创建出色的 HDR 图像的基础在于捕获多重曝光。利用相机上的曝光定格来拍摄一系列照片，每张照片都有不同的曝光值。目标是至少进行 3 次曝光：1 次曝光不足，1 次正确曝光，1 次曝光过度。这些曝光将构成后续人工智能编辑过程中合并和色调映射的基础。
人工智能正在改变医疗诊断行业 今年年初，谷歌成功研发出一套用于乳腺癌诊断的人工智能系统。这套系统分析了大量的病理组织显微图像，速度比人类快得多，且肿瘤检出率高达92.4%。如果是人类医生完成这项工作，必须非常仔细分析大量组织样本才能确诊癌症，而且这是一个极度费时且易出错的过程。一个有经验的医生需要几年甚至十年的时间来培训。如今谷歌的成功预示着人工智能疾病诊断的到来。 事实上，利用人工智能检测癌症并不是新鲜事。早在30年前，人工智能的重要分支之一，机器学习技术如人工神经网络算法和决策树算法，就被用来做癌症
在 Transformer 大一统的时代，计算机视觉的 CNN 方向还有研究的必要吗？
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 翻译一直是Facebook人工智能研究中最重要的应用之一。毕竟，Facebook的总目标是“让世界更开放、更互联”。对于这种目标的实现，多种多样的语言是一个明显的障碍。为了跨越这一障碍，Facebook本周公布了一种创新的机器学习翻译方法，据称速度比竞争对手快9倍。 目前，这项工作仍停留在研究阶段，Facebook公开了论文，并在GitHub上开源了相关代码。 但该技术尚未被集成至Facebook的产品，Facebook人工智能实验室的研究人员Mi
谈人工智能的历史，需要谈谈很有名的人工智能寒冬。第一次人工智能寒冬是在1975年左右。1956年，在达特茅斯会议之后，包括很多国家政府，美国国家科学基金会、军方，大家满怀希望投了很多钱。但是到1975年以后发生了几件事情，让人工智能进入了寒冬。 1975年的第一次人工智能寒冬 第一件事是，因为人工智能只能解决Toy dom人工智能n（摆弄玩具一样的简单任务）。那个时候做语音，只有10个词汇；下象棋，大概是20个词汇；做视觉的人，都不能辨认出一个椅子。 第二件事情，19
2016 年，谷歌 AlphaGo 下围棋战胜了人类世界冠军李世石；美国白宫发布了人工智能白皮书；微软研发的 AI 语音识别首次超过了人类...人工智能一跃成为产业发展的主要方向、科技进步的关键源动力。 相信很多人都注意到了这一趋势，但现实是：仍有许多朋友对 AI 一知半解，如雾里看花。究其原因，或许可以归结为以下几点：找不到系统的学习资料，缺少经验丰富的“引路人”，以及没有一个合适的学习、交流平台。 为此，AI科技评论联合国内顶级 AI 培训平台“1024MOOC学院”，邀请到清华大学计算机系的博士生
打开文章迎面而来的是一堆用来浪费读者时间的文字，介绍了加密流量的趋势和作用。同时还放了一幅红红的大图，图上面一把大锁十分醒目，“要加密就买锁，安全可靠还防撬！”。看在是安全牛专业推荐，耐着心思继续看下去。
峰会现场，香港科技大学教授，CVPR 2022、ICCV 2011大会主席，Altizure创始人权龙教授发表了题为《三维视觉重新定义人工智能安防》的演讲。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 冯晓丽 1月22日，Facebook的人工智能实验室（FAIR）开源了计算机视觉研究平台Detectron。Detectron系统实现了最先进的物体检测算法，包括Mask
一项由多国科学家联合完成的研究表明，基于卷积神经网络的人工智能在诊断皮肤癌方面已达到比人类医生更出色的水准。
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30750293 关于AlphaGo AlphaGo厉害的地方在于结合了工程和科研两方面的工作，通过大量计算资源和工程优化将一个方向推向了极致，并且同时借鉴了十年来大家在围棋上及在计算机视觉上的点滴进展，围棋和强化学习方向上像蒙特卡罗树搜索，自对弈（俗称“左右互搏”），随机走子盘面估值，用人工特征加浅层网络进行快速走子，权衡广度和深度搜索，权衡从头探索和先验知识，计算机视觉方向上像卷积神经网络（CNN），残差网络（ResNet），旋转翻折样本增
深度学习是机器学习领域的一个分支，也可以说是该领域近些年来的最大突破之一。
| 机器的Image Captioning（自动图像描述）能力 电影《HER》中的“萨曼莎”是一款基于AI的OS系统，基于对西奥多的手机信息和图像内容的理解，“她”可以为他处理日常事物、可以陪他谈心、甚至进行Virtural Sex，还可以读懂所有的书、跟哲学家交流，“她”所做的一切俨然就是一个有血有肉的人类才能实现的。但萨曼莎还胜于人类，她能够同时和8316个使用者聊天，和641个使用者in love，并且对每个人都是真情实感。 电影的“她”是人类想象中的强AI，“她”有思维，具备比人还强的智力以及运算
