可解释性AI(XAI)是人工智能研究的一个分支，它的关注点在于如何提升人工智能之于人类的可信任度。
到 2020 年，我们预计将有超过 7.5 亿的边缘人工智能芯片（执行或加速机器学习任务的芯片或芯片部件，不是在远程数据中心里）被售出，这意味着 26 亿美元的收入。
近年来，Adobe和Celsys等多媒体制作类软件开发公司一直在尝试将机器深度学习加入数字艺术软件中，希望通过消除耗时的人力工作来加快工作流程，以此给予画师更多时间来实践他们的创意。
未来，构建 ML 产品将更加有趣，并且这些系统会工作得更好。随着 ML 自动化工具的不断改进，数据科学家和 ML 工程师将把更多的时间花在构建优秀的模型上，而花在与生产级 ML 系统相关的繁琐但必要的任务上的时间会更少。
2020年2月13日，美国外国投资委员会（CFIUS）外国投资审查法案最终规则正式生效。这是对2018年外国投资风险审查现代化法案（FIRRMA）的进一步确定和细节规定的落实。
当机会来临时，创业者如何应对当下科技创业的巨大挑战、如何拥抱可能出现的时代机遇、如何打造能胜任工作的早期创业团队?
文字识别技术：是目前常用的一种AI能力。通过一个识别系统，把票据通过图像采集设备，然后通过文字识别技术把图像上的文字识别出来，再经过一个数据的结构化，最后输入到财务系统。这样能节约大量的人力物力，也能够提高效率及准确率。
Artificial Life（人工生命），常简称为 ALife。ALife 是什么？研究它的目的是什么？本文将带您共同回顾 ALife 简史，一起来看看 ALife 与人工智能的关系，共同展望 ALife 的未来。
随着世界人口的增加和饮食的多样化，鱼类的生产和消费逐年增加。现今世界渔业资源已经接近枯竭，不可能增加自然资源的捕捞量。
在环境中保持稳定是所有生物共同的基本诉求，我们会不断努力追求确定性的环境和未来，并在与环境交互的过程中展现出一系列复杂的行为与能力。
谷歌AI负责人Jeff Dean 近日接受专访，讨论了2020 年机器学习领域趋势，他认为在规模更大的多任务学习和多模式学习方面，AI将取得新的里程碑。
NeurIPS已经于上周末拉开了帷幕，相信小伙伴们已经开始学习各种放出的新论文新方法了。无论有没有去现场参会，这都是一场值得学习的饕餮盛宴。对于各种学术问题的前沿探讨，一定少不了workshop的影子。
2020，这个看似遥远实则只剩一个月就到来的年份，被不少作者设定为“未来发生年代”，在作者的想象中，这个神奇的年代拥有着高度发达的黑科技，人们也早已过上充满科技感的“未来生活”。
声音在物体定位中会起到非常重要的作用，人们甚至可以利用自身对声音的感知来定位视线范围内的物体。
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