IT思维

文本资料作为企业重要的数据资产，我们都渴望从中分析出一些有价值的结论，并驱使商业应用利用其进一步发展。

全球计算机视觉顶级会议 IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition，即 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议) 即将于六月在美国长滩召开，CVPR 官网显示，今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，录取的 1299 篇论文，比去年增长了 32%（2017 年论文录取 979 篇）。这些录取的最新科研成果，涵盖了计算机视觉领域各项前沿工作。

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。

政府工作报告要写、想写的内容很多，能最终挤进这不到两万字报告中的内容，可谓“一字千金”。

本文将重点介绍实时或近实时监控机器学习系统的方法。为此，我们不会过多地讨论模型是否生成了正确的答案，因为你通常在很长一段时间内都无法确定这一点。

雅虎是最早成功的互联网公司之一，也是最早意识到需要把基础研究，特别是机器学习以及人工智能研究，应用到实际产品中的公司。

增强现实（AR）正步入激动人心的新阶段，手机厂商和移动互联网巨头纷纷入局，将曾经大起大落的AR/VR技术重新带回市场：众多支持AR的新设备大规模普及为我们提供了丰富AR体验所需的影像质量、处理能力和电池续航。

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。

深度学习在图像分类，机器翻译等领域都展示了其强大的能力，但是在因果推理方面，深度学习依然是短板，图神经网络在因果推理方面有巨大的潜力，有望成为 AI 的下一个拐点。

强化学习（RL）为优化面向目标的行为,提供了统一且灵活的框架。

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。

DevOps（开发运维）无疑是数字时代的一颗新星

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

我给任何行业的高管的建议都是从小型项目做起。

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。

创业公司 CitusData（CitusData 是一家将 PostgreSQL 商业化的初创企业，也是 PostgreSQL 社区领导者，不久前被微软收购）的云产品负责人 Craig Kerstiens 近日发文表示，在他十多年的职业生涯中学到了很多技能，但没有一种技能比 SQL 更有用。

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。

我们可能已经处在机器学习工具进化的某个阶段，在这个阶段，正规的机器学习教育不再是必要的。

正如拉尔夫·沃尔多·爱默生 (ralph waldo emerson) 所言，一个机构就是一个人的影子在变长，美国经济的故事可以通过经营公司人的类型来讲述。

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。

我相信许多人还记得 1995 年的 Netscape IPO，以及四个月内股价涨了五倍的情景。人们对技术及其影响的期望仍然很高。

开宗明义，什么是电动汽车？简单地说，电动汽车就是以电力为动力源驱动的汽车。

21 世纪之交，《创新者的窘境》一书出人意料成为畅销书，60 岁的哈佛大学商学院教授克雷顿·克里斯滕森（Clayton Christensen）一度声名鹊起，该书更是硅谷创业家们眼中的圣经，克里斯滕森的理论刚好可以解释哪些互联网公司将成就大业。