作者：matrix 被围观: 10,925 次 发布时间：2013-04-19 分类：Wordpress 兼容并蓄 | 一条评论 »
basetheme 的魔力就在于，配置好基础绘图系统的主题之后你可能会再次爱上 R 语言的基础绘图系统！
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展，特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统，并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
机器学习和数据挖掘中的许多重要问题，如知识库推理、个性化实体推荐、科学假设生成等，都可以归结为图数据结构上的学习和推理。这些问题代表了推进图学习的令人兴奋的机会，但也带来了重大挑战。由于图通常是稀疏的，并且由模式定义，因此它们通常不能完全捕获数据中潜在的复杂关系。将图与丰富的辅助文本模态相结合的模型具有更高的表达潜力，但联合处理这些不同的模态——即稀疏的结构化关系和密集的非结构化文本——并不是直接的。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文考虑了通过结合结构和文本来改进图学习的重要问题。 机器学习和数据挖掘中的许多重要问题，如知识库推理、个性化实体推荐、科学假设生成等，都可以归结为图数据结构上的学习和推理。这些问题代表了推进图学习的令人兴奋的机会，但也带来了重大挑战。由于图通常是稀疏的，并且由模式定义，因此它们通常不能完全捕获数据中潜在的复杂关系。将图与丰富的辅助文本模态相结合的模型具有更高的表达潜力，但联合处理这些不同的模态——即稀疏的结构化关系和密集的非结构化文本——并不是直接的。 本文考虑了
谷歌AI研究员、Keras之父François Chollet近日发表一篇长达64页的论文，深入分析、阐述“智能的定义和测量”，引起AI研究社区大量关注。
动作识别是基于计算机视觉识别的技术，可以实时对检测区域内人员动作进行识别。作为深兰科技计算机视觉技术的核心产品之一，搭载自动驾驶功能的“熊猫智能公交车”已获得广州、上海、武汉、长沙、深圳等多地的自动驾驶测试牌照，并且在武汉取得了全球首个自动驾驶客车的商用牌照。而其行人行为预测和车内异常行为识别（摔倒、偷窃等）两大功能，便是动作识别最直接的体现。此外，深兰的智慧工地管理平台——“工地大脑”、智能社区管理系统，以及明厨亮灶系统等，都一定程度使用到了动作识别技术。
该enum基于https://webgradients.com/中的gradient指定一组预定义的QGradient预设置。 枚举定义：
过去60年人工智能经历了不寻常的跌宕起伏，但该领域的一个不变特征是，美国一直占据主导地位。其他地方当然也对人工智能做出了重大贡献，但直到不久前，每个引起全球轰动的人工智能系统全都源于美国。 击败国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)的“深蓝”(DeepBlue)是IBM研发的系统，在2011年《危险边缘》(Jeopardy)节目中获得冠军的“沃森”(Watson)也是一样。在2005年证明了无人驾驶汽车可行性的机器人斯坦利(Stanley)是居于硅谷中心的斯坦福大学(Stanf
目前最火热的两个领域——物联网和人工智能之间将会产生怎样的化学反应。 人工智能和物联网的世界显然是令人兴奋的，但目前看来，依然有一些关键的技术问题需要解决，特别是关于开发者方面的问题。在这篇文章中，
作者：Rahul Sharma 来源：http://techgenix.com/author/rsharma/ 编译：FintechProbe 人工智能不再是科幻小说的东西。这是一个现实，而且你每天都在与AI技术驱动的应用程序互动并受到影响。如今，人工智能似乎成了所有人的口头禅，从自动驾驶卡车的制造商那里，可以行驶数千英里，而不需要对卡车司机进行人工干预，因为这些卡车司机担心，如果这些电动卡车能上路，他们就会失业。 2016年，谷歌的DeepMind AlphaGo计划与韩国棋手李世石Lee se -
在我国互联网的发展过程中，PC互联网已经日趋饱和，移动互联网却呈现着井喷式发展。现在国内移动用户已超15亿，全球移动用户已超过51亿，2019年IoT装置数量预计将超过全球人口总数！
来源：新浪科技 作者：DeepTech 现代文明和科技已经使得我们的直觉不断退化。绝大多数人都没有意识到直觉的价值甚至没有意识到它的存在。作为复杂计算的基础，直觉是一种很容易被忽视的非常规方法。这种非常规性使得许多研究人员忽视它的潜力。 本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201712/373152.htm 我在人工智能领域所做的工作围绕“先进的认知机器将使用直觉作为其智力基础”这一想法。我们人类的思想为一般化的智力提供了充足的证据。人类本质上是直觉机器，而我们
