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?機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 最新資訊

情緒再也藏不?。緼I從走路姿勢(shì)就能分辨！

  • 每個(gè)人的走路方式都各有不同，而且它還會(huì)泄露有關(guān)你的更多秘密，比如你每時(shí)每刻的情緒。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)你感到壓抑或沮喪時(shí)，你更有可能耷拉著肩膀，而不是昂首闊步地走路。
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Google AI負(fù)責(zé)人Jeff Dean：機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)更智能

  • 近日在“Google Solve with AI”活動(dòng)上，Google 資深研究員、Google AI 負(fù)責(zé)人Jeff Dean發(fā)表演講時(shí)指出，機(jī)器學(xué)習(xí)是解釋AI最好的一個(gè)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)能通過(guò)數(shù)據(jù)的積累，自動(dòng)收集信息，建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)，并找到一個(gè)模式，可以利用數(shù)學(xué)的運(yùn)算進(jìn)行推理?！暗窃趺词褂糜?xùn)練出來(lái)的功能，又是另一個(gè)命題了?！?/li>
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仿真到現(xiàn)實(shí)是機(jī)器人難以跨越的鴻溝

  • 　　奔跑、攀援、摔倒、爬起，對(duì)于野外動(dòng)物來(lái)說(shuō)，這些動(dòng)作是與生俱來(lái)的本能。我們?nèi)祟?lèi)出生后，掌握這些動(dòng)作的時(shí)間相對(duì)慢一些或者需要訓(xùn)練，但作為彌補(bǔ)，我們擁有非常精細(xì)的手部運(yùn)動(dòng)技能，可以從容操作各種工具?！　《娝苤?，無(wú)論是優(yōu)雅地行走還是自然地抓取，機(jī)器人在這方面的表現(xiàn)一直不盡如人意，步態(tài)運(yùn)動(dòng)的協(xié)調(diào)性和機(jī)器手的靈巧度一直是業(yè)界難題?！　〉F(xiàn)在，情況正一點(diǎn)點(diǎn)發(fā)生變化?！　?jù)日前英國(guó)《自然》新聞與觀點(diǎn)文章稱(chēng)，歷經(jīng)幾十年，機(jī)器人終于在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，開(kāi)始掌握自然地行走、奔跑和抓物的技能了。這一突破，被認(rèn)為拉開(kāi)了具有
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全新算法助機(jī)器學(xué)習(xí)抵抗干擾

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)模型受到攻擊將產(chǎn)生嚴(yán)重的后果，但如果對(duì)這一情形提前預(yù)防呢？就像人類(lèi)針對(duì)即將到來(lái)的病毒去接種疫苗一樣。據(jù)澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織（CSIRO）官方網(wǎng)站消息，該機(jī)構(gòu)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)，日前開(kāi)發(fā)了一套人工智能（AI）最新算法，可幫助機(jī)器學(xué)習(xí)抵御可能遇到的干擾。
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蟻群算法在一種物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療箱系統(tǒng)上的調(diào)度研究與應(yīng)用

  • 　　盧嘉軒，李 晉，周 延　　（上海大學(xué) 機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院 工程訓(xùn)練國(guó)家級(jí)教學(xué)實(shí)驗(yàn)示范中心，上海 200444）　　摘要：針對(duì)一種物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療箱系統(tǒng)，提出了一套使用機(jī)器學(xué)習(xí)和蟻群算法的藥物調(diào)度方法。該方法使用閾值劃分的方式，對(duì)取藥記錄建立了嶺回歸、隨機(jī)森林回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型，以預(yù)測(cè)不同醫(yī)療箱中各類(lèi)藥物的需求量。之后，根據(jù)硬件檢測(cè)的藥物實(shí)際數(shù)量，計(jì)算出各藥物的偏差值，在將調(diào)度問(wèn)題轉(zhuǎn)換為旅行商問(wèn)題以后，分別使用基本蟻群算法和最大最小蟻群算法對(duì)調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了求解和對(duì)比。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能較好地預(yù)測(cè)藥物的
  • 關(guān)鍵字： 201907  蟻群算法  機(jī)器學(xué)習(xí)  物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療箱  調(diào)度  旅行商問(wèn)題  

在MCU上運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)輕智能

  • 　　Enable light intelligence by using machine learning on MCUs作者/宋巖 恩智浦（中國(guó)）管理有限公司 MCU高級(jí)系統(tǒng)工程師 （北京 ?100022）　　摘要：簡(jiǎn)要探討了人工智能的主要實(shí)現(xiàn)方式——機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于MCU的可行性與特點(diǎn)。結(jié)合自己的實(shí)踐，介紹了在這類(lèi)資源受限的平臺(tái)上建模的要點(diǎn)、工作流程、配套工具、優(yōu)化方法，以及實(shí)踐的例子。筆者認(rèn)為，在智能物聯(lián)時(shí)代，也就是AIoT時(shí)代的蓬勃發(fā)展下，機(jī)器學(xué)習(xí)與MCU都在飛速發(fā)展，它們
  • 關(guān)鍵字： 201905  MCU  機(jī)器學(xué)習(xí)  邊緣  智能  

紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院運(yùn)用語(yǔ)音分析技術(shù) 開(kāi)發(fā)創(chuàng)傷后壓力癥候群診斷工具

  • 紐約大學(xué)(NYU)醫(yī)學(xué)院與SRI International的研究人員采用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)(statistical machine learning)技術(shù)：隨機(jī)森林(random forest)算法與語(yǔ)音分析(speech analysis)平臺(tái)SenSay Analytics的部分功能，開(kāi)發(fā)人工智能(AI)語(yǔ)音分析工具以支持創(chuàng)傷后壓力癥候群(PTSD)的臨床診斷。
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)助拳　減低醫(yī)療成本還能提升醫(yī)療成效

不可忽視的英偉達(dá) GPU 與阿里「暖科技」AI 推理應(yīng)用的遍地開(kāi)花

Watson醫(yī)藥AI工具銷(xiāo)售欠佳　IBM不再銷(xiāo)售給新客戶

  • IBM旗下Watson for Drug Discovery機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能(AI)工具近日傳出逐漸停售的消息，根據(jù)醫(yī)學(xué)新聞雜志STATR報(bào)導(dǎo)，該服務(wù)銷(xiāo)售情況雖欠佳，不過(guò)產(chǎn)品網(wǎng)頁(yè)仍在IBM官網(wǎng)上，IBM也解釋該服務(wù)并未完全停止。
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從算法到硬件以最高效率實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的AI應(yīng)用

  • 半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能手機(jī)、智能穿戴、通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域的驅(qū)動(dòng)下迎來(lái)了新一輪發(fā)展高潮，但同時(shí)其復(fù)雜度、性能、功率等挑戰(zhàn)是巨大的，過(guò)去將近十年，核心CPU的運(yùn)算速度和功耗已經(jīng)達(dá)到極致，滿足特定領(lǐng)域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副總裁兼亞太區(qū)總裁Danny Perng指出，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能領(lǐng)域，需要利用新的設(shè)計(jì)方法和設(shè)計(jì)工具加速芯片設(shè)計(jì)。
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從算法到硬件以最高效率實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的AI應(yīng)用

  • 半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能手機(jī)、智能穿戴、通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域的驅(qū)動(dòng)下迎來(lái)了新一輪發(fā)展高潮，但同時(shí)其復(fù)雜度、性能、功率等挑戰(zhàn)是巨大的，過(guò)去將近十年，核心CPU的運(yùn)算速度和功耗已經(jīng)達(dá)到極致，滿足特定領(lǐng)域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副總裁兼亞太區(qū)總裁Danny Perng指出，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能領(lǐng)域，需要利用新的設(shè)計(jì)方法和設(shè)計(jì)工具加速芯片設(shè)計(jì)。
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解讀“機(jī)器人醫(yī)生”的前世今生

  • 正當(dāng)人們?cè)谟懻摵脱芯咳斯ぶ悄茉卺t(yī)療領(lǐng)域的各種應(yīng)用時(shí)，機(jī)器已經(jīng)在為病人提供醫(yī)療服務(wù)。長(zhǎng)期以來(lái)，醫(yī)學(xué)界迎來(lái)更多能夠理解海量數(shù)據(jù)的智能機(jī)器人或電腦的時(shí)機(jī)似乎已經(jīng)成熟。
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人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

  • 　　當(dāng)人們被要求評(píng)估人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力以解決其組織的問(wèn)題時(shí)，最好了解兩者之間的區(qū)別?！　∪缃?，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)常變得混雜在一起，人們很容易將這兩者誤認(rèn)為是同義詞。這并不準(zhǔn)確：雖然肯定是密切相關(guān)的，但實(shí)際上不能互換?！　　叭斯ぶ悄芘c機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān)，所以這些術(shù)語(yǔ)的使用是松散且可互換的，這一點(diǎn)并不奇怪?！盫ery公司工程副總裁Bill Brock說(shuō)。　　如果組織還沒(méi)有使用人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)，那么很快就會(huì)需要評(píng)估其對(duì)組織的潛力?！　ed Hat公司首席技術(shù)官辦公室人工智能高級(jí)總監(jiān)Daniel Rie
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2027年5G機(jī)器人出貨量將超57萬(wàn)臺(tái)是大噱頭？

  • 　　隨著5G時(shí)代的來(lái)臨，5G就一直處于風(fēng)口浪尖。大多數(shù)人都認(rèn)為5G的噱頭主要焦點(diǎn)是在網(wǎng)速上。然而，5G基于數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理等優(yōu)勢(shì)上，已成為機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、云計(jì)算等高新技術(shù)中最關(guān)鍵的技術(shù)之一?！　?G的主要兩大功能是低時(shí)延、云智能。這兩大功能將決定機(jī)器人業(yè)務(wù)分布的部署情況，尤其是戶外工作的機(jī)器人，因此，5G也被業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為是商用機(jī)器人發(fā)展的牽引繩?！　　　C(jī)器人廠商為未來(lái)5G升級(jí)做準(zhǔn)備　　近日網(wǎng)絡(luò)上的高頻詞匯“物聯(lián)網(wǎng)”即IOT，它代表的不僅僅是與電視、冰箱等這些單一的家居連接，而是可以與萬(wàn)千億個(gè)物品
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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