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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學習

機器學習 文章 最新資訊

研究人員開發(fā)具有抓握感覺的機器人

  • 讓機器人抓取物體時對物體產(chǎn)生感覺對提高效率非常重要。蘇黎世聯(lián)邦理工學院的研究人員宣布，他們已利用機器學習技術開發(fā)了一種低成本的觸覺傳感器。該傳感器能高分辨率、高精度地測量力的分布。這些特征使機器人手臂能夠更靈活地抓住敏感、脆弱的物體。
  • 關鍵字： 研究人員  機器人  機器學習  

谷歌AI負責人杰夫·迪恩：2020年機器學習領域的趨勢分析

  • 無論計算機未來在社會中扮演什么角色，杰夫·迪恩(Jeff Dean)都將在結果中發(fā)揮強大的作用。作為谷歌人工智能技術研究小組的負責人，他領導的工作覆蓋面十分廣泛，對從研發(fā)自動駕駛汽車到制造機器人，再到谷歌強大的在線廣告業(yè)務等方方面面都做出了貢獻。
  • 關鍵字： AI  谷歌  機器學習  

人工智能“發(fā)現(xiàn)”地球繞太陽公轉

  • 如今，根據(jù)在地球上觀測到的太陽和火星的運行軌跡，一種受大腦啟發(fā)的機器學習算法計算出了太陽位于太陽系的中心。而天文學家花了幾個世紀才弄明白這個道理。
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  神經(jīng)網(wǎng)絡  

2020年的信息安全：人工智能（AI）在各種信息安全系統(tǒng)中的廣泛涌現(xiàn)

  • 在過去的幾年中，信息安全一直都是基于防病毒方案、隔離技術和加密技術的組合。政府機構和信息安全公司愿意采用跟蹤互聯(lián)網(wǎng)流量的方法，并根據(jù)其簽名查找可疑材料。這些技術重點是在出現(xiàn)問題后去檢測惡意軟件，并去實現(xiàn)良好數(shù)據(jù)與惡意軟件之間的隔離。但是，如果惡意軟件未被檢測到，它可能會在系統(tǒng)后臺中潛伏數(shù)月甚至數(shù)年，并在以后變得活躍。
  • 關鍵字： 信息安全  機器學習  

學AI之路，從探索特征出發(fā)

  • 　　高煥堂 （臺灣VR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席，廈門VR/AR協(xié)會榮譽會長兼顧問）　　摘?要：AI機器學習的基礎活動之一就是提取特征。本文通過舉例和比喻來領悟特征的含義，以及理解特征提取的方法和目的。而且，從人為的特征提取，開始思考由AI機器自動提取特征的途徑，邁向深度學習之路?！　? 從認識特征出發(fā)　　1.1 以狗和兔子為例　　據(jù)說古代有一位小公主（例如大清時代的格格），常常到荒郊野外去玩，攜帶一只狗去出行。為什么她要攜帶狗呢? 因為狗兒天生就最熟悉兔子的特征，而且兔子的特征也最吸引狗兒們，所以狗兒喜歡又擅長于探索
  • 關鍵字： 201911  AI  機器學習  提取特征  

從物聯(lián)網(wǎng)到汽車的邊緣設計

  • 從家居或商業(yè)應用，到互聯(lián)車輛，邊緣計算貫穿整個物聯(lián)網(wǎng)。隨著數(shù)據(jù)量的增加，這種計算需要具有最優(yōu)網(wǎng)絡安全功能與最高功能安全級別的強大互聯(lián)邊緣計算平臺。創(chuàng)新通常成波出現(xiàn)（圖1）。一些創(chuàng)新浪潮遵循著發(fā)展路徑，例如，從早期的大型機到小型計算機，最后過渡到如今眾所周知的緊湊型計算機，這種變化是循序漸進的?？紤]到計算能力隨時間推移變得更加強大、外形尺寸更加緊湊、軟件開發(fā)更加簡單，這種過程也非常合理。其他創(chuàng)新浪潮則更加劇烈。從手機到智能手機的過渡以及向物聯(lián)網(wǎng)的快速轉變就是這樣的例子。圖1：創(chuàng)新浪潮：物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是邊緣
  • 關鍵字： 物聯(lián)網(wǎng)  機器學習  

