IT思维

大数据文摘出品 作者：陆奇 编辑：周素云 2019年5月18日，在YC中国举办的YC中国创业者见面会上，YC中 […]

罗杰·瑞迪（Raj Reddy）是美国科学院和国家工程院院士、中国工程院外籍院士、卡耐基梅隆大学（CMU）计算机科学学院终身教授，曾长期担任该学院的院长，他在 1994 年因为在大规模人工智能系统的研究，与 Edward Feigenbaum 一同获得了图灵奖。

在璀璨的夜空中带着明亮光环的土星散发着迷人的魅力，但在这颗太阳系第二大行星的表面下并不平静，剧烈的风暴在大气层下汹涌澎湃。

公众号/ DeepTech深科技 这是哪个明星？ 最近，有网友发现日本一家科技公司正在用 AI 生成虚拟模特， […]

关于西门子Siemens，每个人都有自己的印象。

在拍照时候最大的困难之一就是无法控制环境光的影响。

在直观地理解了解耦表示之后，让我们来看看科学家在研究中发现了什么。

强化学习之父Richard S. Sutton认为，过去70年来AI研究的最大教训，就是我们过于依赖人类的既有知识，轻视了智能体本身的学习能力，将本该由智能体发挥自身作用“学习和搜索”变成了人类主导“记录和灌输”。未来这种现象应该改变，也必须改变。

万众创业的时代已经远去。

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。

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。

我给任何行业的高管的建议都是从小型项目做起。

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。

人工智能正迅速进入我们的生活，改变着金融、医疗、保险、汽车等各个行业，受到社会各界越来越多的关注。

在我们期待春节的最后一周，大洋彼岸天蓝水美的夏威夷将在1月27号到2月1号召开AAAI-2019人工智能会议。

对于 AI 研究者来说，打星际 2 的能力是不是应该写进简历里？

对于谷歌的研究团队来说，2018 年是令人兴奋的一年。

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。

Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文，带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。

从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。

现在，创建深度学习模型越发容易，对数据科学家和开发者来说，在测试环境中打造复杂模型已不再是难事。

尽管一些公司，如大多数大型银行、Ford（福特汽车）和 GM（通用汽车）、Pfizer（辉瑞，总部位于纽约的跨国制药公司），以及几乎所有的科技公司，都在积极拥抱人工智能。

人工智能是最令人兴奋和最具吸引力的领域之一。