IT思维

AI的到来，正在由算法照入现实，从象牙塔走入产业——这也是AIoT最重要的出发点。

对于谷歌的研究团队来说，2018 年是令人兴奋的一年。

许多人都持这一观点：算法终将会超越人类，具有认知意识。

当人们在谈论人工智能和自动驾驶的时候，总是离不开5G。

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。

机器学习领域有哪些实用的开放数据集？Gengo 网站整理出了 50 个高质量机器学习开放数据集，覆盖范围非常广，并按照具体领域（如金融、图像、自然语言处理、自动驾驶）进行分类，推荐给大家。

在很多人眼中，Jeff Dean 就是谷歌技术的代名词，也是谷歌如此强大的重要原因。

在一篇解释该技术的论文中，研究人员将其描述为一种帮助人们处理语言障碍的方法。

这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件

现在，去美国德克萨斯州阿灵顿，就能坐上无人驾驶出租车。

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。

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。

人工智能正越来越多的渗透入人们的生活，改变人们的生活，从自然语言生成到语音识别、从医疗诊断到商业决策，AI逐渐开始显露出巨大的优势，并且它的脚步不会停止。

始机器学习之旅，需要什么层次的数学功底？

在过去六年中，机器学习领域的关注点都集中在神经网络的训练以及 GPU 加速器如何从根本上提高网络的准确性上，这要归功于 GPU 大内存带宽和并行计算能力。

2015年，一位忧心忡忡的父亲向Rhema Vaithianathan提出一个问题，这个问题至今仍然困扰着她。

在概述篇中，该报告重点介绍了自然语言处理的概念、发展历程、我国 NLP 目前的发展状况和业界的研究与应用。

特斯拉罕见的高度垂直整合，会让人想起历史上的通用。这家公司由一位和马斯克一样天才的人创建，却在斯隆手里成长为巨头。历史是否会重演？

大家可能还记得，今年2月Facebook发布的，人体姿势实时识别系统DensePose。

只要够快够准够门槛，处处都是留给技术创业公司的机遇。

随着工业科技的发展，这波数字化自动化的浪潮被称为“工业4.0”，所以未来的工厂到底是什么样子？

2018年，AI落地应用成为行业关键词，当开放共赢基本成为行业共识，百度、腾讯等大厂则更是放出“免费”信号。

未来10年，人类将面临AI、IoT和区块链等三大技术巨大挑战!

机器学习是一种比手工编程更为高效的解决方案，通过对于数据的分析和学习来解决一系列广泛复杂的问题。

没有这家公司，我们可能到现在还在租碟看电影。