今年618年中大促，与其说是一场消费狂欢，倒不如说是一次科技秀，这或许正是新零售变革的必然阶段。 在这次大促中，京东首次集中对外展示了L4级无人驾驶重型卡车、原生无人飞机、JOY＇S智慧
最为成功的新浪微博俨然成为了最适合草根媒体生长的平台，不仅明星们每天不忘围脖，许多草根明星为了梦想也活跃于其中。其开放平台也吸引了很多优秀开发者为其开发应用，即便是QQ帝国的腾讯微博也完全无
人工智能的浪潮已经席卷世界范围内诸多领域，推动了众多科技成果问世，让我们一起来领略一下人工智能在医药健康领域都有哪些应用吧。 1 哈佛大学：柔性外骨骼改善中风患者的行走
DES算法 DES算法为密码体制中的对称密码体制，又被称为美国数据加密标准，是1972年美国IBM公司研制的对称密码体制加密算法。 明文按64位进行分组，密钥长64位，密钥事实上
人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下回归模型（RM）。 回归不是单一的有监督学习技术，而是许多技术所属的整个类别。回归的目的是预测
在人工智能倍受追捧的时代，大多数人所青睐的仅仅是这黑科技散发着的神秘的魅力，然而却没有多少人去关注它助长起来的骗局。当你被传唤到法庭，电话、手写便条、电子邮件和聊天记录等等，都是能够指证你犯
深度学习是近10年机器学习领域发展最快的一个分支，由于其重要性，三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同获图灵奖。深度学习模型的发展可以追溯到1958年的感知机(Perceptron)。1943年神经网络就已经出现雏形(源自NeuroScience)，1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机，当时掀起一股热潮。后来Marvin Minsky(人工智能大师)和Seymour Papert发现感知机的缺陷：不能处理异或回路等非线性问题，以及当时存在计算能力不足以处理大型神经网络的问题。于是整个神经网络的研究进入停滞期。
可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。其重要性体现在：建模阶段，辅助开发人员理解模型，进行模型的对比选择，必要时优化调整模型;在投入运行阶段，向业务方解释模型的内部机制，对模型结果进行解释。比如基金推荐模型，需要解释：为何为这个用户推荐某支基金。
根据计算模式，人工智能核心计算芯片的发展分为两个方向：一个是利用人工神经网络从功能层面模仿大脑的能力，其主要产品就是通常的CPU、GPU、FPGA及专用定制芯片ASIC。另一个神经拟态计算则是从
任何曾经编辑过磁带或SpoTIfy播放列表的人都知道，当他们在歌曲中传递出了某种情感时，他们就会取得成功。这就是为什么Gracenote的音乐数据专家长期以来一直根据情绪和情感对世界万千繁杂音乐