摘要：诺亚采取了一种独特的双边策略：既在传统翻译模型的架构下加入深度学习的组件，也同时尝试完全基于神经网络的深度架构。诺亚以一种以卷积神经网络（CNN）为主的架构作为其深度学习的主要工具。 机器翻译，被认为是人工智能和自然语言处理的“圣杯”。上个世纪九十年代，机器翻译刚刚经历了一次变革，完成了从以规则为基础的方法到统计方法的变迁。而许多人相信我们正在经历第二次变革，这一次则是深度学习为主的方法。 深度学习是否能够取代传统的统计方法，业界现在尚无定论。但是对于很多前沿的机器翻译研究人员来说，他们其实
在智慧交通系统中，快捷准确度的车牌检测必不可少。MTCNN是一个非常著名的实时检测模型，主要用于人脸检测，对其进行修改后可用于车牌检测。
可能我们现在提到的AI都是假AI。 近日，Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun在纽约大学坦登工程学院的AI研讨会上谈了谈AI的历史和方向。 研讨会上，LeCun提出人工神经网络的学习
2017年人工智能给了我们太多的惊喜和变化，从今年开始，国际巨头们纷纷开始大踏步地战略转向——从移动优先转向AI优先：3月份的微软、4月份的Facebook、5月份的Google、6月份的苹果……乃至前段时间百度大会上，李厂长的一句：无人车罚单都来了，量场还会远吗？直接掀起当天的高潮！ 由此可见：人工智能已经进入了全球爆发的前夜。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术，已“入侵”日常生活的细枝末节。那人工智能有多火？平均每10.9个小时诞生一家AI企业。而且众所周知：国内大量的、一线的互联网公司已
雷锋网按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
雷锋网 AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
【新智元导读】李飞飞教授也从学术界转移到了工业界，正式加入谷歌，任谷歌云机器学习负责人。本文附上新智元此前对李飞飞的视频专访和文字报道。想了解这位擅长机器视觉的女科学家如何看待人工智能以及学术与产业的关系，本文统统都有。 今天，谷歌云主管Diane Greene 宣布了公司在机器学习和人工智能上的新布局。 在Greene的部门，将成立新的小组，整合此前各自独立的机器学习团队，这些团队零散地分布在谷歌云业务部中。 新团队将有两位女性来负责：一位是斯坦福大学AI实验室的主任李飞飞；另一位是Snap研究团队的前任
前段时间，马化腾和朱啸虎这两位大佬在朋友圈就所投资的共享单车项目互怼，在行业引发轩然大波——其中一个焦点就是智能锁之争，马化腾吐槽没有智能锁的ofo都是哑终端，这个在两位大佬的互怼中是事实。 摩拜单车
英语已成为交流的通用语言，但许多人都在努力学习它，尤其是非母语人士。Lingo是一款由人工智能驱动的英语学习应用程序。Lingo 提供基本的英语课程和高级功能，以帮助用户提高他们的语言技能。
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的公司和组织开始关注AI领域的研究和应用。其中，OpenAI作为一家领先的人工智能技术公司，一直备受瞩目。本文将详细介绍OpenAI的基本构成、模型原理、背景、大数据在OpenAI的重要性以及如何复刻OpenAI的成功道路。
在当今人工智能领域，Transformer模型已经成为了一种划时代的技术，它不仅在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展，也为其他机器学习任务提供了新的思路和方法。我们今天将深入探讨Transformer模型，包括它的工作原理、对人工智能技术发展的影响，以及它在实际应用中的表现。
2016年，随着阿尔法狗击败专业人类围棋棋手，已“深度学习”为基础的人工智能技术被大众所熟知。其实“深度学习”技术已经发展了有近30年的历史了。现在的“深度学习”的实现以神经网络技术为主。神经网络通过模拟大脑生物神经网络的连接，通过多层数字神经网络的了解，来实现深度学习，神经网络最著名的就是卷积神经网络。“深度学习”中的深度就体现在多层的神经网络的连接，因为初代的机器学习技术的学习网络层数都比较浅。
人工智能已经在医疗行业的诸多领域开始发挥作用，比如眼科，内科等，并且取得了巨大成果。自2016年以来，已经有不少关于AI在皮肤科学的应用研究开展。
