IT思维

该组织主张在全国范围内摆脱对石油的依赖，其希望将得益于自行驾驶汽车的迅速采用。

由于BatchNorm可以加速训练并获得更加稳定的结果，近年来成为了一项在深度学习优化过程中被广泛使用的技巧。

特斯拉罕见的高度垂直整合，会让人想起历史上的通用。这家公司由一位和马斯克一样天才的人创建，却在斯隆手里成长为巨头。历史是否会重演？

有人认为，这是一家电商巨头与十亿名消费者以及技术勾结起来共同摧毁品牌的故事。

这里有便携的穿墙扫描仪。

科技发展永远向前，绝不回头。

在自动化面前 ，亚马逊传统的零售团队与新兴的市场团队相比节节败退。

只要够快够准够门槛，处处都是留给技术创业公司的机遇。

纳德拉在1992年加入微软，当时他才25岁。尽管那时他已经管理了微软的云业务，但他并不是最受欢迎的人。

近日，道达尔正式宣布和谷歌云签署协议，二者将联合发展人工智能技术，为石油天然的勘探开发提供全新智能解决方案。

随着工业科技的发展，这波数字化自动化的浪潮被称为“工业4.0”，所以未来的工厂到底是什么样子？

Big Think网站整理了19个受欢迎的AI课程资源列表，从MOOC的免费在线课程到著名大学的学位课程，不管你对AI的兴趣程度如何，这份清单都将对你有帮助。

在地球的另一半，AI创业者们都在做些什么？

作为我国法检信息化领域的头部公司，华宇认为现阶段只能实现弱人工智能，主要帮助提升司法活动效率，审判质量仍然需要依靠法官。

2018年，AI落地应用成为行业关键词，当开放共赢基本成为行业共识，百度、腾讯等大厂则更是放出“免费”信号。

你是否愿意用自己的数据换一份更加个性化的专属食品？

未来10年，人类将面临AI、IoT和区块链等三大技术巨大挑战!

换句话说，无论你的公司是否位于欧盟，只要你的客户或用户中有欧盟国家公民，并且处理他们的数据，GDPR 就会对你的业务产生非常重要的影响。

UCLH 旨在将人工智能「革命性」的功效带给 NHS 患者。

要什么自行车？本期没有导读。

扭转这种局面需要时间。因此谷歌在军事上找到了出路。

这是一个 AI 爆发的时代，从研究，到应用，再到教育。

最近，伯克利研究人员已经通过开源的 Mozilla 的 DeepSpeech「语音-文本」转换软件将命令整合到了语音识别中。

大多数的博客更多都关注模型的精度、召回率、AUC(Area under curve，ROC曲线下区域面积)等分类指标。这里想稍稍改变一下，让我们来探索各种更多的指标，包括在回归问题中使用的指标。MAE和RMSE是关于连续变量的两个最普遍的度量标准。

关于深度学习性能，还有很多不明之处。例如，你怎么进行测量？你应该测量什么？在不久之前的 GTC 2018，英伟达 CEO 黄仁勋介绍了 PLASTER 框架，从可编程性到学习率 7 大挑战来评测深度学习性能。