-
人工智能解决了许多的疑难杂症
深度学习目前取得重大进展，解决了人工智能界的尽最大努力很多年仍没有进展的疑难杂症。它已经被证明，它能够擅长发现高维数据中的复杂结构，因此它能够被应用于科学、商业和政府等领域。并且深度学习使用GP
-
紫光发布全新一代自主研发人工智能服务器
紫光旗下新华三集团发布了服务于人工智能时代的全新一代自主研发服务器H3C UniServer R5300 G3，该产品凭借极致的性能、创新的理念和卓越的设计，获得现场一致好评。 随着数字
-
人工智能发展的现状调研
人工智能将在2-3年内在国内市场形成更大规模的落地效应，包括新兴领域和传统行业。在人工智能落地的动力与瓶颈方面，数据问题应该受到足够的重视。随着人工智能从云到端的发展，端侧芯片竞争会更为激烈，背
-
深度学习真的好吗
深度学习在人工智能领域近些年来深受追捧，然而细究其历史发展进程、展望其未来应用潜力就不难发现，有些问题和“隐患”必须从当下就意识到。 我感到非常困惑，我几乎每天都在改变自己的观点，我似乎
-
百度推出语音AI芯片“鸿鹄”，李彦宏带来九大AI利剑
今天，百度举行第三届AI开发者大会，这是百度规格最高的年度人工智能大会，现场有7000多名观众到场。 在刚刚结束的主论坛里，百度CEO李彦宏与5位高管（百度CTO王海峰、百度高级副总裁兼
-
人工智能等同于深度学习吗
近年来，“人工智能”这个已经存在几十年的词重新成为一个热词。尤其是随着AlphaGo的横空出世，一般百姓对于人工智能都有所耳闻，许多公司更是宣布把人工智能作为未来最重要的战略方向。由于近期在图片
-
深度学习框架你了解多少
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者
-
深度学习遇到了瓶颈了吗
与早期阶段的所有技术一样，深度学习必须克服许多严峻挑战 深度学习和机器学习的进步都起到了最近AI成就了的核心作用，让计算机进行练习，通过消化和分析大量的数据，而不用明确地编程，
-
对于人工智能你真的了解吗
科技术语习惯使用简短名称，越短越好。这就是为什么当我们试图理解自动化，机器人，机器学习，聊天机器人等令人困惑的概念时，我们选取“A”和“I”两个字母，并将它们组合到一起来给新事物命名。
-
人工智能怎么解决关乎生死的医学疾病
CCAI素来秉承中国国内级别最高、规模最大的品质追求，汇集全球人工智能领域的顶级专家、学者和产业界优秀人才，直击当前AI业界热点话题、核心技术以及大家共同关注的科学问题，并针对该领域相关技术研究
-
入门深度学习工作原理都能看懂吗
入门学习深度学习之前，有必要先了解一下深度学习的工作原理。著名程序猿小哥 Radu Raicea 特意为入门学习者写了一篇文章，利用一个票价预测工具的例子解释深度学习的工作原理，不需要有多高深的
-
深度学习入门与自然语言的理解
深度学习是机器学习领域的一个分支，也可以说是该领域近些年来的最大突破之一。 在了解深度学习之前，我们应当回顾一下历史，同时也搞明白当前最火爆的几个概念到底有着什么样的关系。 AI
-
如何利用深度学习识别千万张图片
首先我们来谈一下什么是卷积神经网络，相信在深度学习中这是最重要的概念，首先你可以把卷积想象成一种混合信息的手段。想象一下装满信息的两个桶，我们把它们倒入一个桶中并且通过某种规则搅拌搅拌。也就是说
-
如何利用深度学习加速癌症研究
尽管近几十年来在检测和治疗方面取得了稳步进展，癌症仍然是美国的第二大死亡原因，每年约有50万人因癌症去世。为了更好地认识和对抗癌症，医学研究者们开始借助癌症登记程序开展研究。这一全国性的组织网络
-
谁正在引领我们走向智能住宅
未来的智能住宅计划正在慢慢变得越来越可行。在这些计划中，住宅能够为住户完成所有家务，如将晚餐做好并放到厨房的餐桌上，同时具有各种便利设施。随着深度学习研究的发展，智能住宅正在离我们越来越近。
-
深度学习的起源与先行者
在二十世纪五十年代就存在深度学习的概念了。麦肯锡全球研究院发文简要回顾了深度学习是如何从概念发展为现实的，而使之实现的关键人物又是谁。 文章表示，要书写深度学习的完整历史还为时过早，有些
-
如何利用深度学习赋予无人机导航功能
瑞士苏黎世大学（University of Zurich，UZH）研发出了一种DroNet算法，使无人机能够沿着城市街道或在建筑物内飞行，该算法还需要通过骑行者及汽车驾驶员学习驾驶用例及相关的交
-
深度学习能使细胞和基因图像变得怎样
卷积神经网络的深度学习使计算机更加有效、全面的处理图像，生物学领域正在逐渐运用这一技术，它能使细胞、基因等图像更加清晰，使机器看到更多人类从未见过的东西。 眼睛被认为是心灵的窗口——而谷
-
机器学习与深度学习之间有什么异同
机器学习，数据科学，AI，深度学习和统计学之间的区别 在本文中，我阐述了数据科学家的各种角色，以及数据科学如何与机器学习，深度学习，人工智能，统计学，物联网，运筹学和应用数学等相关领域进
-
智能工业-产品外观瑕疵质检
一、方案介绍 1、方案介绍 使用人工智能深度学习核心技术手段，结合2D/3D工业相机、自动化工装、机械臂等硬件设备，提供全套的工业产品外观瑕疵检测解决方案。 2
