为了深入研究这一问题，来自谷歌的研究人员在NeurIPS上发表了一项对模型在数据集分布漂移情况下不确定性进行评测的工作，细致地分析了前沿的深度学习模型在数据分布漂移和处于分布外数据的作用下的不确定性。
最近，我们构建了一个将机器学习模型部署为 API 的开源平台—— Cortex，我们考虑了很久应该如何选择编程语言。最终的结果是代码库中有 87.5% 用的是 Go。经过一番比较，我们认为：Python 适用于机器学习，而 Go 适用于基础设施。
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。
还记得去年圣诞吗，黑镜出了一个特别篇——《黑镜：潘达斯奈基》，尽管黑镜系列被Netflix买下后已走下神坛，但也不能否认他们在技术上的创新。
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。
在刚闭幕不久的 2019 年 NeurIPS 大会上，美国莱斯大学（Rice University）研究员 Anshumali Shrivastava 宣布他们在分布式深度学习方面取得了新的突破——MACH 算法。
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。
英特尔预计，2024 年 AI 芯片市场规模将超过 250 亿美元，在一份声明中，英特尔宣称，这次交易将强化英特尔的人工智能解决方案，进一步推动公司在新生的、快速增长的 AI 芯片市场的份额。
对于开发者和机器学习研究人员来说，需要深入思考医疗行业的需求，从问题选择、数据收集和机器学习模型构建到验证和测评、部署和监控等方面都需要进行详尽的考量。
尽管今天的机器人已经变得更加智能，且适应性更强，但运送轻小易碎物件这样的任务，对于双手僵硬的机器来说仍然很困难。
电网是高效快捷的能源输送通道和优化配置平台，是能源电力可持续发展的关键环节，在现代能源供应体系中发挥着重要的枢纽作用，关系国家能源安全。
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。
公众号/机器之能 正如总裁克里斯蒂亚诺·阿蒙所言，“2020年会是5G走向主流的一年。”从2019年开始全球运 […]
对于户外场景的夜间摄影目前还主要是单反等大型相机的天下，即使需要扛着笨重的长枪短跑，摄影师们为了得出点点星河也在所不惜。
那么对于数据驱动的机器人方法也不仅仅需要发展优秀的强化学习算法，同时也需要建立大规模的机器人学数据。
光电子技术是由光子技术和电子技术相结合而形成的一门新技术，电子处理和光通信的协同作用推动了信息技术数十年的蓬勃发展，并成为信息和通信产业的核心技术，被广泛应用于光通信、光电显示、半导体照明、光存储、激光器等多个应用领域。
在此后的三年里，这家公司一直很低调。但最近，他们带着一款名为 TSP 的芯片架构出现在公众视野里。
随着BERT等自然语言模型取得的突破性进展，人们逐渐认识到大模型可以在无标签数据上学习语言的强大表示。
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