谷歌旗下的DeepMind公司机器人AIphago对战韩国棋手李世石正在继续，围绕AIphago和李世石的对决到底几比几的争论已经在网上蔓延开来，当然截止目前，AIphago已经2:0领先韩国棋王李世石了，今天，我们不去预测这场世界对决最后到底谁赢谁输，我们今天来聊一聊，假如AIphago最后五战全胜李世石，会带来哪些影响。 其实，笔者认为不管结果如何，自从李世石接受AIphago的挑战那一刻开始，注定，就是一场意义非同凡响的世纪之战。从某种意义上说，AIphago已经赢了。如果实际情况真的是AIphago
2012年，一份关于 Auto-WEKA 的 arXiv 报告发布，描述了一种自动选择机器学习算法、特征和超参数的方法，期望是它能够“帮助该领域的非专家用户”。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。既然是期望让计算机智能系统来代替人的脑力劳动，自动化地从事各项工作，那么如何来衡量人工智能的实际水平呢？ 无论是人工智能还是人类的脑力活动，所要面对的问题的难易程度各不相同；针对不同的应用场景，现在业界所掌握的人工智能技术的实际应用水平高低也各不相同。在选择划分人工智能水平的标准上，国际著名的人工智能专家Sandeep Rajani教授，在《人工
2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】机器学习当下的根本局限在于没有通用性，也没有自主性。在接下来的几年中，我们也许依然需要教机器去学习我们希望它掌握
DeepMind 是 AI 研究实验室，它引入了一种深度学习模型，可以生成具有显著效果的软件源代码。该模型名为 AIphaCode，是基于 Transformers，OpenAI 在其代码生成模型中使用的架构相同。
随着互联网技术和电子商务的迅猛发展，人们的购物方式逐步由传统实体店购物变为网络购物。为了充分满足客户海量、多样化的网上购物需求，人工智能零售系统需要快速地从图像和视频中自动识别出产品的存货单元(Stock Keeping Unit，SKU)级别的类别，然而，许多SKU级别的产品都是细粒度的，可以看出它们在视觉上是相似的。
【新智元导读】近日，国际模式识别大会（ICPR 2020）拉开帷幕，各个workshop也公布了各项挑战赛的结果，来自中国的DeepBlueAI 团队斩获了由ICPR 2020、Kaggle和JDAI等联合举办大规模商品图像识别挑战赛冠军。
近日，IT桔子发布《人工智能产业分析与创业投资盘点》报告，基于IT桔子数据库和数据维度对人工智能产业进行分析和创业投资盘点，通过人工智能崛起、产业结构图谱、全球大公司布局、创投数据盘点四大维度，全面透析人工智能现状与未来发展。
近日，虚假新闻检测论坛暨2019虚假新闻检测挑战赛颁奖仪式在北京中科院计算技术研究所举行。清博AI团队在此次比赛的第三赛道——多模态（文本+图像）虚假新闻检测中脱颖而出，获得第一名；本次比赛共有包括微软、腾讯、阿里、华为、YOHO、武大、中科大等在内的上百支国内外顶尖AI团队参赛。
到目前为止，我们已经涵盖了大多数重要主题，例如马尔可夫决策过程，值迭代，Q 学习，策略梯度，深度 Q 网络和参与者批评算法。 这些构成了强化学习算法的核心。 在本章中，我们将继续从演员评论家算法中停止的地方继续搜索，并深入研究用于深度强化学习的高级异步方法及其最著名的变体异步优势演员评论家算法，通常称为 A3C 算法。
有人认为 AI 已经穷途末路，但一些绝顶聪明的人还在继续求索。 整理｜黄楠、王玥 编辑｜陈彩娴 近日，DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 作客 Lex Fridman 的播客节目，谈了许多有趣的观点。 在访谈的一开头，Hassabis 就直言图灵测试已经过时，因为这是数十年提出来的一个基准，且图灵测试是根据人的行动与反应来作判断，这就容易出现类似前段时间谷歌一工程师称 AI 系统已有意识的“闹剧”：研究者与一个语言模型对话，将自己的感知映射在对模型的判断上，有失客观。 从2015年成立
我们正处于一个急速变动的时代，人们对未来充满憧憬和想象 未来是什么样子？是《超体》里拥有超能力的人类？还是像《星际穿越》里人类踏上星际之旅？或许每个人都有自己的答案。 就在本周举行的世界互联网大会上，
