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美国的面部识别“危机”
人脸识别
总部位于波士顿的非营利组织Fight for the Future宣布,将与倡导团体Students for Sensitive Drug Policy合作,努力禁止美国大学校园内的面部识别。这一举措是未来更广泛禁止面部识别运动的一部分,呼吁地方、州和联邦立法者防止政府和执法部门使用面部识别。虽然面部识别在美国校园中的应用并不广泛,但Fight for the Future的副主管Evan Greer声称,随着企业越来越多地将这项技术推向学校,面部识别可能会威胁到隐私、公民自由和权益:
AiTechYun
2020-02-23
924
0
验证量子芯片计算是否正确的方法
硬件开发
神经网络
云计算
在向实际量子计算迈进的过程中,来自麻省理工学院、谷歌和其他地方的研究人员设计了一个系统,可以验证何时量子芯片能够准确地完成经典计算机无法完成的复杂计算。
AiTechYun
2020-02-23
867
0
迎接数据加密的新变化
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
人工智能和隐私不一定是相互排斥的。长达十年的实验室研究表明,同态加密(HE)正逐渐成为在机器学习(ML)和云计算中保护数据隐私的首选方法。这是一个及时的突破:ML的数据每年翻一番。与此同时,业界、专业人士和大众对有关资料私隐的关注与日俱增。
AiTechYun
2020-02-23
532
0
使用交互式地图和动画可视化伦敦的自行车流动性(下)
https
网络安全
github
git
开源
上面的代码使用了一种动态的颜色方案,这取决于站点的容量。我们还可以根据每个站点的出发和到达次数,为这些圆形标记实现动态半径方案。我们可以得到我们所称的密度图,显示每个车站的净出发/到达人数。
AiTechYun
2020-02-23
712
0
如何利用图卷积网络对图进行深度学习(下)
numpy
max
networkx
我们现在结合了自循环和规范化技巧。此外,我们将重新引入我们先前丢弃的权重和激活函数,以简化讨论。
AiTechYun
2020-02-23
938
0
如何利用图卷积网络对图进行深度学习(上)
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
基于图的机器学习是一项困难的任务,因为图的结构非常复杂,而且信息量也很大。这篇文章是关于如何用图卷积网络(GCNs)对图进行深度学习的系列文章中的第一篇,GCNs是一种强大的神经网络,旨在直接处理图并利用其结构信息。
AiTechYun
2020-02-23
956
0
使用交互式地图和动画可视化伦敦的自行车流动性(上)
出行
https
网络安全
编程算法
近年来,自行车共享系统已经成为流行的出行方式,为大都市地区的市民提供了一种绿色、灵活的交通方式。世界上许多国家的政府都认为这是一种创新战略,可能会带来许多社会效益。例如,它可以减少汽车的使用,从而减少温室气体排放,缓解城市中心的交通拥堵。
AiTechYun
2020-02-23
900
0
让你的Python提速30%!(下)
缓存
python
现在进入有趣的部分。让我们帮您的Python程序运行得更快。我(基本上)不会向您展示一些能够神奇地解决性能问题的黑客、技巧和代码片段。这更多的是关于一般的想法和策略,当使用时,它们可以对性能产生巨大的影响,在某些情况下可以提高30%的速度。
AiTechYun
2020-02-23
673
0
新兴技术如何影响地理空间行业?
云计算
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
人工智能,云计算,大数据等技术的进步和创新在过去几年中改变了业务开展方式。这种持续发展也导致了数字技术环境的发展,从而加速了地理空间行业的全球影响力和贡献。
AiTechYun
2020-02-23
667
0
反向传播是什么?
神经网络
深度学习系统能够学习极其复杂的模式,它们通过调整权重来实现这一点。深度神经网络则通过反向传播的过程进行调整,如果没有反向传播,深度神经网络就无法执行识别图像和解释自然语言等任务。
AiTechYun
2020-02-23
1.4K
0
使用Python的四种机器学习技术
线性回归
监督学习
编程算法
机器学习
决策树
在一些统计书籍中,我们经常会发现回归是衡量一个变量的均值与其他值的对应值之间相互关系的量度。那么让我们讨论一下该如何看待它。
AiTechYun
2020-02-21
476
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AI寒冬是否即将来临?