人工智能和機器學習讓網(wǎng)絡更智能、更簡單、更安全

  • 思科2019年6月11日宣布推出旨在簡化網(wǎng)絡管理并讓網(wǎng)絡更加安全的軟件創(chuàng)新。如今，隨著企業(yè)越來越多地投資數(shù)字技術，不斷增多的工作負載往往讓IT團隊疲于應對。為了減輕這一負擔，并使IT能夠專注于提供創(chuàng)新，思科推出了全新的人工智能和機器學習功能，讓IT團隊能夠利用獨特的網(wǎng)絡洞察，快速高效地開展工作。在這些擴展功能中，思科還推出了能夠在整個企業(yè)網(wǎng)絡上提供更高效地管理用戶和應用的創(chuàng)新功能，包括園區(qū)網(wǎng)絡和廣域網(wǎng)、以及數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)邊緣等。
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  IT  

Cortex-M：網(wǎng)絡邊緣的機器學習

  • 　　摘?要：介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡的邊緣。　　關鍵詞：人工智能；機器學習；邊緣；Cortex-M　　人工智能(AI)及其子集機器學習(ML)均代表著人類生存的重要發(fā)展里程碑。雖然人們?nèi)匀辉跔幷撘恍┑赖聠栴}，但AI和ML所提供的潛在好處實在令人難以抗拒?！　I是一個非常廣泛的主題（如圖1），在這里詳細介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡的邊緣?！　? 什么是機器學習？　　“機器能夠思考嗎？”這個問題促使偉大的科學家Alan Turing開發(fā)了“圖靈測試(Turing test)”，今天這
  • 關鍵字： 201910  人工智能  機器學習  邊緣  Cortex-M  

Zenuity和CERN就面向自動駕駛的快速機器學習開展合作

  • 總部位于瑞典的自動駕駛軟件公司Zenuity，成為第一家與CERN（歐洲核子研究組織）就開發(fā)面向自動駕駛汽車的快速機器學習開展合作的汽車公司。
  • 關鍵字： Zenuity  CERN  自動駕駛  機器學習  

隨機過程在數(shù)據(jù)科學和深度學習中有哪些應用？

SSD變聰明了！Marvell為其引入機器學習引擎

  • Marvell(美滿電子)還真能玩，不但聯(lián)合東芝為SSD帶來了以太網(wǎng)訪問能力，還讓SSD變聰明了，要打造“計算存儲”(Computational Storage)，SSD不再只是扮演數(shù)據(jù)存儲的角色，還要參與計算。Marvell正在將機器學習引擎引入到SSD主控之中，使其可以從CPU、GPU那里接手一些推理工作，直接處理自己內(nèi)部保存的數(shù)據(jù)，而無需進行傳輸交換。硬件上，Marvell使用了一大堆數(shù)據(jù)排線，連接SSD與FPGA，而軟件上也有了比較成熟的進展。FMS 2019峰會上，Marvell就展示了這種計算
  • 關鍵字： 固態(tài)硬盤  Marvell  機器學習  

有了AI技術，60%的患者可能將免受開刀之苦

  • 專家指出，利用機器學習算法將臨床與分子數(shù)據(jù)結合，將成為“未來的潮流”。
  • 關鍵字： AI  機器學習  治療  

初創(chuàng)公司推視頻處理平臺 加快處理自動駕駛汽車機器學習算法訓練數(shù)據(jù)

  • 據(jù)外媒報道，美國密歇根大學（University of Michigan）衍生初創(chuàng)公司Voxel51發(fā)布了一款旗艦產(chǎn)品，一個軟件平臺，可更容易、更迅速、更便宜地訪問具豐富潛力的視頻數(shù)據(jù)。該軟件的目標客戶是從事視頻業(yè)務，但是難以從視頻中提取所需信息的公司。雖然視頻內(nèi)有豐富的數(shù)據(jù)形式，但是由于極具復雜性、文件大且缺乏文字等定義單元，因而很難對視頻數(shù)據(jù)進行分析和搜索。
  • 關鍵字： 自動駕駛  機器學習  Voxel51  

情緒再也藏不?。緼I從走路姿勢就能分辨！

  • 每個人的走路方式都各有不同，而且它還會泄露有關你的更多秘密，比如你每時每刻的情緒。舉例來說，當你感到壓抑或沮喪時，你更有可能耷拉著肩膀，而不是昂首闊步地走路。
  • 關鍵字： 情緒  AI  機器學習  

Google AI負責人Jeff Dean：機器學習讓計算機更智能

  • 近日在“Google Solve with AI”活動上，Google 資深研究員、Google AI 負責人Jeff Dean發(fā)表演講時指出，機器學習是解釋AI最好的一個方法。機器學習能通過數(shù)據(jù)的積累，自動收集信息，建立強大的數(shù)據(jù)庫，并找到一個模式，可以利用數(shù)學的運算進行推理?！暗窃趺词褂糜柧毘鰜淼墓δ?，又是另一個命題了?！?/li>
  • 關鍵字： Google  AI  機器學習  
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