在开始你的研究之前，了解目标领域中最重要的研究方向是很重要的任务。本文中，德国海德堡大学的计算语言学在读博士 Sebastian Ruder 为我们介绍了 NLP 领域里最具潜力的几个研究方向。
据国外媒体报道，创业者在硅谷的成功并不仅仅止步于具体业务，他们还想要创造一个个理想中的智慧城市。这种乌托邦式的愿景能实现吗？
人工智能目前在与专业医生的能力对比上还罕有胜迹。但深度神经网络方法最近已经可以在灰指甲这一真菌疾病的诊断上击败 42 名皮肤科专家了——这种疾病每年困扰着 3500 万美国人。
近日，来自美国东北大学和美国信息科学研究所的研究者联合发布论文《MoNet: Moments Embedding Network》。
全中国的科技媒体都应该感谢马斯克，在节日过后新闻来源青黄不接的时候，他放出了一个个可供追寻的大热点。退出OpenAI、被冒名诈骗以太币，最引人瞩目的，还是要在六年以后让WiFi信号覆盖全球。
与汽车开始量产大卖的特斯拉，以及刚刚把特斯拉送上天的 SpaceX 相比，马斯克手下“无聊公司”（The Boring Company）的存在感一直不大。
现在很多人都读到过这样一条新闻：机器人的时代来了，它们会夺走我们的工作。事实上，根据当前的智能技术，高达45%的工作任务可以被自动化工具取代，将来这个数字肯定会继续上升。
随着人们生活节奏加快，日常作息越来越碎片化、无规律，如果能够借助人工智能有效走到提前预防监测，或许会在病情发展之前做出必要的调整。
本文想要简单介绍下人工智能和区块链技术融合使用时的一些潜力，以及讨论下相关的标准定义、面临的挑战、这样做的好处以及在该领域一些有意思的玩家。
第三代神经网络，脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN），旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距，使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算。
在被英特尔收购两年之后，深度学习芯片公司 Nervana 终于准备将代号为「Lake Crest」的架构转化为实际的产品了。
然而，日产却在中间地带的尝试中提出了不同的想法。这家汽车制造商在2018年1月初宣布，该公司正在开发一种“Brain-to-Vehicle（B2V）接口”，该接口如果被实现，将提高司机的反应时间，从而使驾驶更安全。
新年到来总是令人兴奋的，尤其当我们感受来自 2017 年兴起的科技互联网新趋势，更引发出对未来的期待。
伊隆·马斯克(Elon Musk)对机器人、人工智能以及机器学习领域的意见常常会引起人们的重视，他对这些技术的即作出了乐观预测，也有可怕的悲观预测。
“这个问题既无法估量，又充满虚构色彩。这倒可以当作一个不错的小说开头。这些都是已经存在的问题，而人又是什么？他的运算极限又在哪里呢？”
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