IT思维

刘云浩，密歇根州立大学教授、计算机科学与工程系主任。他还担任清华大学长江学者特聘教授、清华大学软件学院教授。他的研究领域包括物联网、普适计算和本地化，传感器网络/射频识别（RFID）和分布式系统。

物联网和人工智能等现代技术的出现已经改变了多个行业。

同步定位和地图构建（SLAM）是移动机器人环境感知和导航过程中的重要任务，一直是计算机视觉和机器人学领域中的研究热点。

激光雷达目前已经成为了自动驾驶的关键传感器之一。

5G 是什么？5G 的工作原理是什么？5G 可应用到哪些领域？5G 什么时候能够真正实现？美国运营商、中国运营商在 5G 竞赛中做了什么？5G 竞赛中重要参与者都有谁？5G 智能手机值不值得购买？本文将为你解答这些问题。

本文取自最新一期Science Robotics 的Future farms without farmers 一文。文章认为，未来农场的所有组成部分已经存在。

为了解决这些问题，研究人员将目光投向了深度学习，利用生成模型实现了深度估计和定位任务，为机器人环境感知带来了全新的解决方案。

公众号/AI前线 作者 | Janet Williams 译者 | Sambodhi 编辑 | Natalie […]

当时支持与反对方各自罗列出很多观点，但我们或许可以承认，这些讨论都是建立在这样一个前提上：新技术与农村生活的结合，已经开始触发一些改变。

智能城市是以智能设备构建的城市生态系统，使城市更高效率的运行。

英国赫特福德大学与 GBG Plc 的研究者近日发布了一篇综述论文，对人脸识别方法进行了全面的梳理和总结，其中涵盖各种传统方法和如今风头正盛的深度学习方法。

AI的到来，正在由算法照入现实，从象牙塔走入产业——这也是AIoT最重要的出发点。

对于谷歌的研究团队来说，2018 年是令人兴奋的一年。

但随着AI和互联网技术大量进入儿童玩具市场，人们对于玩具安全问题的担心也与日俱增。

在过去的一年里我们经历了AI能力急速提升、看到了无人车的逐渐落地、见证了5G时代的开启、感受到了技术在商业进程中的力量、触摸到了科技在日常生活中的问题。

机器学习领域有哪些实用的开放数据集？Gengo 网站整理出了 50 个高质量机器学习开放数据集，覆盖范围非常广，并按照具体领域（如金融、图像、自然语言处理、自动驾驶）进行分类，推荐给大家。

近日伯克利RISELab推出了多主体强化学习包Ray RLlib 0.6.0。

植物与机器人合体，该是什么样子？

近日，谷歌大脑团队提出一种结构化方法从单目视频中进行无监督学习，获得了较高质量的场景深度和自运动预测。

可以预计，AI 和生成式设计这样的新鲜事物势必会对工程师现有的工作流程产生冲击，虽然这不意味着机械设计师马上会面临失业潮，但是未来必将经历思维方式的转变。

BAT 汽车赛道争夺战拉开帷幕。

云计算、大数据技术以及移动网络的快速发展开启了一个大规模生产、分析和应用数据的时代。

对于机器人感知来说，RGB图加卷积网络已经变成了感知系统的标配。

从装满货品的仓库到 Echo 智能音箱，AI 如何塑造亚马逊的方方面面？

从传统汽车工业界的中坚力量到科技公司都在这一赛道中狂飙突进。