)現(xiàn),從而及時(shí)遏制病情的惡化,節(jié)省后續(xù)的開支,分子診斷無(wú)疑為精確診斷的需求提供了可能。
(文章來(lái)源:羅超頻道) 智能語(yǔ)音行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入蓬勃發(fā)展的時(shí)代,隨著智能設(shè)備的逐漸增多,用戶對(duì)語(yǔ)音交互的需求越來(lái)越大。在AIoT時(shí)代,智能設(shè)備的自然語(yǔ)言交互能力成為與用戶溝通的重要一環(huán)。當(dāng)用
“深度學(xué)習(xí)的鑰匙丟在了黑暗角落。”張鈸院士不止一次提出這個(gè)論點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)方法易受欺騙、易受攻擊已經(jīng)是研究者們達(dá)成的共識(shí),追其根本原因,張鈸歸結(jié)為:大家只是在燈亮的方向?qū)δP托扌扪a(bǔ)補(bǔ),沒有向人類深
眾所周知,動(dòng)物與生俱來(lái)就有獨(dú)特能力和傾向,馬出生后幾個(gè)小時(shí)就能走路,鴨子孵化后很快就能游泳,而人類嬰兒會(huì)自動(dòng)被臉吸引。大腦已經(jīng)進(jìn)化到只需很少或根本沒有經(jīng)驗(yàn)就能承擔(dān)起這個(gè)世界,許多研究人員希望在人
Index 多層感知機(jī)(MLP)介紹 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù) 多層感知機(jī)的反向傳播算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練技巧 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)