神经网络
深度学习
人工智能
回顾过去,我们发现过去十年对AI及其研究人员来说是一个伟大的阶段。那时我们看到AI在工作或生活中扮演着更加重要的角色。然而,在BBC的一份报告中已经指出,多年来,围绕AI的炒作已经从顶峰到达低谷,因为该技术的能力被高估了。
AiTechYun
2020-02-21
720
0
深度学习模型的不确定性
深度学习
本文由Google的研究科学家Jasper Snoek和Google的研究工程师Zachary Nado发布于GoogleAI博客,atyun编译。
AiTechYun
2020-02-21
2.3K
0
英特尔利用计算机视觉来帮助企鹅免于灭绝
数据库
sql
编程算法
其他
根据《英国南极调查》(British Antarctic Survey)2019年的一项研究,南极皇帝企鹅种群遭受了与气候有关的严重繁殖问题,到2100年,它有灭绝的风险。为了寻找解决方案,一个由英特尔牵头的高科技公司小组开发了一种计算机视觉解决方案,以帮助生态学家比以前更快,更准确地识别剩余的企鹅。
AiTechYun
2020-02-21
491
0
谷歌发布史上最详细的大脑扫描3D图像
图像处理
谷歌及其合作伙伴今天发布了有史以来规模最大、最详细的大脑扫描集。该项目涵盖了果蝇大脑的近三分之一,并包括了具有2000万个突触和超过25000个神经元的详细映射。他们选择果蝇的原因是,与以前的科目相比,它们足够复杂,但仍然拥有较小的脑袋,使得这项工作可控。与蠕虫或其他低等动物不同,果蝇具有内置的导航系统,并具有高级行为功能,例如求爱舞蹈。它很像我们,只是规模小得多。
AiTechYun
2020-02-21
585
0
2020年机器人行业新趋势预估和展望
机器人
自动驾驶
无人驾驶
自动化
从2013年一直快速发展的中国工业机器人市场,这两年却踩了“急刹车”。2018年9月,工业机器人产业急转直下,产量持续下滑。可喜的是,经过一年多调整后,机器人产业正在慢慢走出颓势。在 2019 年,我们看到,机器人在解决劳动力短缺和承担危险任务方面证明了自己的价值,机器人技术将从制造业和供应链/物流领域向外扩张,并扰乱新市场。2020年工业机器人产业或将迎来新的拐点。
AiTechYun
2020-02-21
492
0
IBM受生物启发,创造了一个超越传统的人工智能
编程算法
数据库
sql
听说过FlyHash吗?这个算法的灵感来自于果蝇的嗅觉回路,它可以产生哈希码——物体的数字表示,其性能优于经典算法。但非常可惜的是,由于FlyHash使用随机投影,它无法从数据中学习。
AiTechYun
2020-02-21
514
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人工智能系统学习量子力学的基本定律
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
人工智能可以用来预测分子的波函数和分子的电子性质。华威大学(University of Warwick)、柏林科技大学(Technical University of Berlin)和卢森堡大学(University of Luxembourg)的一组研究人员开发了这种创新的人工智能方法,它可以用来加速药物分子和新材料的设计。
AiTechYun
2020-02-21
735
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2020年数据科学的四大最热门趋势
自动化
存储
NLP 服务
深度学习
云计算
全世界各行各业的公司都在经历着人们所说的数字化转型。也就是说,企业正在采用传统的业务流程,例如招聘、营销、定价和策略,并使用数字技术使其质量提高10倍。
AiTechYun
2020-02-21
721
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让你的Python提速30%!(上)
python
所以,让我们来证明一些人是错的,让我们看看如何提高Python程序的性能并使它们变得非常快!
AiTechYun
2020-02-21
431
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