人工智能、机器学习与深度学习，每天都有它们的新闻。包括新的技术、新的应用、新的挑战、新的机遇。 人人都在谈，人人都在看，那究竟什么是人工智能、机器学习与深度学习呢？ RapidMiner用下图解释了人
2019年国家对人工智能加大了支持力度，媒体对人工智能的资讯报道也越来越多，刚刚结束的人工智能大会也展示了国内现在的人工智能的发展状况，“双马”对话中也处处透露出对人工智能的美好展望。
提到智能技术大家首先联想到的就是人工智能、大数据、云计算、物联网等。而很多人对这些名词间的关系模棱两可。因此有必要首先介绍下其间的联系。 为了便于读者理解，这里不 引用每个名词的通用定义，而采用通俗易懂的方式进行解释。人工智能从狭义角度讲就是以 CNN 卷积神经网络为代表的模型算法， 具体的应用图像识别和语音识别。
机器之心报道 参与：高静宜 7 月初，Facebook 人工智能研究院院长、纽约大学终身教授 Yann LeCun 受邀现身上海交通大学闵行校区，围绕 Deep Learning and AI：Pas
【新智元导读】感谢清华大学计算机系教授邓志东向新智元投稿，他在《人工智能前沿技术与产业发展趋势》报告中指出，深度学习是人工智能的最新突破，一定要和大数据结合起来，做数据驱动下的感知智能产品研发，认知智能是前沿研究，支撑人工智能应用的硬件引擎也很重要。邓志东认为，弱人工智能的产业发展正处于爆发期，大家可以开始做工程化的应用产品开发了，私有大数据和深度学习芯片是制胜的关键和法宝。 【作者介绍】邓志东，清华大学计算机系教授，博士生导师。兼任中国自动化学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任。
物联网与人工智能结合的发展趋势，对神经网络加速芯片的能效有了更高的要求。由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。
像素的世界已经延伸到图像之外，虽然视频对于机器学习研究人员来说一直都是个挑战，但现在的技术能够使得从视频中提取信息变得跟从图像中提取信息一样简单。人工智能这个新兴“工具”的出现，为人类加速前往高度智慧化形态提供能量，重构着整个视频行业的结构和协作方式。 下面这份分析报告由Video++提供，并在AI研习社作以分享。这份报告并非针对人工智能领域全局观，而是解构视频行业，围绕国内视频内容识别这一垂直领域的创业公司展开讨论，从市场、产品、技术、商业模式、人才等多个维度出发，浅析人工智能技术在视频中的发展方向。 分
机器之心专栏 机器之心编辑部 实例分割（Instance Segmentation）任务有着广阔的应用和发展前景。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC)和华中科技大学的研究者们通过充分挖掘并利用Query在端到端实例分割任务中与实例存在一一对应的特性，提出基于Query的实例分割新方法，在速度和精度上均超过现有算法。 在今年的计算机视觉顶级会议 ICCV 2021 上，腾讯 PCG 应用研究中心（ARC）与华中科技大学电信学院人工智能研究所联合提出业内领先的端到端实例分割算法 QueryInst。实
人工智能（AI）在医学影像诊断中的成功应用使得基于人工智能的癌症成像分析技术开始应用于解决其他更复杂的临床需求。从这个角度出发，我们讨论了基于人工智能利用影像图像解决临床问题的新挑战，如预测多种癌症的预后、预测对各种治疗方式的反应、区分良性治疗混杂因素与进展，肿瘤异常反应的识别以及突变和分子特征的预测等。我们综述了人工智能技术在肿瘤成像中的发展和机遇，重点介绍了基于人工的影像组学方法和基于深度学习的方法，并举例说明了它们在决策支持中的应用。我们还解决了临床应用过程中面临的挑战，包括数据整理和标注、可解释性以及市场监管和报销问题。我们希望通过帮助临床医生理解人工智能的局限性和挑战，以及它作为癌症临床决策支持工具所能提供的机会，为他们揭开影像组学人工智能的神秘面纱。
有人在 Quora 上问了一个匪夷所思的问题：“深度学习的泡沫何时会破？”在短短的十几个小时内，该问题就得到了 18 个回应，而且每个回应都颇有深度。下面的内容翻译自吴恩达和微软数据科学家 Tim S
神经网络作为深度学习的核心组件，一直以来都在不断演化和发展。从最早的感知机到如今的复杂卷积神经网络和Transformer模型，神经网络架构的进展不仅在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成果，也在推动人工智能技术向前迈进。本文将探讨神经网络架构的最新进展、应用领域以及未来面临的挑战。
对人类神经网络的理解越来越在左右人工智能的未来研究，连Deepmind也不例外。 2017年10月2日，《NATURE NEUROSCIENCE》发表了Deepmind的一篇《The hippoca
