IT思维

我想大多数人至少承认这一点：“你的研究需要让其他人能够轻松地理解你在项目中做了什么，并能复制这些结果”。

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。

德勤连续调查了有关认知技术/人工智能的主管，因为他们代表了今天正在测试和实施这些技术的公司。

本文整理了多个求职网站的信息，对雇主最希望数据科学家具备的技能进行了分析，并提供了一些建议。

麦肯锡全球研究院（MGI）最新研究预测：人工智能有可能显着提高整体经济生产力。

这篇文章将介绍如何使用知识图和神经网络来回答这类问题。

AI 应用落地，核心是工程问题，不是算法问题，更不是“哲学”问题。

在机器人领域，强化学习和控制反馈用于帮助机器人实现特定的目标。

大数据文摘出品 编译：张秋玥、M、浩哥儿、睡不着的iris、钱天培 近年来，机器在自然语言领域屡屡战胜人类的报 […]

本文将用一个葡萄酒是不是好喝的例子，让你迅速了解整个机器学习的技术过程。

与几年前的 IT 相比，有效且易于导航的自助服务分析变得更加难以实现。

伴随人工智能大潮来临，似乎一切拥有屏幕的设备都在走向智能化，比如AI电视、智能手机等等。

做好防灾减灾工作是气象人员面临的巨大挑战。

对移动式工作的机器人来说，如何判断周边环境的安全，以保证畅通无阻是非常重要的。还没动两步就“咣咣”碰壁，这样的机器人就太尴尬了。

人工智能先驱、贝叶斯网络之父、美国计算机科学家 Judea Pearl 在最近的一篇论文中解释了基于数据统计的机器学习系统的一些局限性。

Facebook 依靠庞大的后端系统，每天为数十亿人提供服务。在这些后端系统中，许多都有大量的内部参数。

许多重要的神经网络架构都是在上世纪八十年代中期和九十年代早期完成的。

MIT 和清华大学的研究者提出目标几何、外观和姿态的分解表征架构，并将其整合到深度生成模型中，实现了对 2D 图像目标的 3D 操控。

据该项目工程师和科学家透露，由于中美贸易和其他国家收紧贸易制裁，这个项目正在遭受挑战。

而今天，机会很快就要来了。随着自动驾驶的发展，人们在汽车空间中的时间越来越多地释放出来。

对无人机而言，如何实现在没有人进行驾驶操作的情况下能够安全飞行，自然是首要问题。

公众号/脑极体 今天哪家科技企业在做城市智能？答案是：每一家。 今天哪家科技企业在押注无人驾驶？答案是：有钱的 […]

随着网络技术的发展和使用范围的扩大，网络安全问题日益成为国际社会关注的新问题。

如何优化 SQL 连接是数据库社区数十年来一直在研究的一个大问题。

从有一些有趣的用例看，我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。