人工智能语言模型是一种利用机器学习算法来处理自然语言的技术，它能够自动完成翻译、文本生成、问题回答等任务，成为当今人工智能领域的重要研究方向之一。本文将介绍人工智能语言模型的历史，从最早的统计语言模型到当前最新的自监督学习模型。
Petuum 专栏 作者：Yuan Yang、Pengtao Xie、Xin Gao、Carol Cheng、Christy Li、Hongbao Zhang、Eric Xing 机器之心编译 在过去
人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自 Quanta Magazine 机器之心编译 从自然语言处理任务起家，又在图像分类和生成领域大放异彩，所向披靡的 Transformer 会成为下一个神话吗？ 想象一下你走进一家本地的五金店，在货架上看到一种新型的锤子。你听说过这种锤子：它比其他锤子敲得更快、更准确，而且在过去的几年里，在大多数用途中，它已经淘汰了许多其他锤子。 此外，通过一些调整，比如这里加一个附件，那里拧一个螺丝，这种锤子还能变成一把锯，其切割速度能媲美其他任
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 从自然语言处理任务起家，又在图像分类和生成领域大放异彩，所向披靡的 Transformer 会成为下一个神话吗？ 想象一下你走进一家本地的五金店，在货架上看到一种新型的锤子。你听说过这种锤子：它比其他锤子敲得更快、更准确，而且在过去的几年里，在大多数用途中，它已经淘汰了许多其他锤子。 此外，通过一些调整，比如这里加一个附件，那里拧一个螺丝，这种锤子还能变成一把锯，其切割速度能媲美其他任何替代品。一些处于工具开发前沿的专家表示，这把锤子可能
原文：https://viso.ai/computer-vision/image-classification/
经过前六章的阅读，我从三个世界、数据法则、信息纽带、知识升华、自然智能以及人工智能六个方面对于信息科学技术与创新有了深层次的认识与了解。从对于三个世界的描述中，我了解到了物理、生物和数字世界的区别和联系。同时也明白了物质、能量与数据构成了人类所赖以生存和发展的客观和主观世界。通过这样的三个世界基本底层架构的认知，展开了之后的讨论，之后详细地了解到数据的作用，例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用，在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息，大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系。 数据之间的快速传导使各网络之间可以不考虑地理上的联系而重新组合在一起。信息的传递和交换也变得日益频繁。而在之后对于信息的定义及作用介绍之中，通过对于信息法则的介绍以及对于信息编码过程的展示，让我明白了信息的结构、含义与效用。信息的提取与升华成为知识，我对知识的描述性与程序性、显性与隐性、公共性与私密性有了进一步的认识。由知识的不断进化集合的过程中，自然智能也逐渐彰显出其作用，自然智能也拥有其法则。无独有偶，针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。同时本章讨论的课题如下：
在人工智能快速崛起的现代，许多传统行业正或多或少的被AI所影响着。同时，由于AI的赋能，使得这些行业或领域正以前所未见的速度快速发展。正如新智元创始人兼CEO杨静女士在大会中所述，“未来的发展将是遵循AI摩尔定律”。传统企业的转型、超级AI生态的构建，将是未来发展的必然趋势。
近日，计算神经科学家、《深度学习革命》一书作者Terrence Sejnowski在接受采访时表示，现在像“深度学习”和“神经网络”这样的流行语无处不在，但是大多数对这些词语的理解都被误导了。
em。。。各位好，我又来了。去年发表的文章《建筑师用人工智能在做什么？》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/51284408）得到了很大的反响，我也很欣慰各位同行能从我微不足道的愿景中得到启发。有各位的支持，我就有动力继续为大家解读最新成果，继续在AI+AD的道路上飞奔！
随着阿尔法狗、无人驾驶、智能翻译的横空出世，人工智能这个已经存在60多年的词语，仿佛一夜之间重新成为热词。同时被科技圈和企业界广泛提及的还有机器学习、深度学习、神经网络…… 但事实是，如此喧嚣热烈的气氛之下，大部分人对这一领域仍是一知半解。
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