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】在CVPR 2022 ActivityNet: Tiny Actions Challenge赛道中，中国科学院深圳先进技术研究院多媒体中心在低分辨率视频行为识别任务的解决方案获得冠军。 安防监控是智慧城市的重要组成部分。然而，在城市监控场景下，行人目标往往距离摄像头远，所占像素小，这为理解目标的行为带来了很大挑战。 为此，CVPR 2022 ActivityNet: Tiny Actions Challenge引入了TinyVIRAT低分辨率行为识别
来源：新智元本文约2400字，建议阅读10+分钟本文为CVPR 2022 ActivityNet竞赛冠军的方案详解，该方案主要解决真实监控场景下的低分辨率行为识别。 前言 安防监控是智慧城市的重要组成部分。然而，在城市监控场景下，行人目标往往距离摄像头远，所占像素小，这为理解目标的行为带来了很大挑战。 为此，CVPR 2022 ActivityNet: Tiny Actions Challenge引入了TinyVIRAT低分辨率行为识别视频数据集。该数据集从监控摄像头上截取视频，没有包含任何人为的下采样和降
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 导读】在CVPR 2022 ActivityNet: Tiny Actions Challenge赛道中，中国科学院深圳先进技术研究院多媒体中心在低分辨率视频行为识别任务的解决方案获得冠军。 安防监控是智慧城市的重要组成部分。然而，在城市监控场景下，行人目标往往距离摄像头远，所占像素小，这为理解目标的行为带来了很大挑战。 为此，CVPR 2022 ActivityNet: Tiny Actions Challenge引入了TinyVIRA
【新智元导读】柯洁誓死战胜 AlphaGo 的豪言壮语言犹在耳， 20 年前第一个被计算机击败的人类冠军、国际象棋大师卡斯帕罗夫却表示，当年和深蓝相遇，既是他的幸运，也是他的诅咒。而20年后的今天，他丝毫不怀疑，每个职业都终将感受到 AI 带来的压力，否则就意味着人类停止发展，而人类劳动逐渐被人类的发明取代，这本身就是文明的历史。 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！”对于5月23日至27日在中国乌镇与围棋人工智能程序 AlphaGo （阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放
机器学习已经被应用于越来越多影响我们日常生活的社交相关场景，从社交媒体和电子商务到自动驾驶汽车和刑事司法。因此，开发可信、可靠的机器学习方法至关重要，以避免对个人和社会产生负面影响。本文致力于理解和提升图机器学习的可信性，由于图数据的复杂关系结构，这提出了独特的挑战。
A message queue is a form of asynchronous service-to-service communication used in serverless and microservices architectures. Messages are stored on the queue until they are processed and deleted. Each message is processed only once, by a single consumer.
GPT 和 PaLM 等大型语言模型在处理数学、符号、常识和知识推理等任务时正变得越来越熟练。也许令人惊讶的是，所有这些进展的基础仍然是生成文本的原始自回归机制。它逐个 token 地进行决策，并按从左到右的方式生成文本。这样简单的机制是否足以构建一个通用问题求解器的语言模型呢？如果不行，哪些问题将挑战当前的范式，应该采用什么样的替代机制呢？
本文从上百个包含了机器学习及深度学习的算法应用的AI案例中，精选30+个AI在设计行业的应用案例总结而成。 想了解设计师玩编程如何入门，可长按进入： 特别说明： 本文除案例的截图外，其余图片均由ACE Land 人工智能设计师（秒级、海量）友情赞助。 推荐阅读： 内容大纲： 1. 人工智能历史事件节选 2. 设计+AI的两种应用方式 3. AI的强项：匹配 4. AI艺术家：风格迁移 5. 智能设计与人工智能设计师 ---- 1 事件节选 「 ARTIFICIAL INTELLIGEN
【新智元导读】AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3
转自澎湃新闻 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！” 对于5月23日至27日与围棋人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放出豪言。然而，AlphaGo（阿尔法狗）之父却说，“我们发明阿尔法狗，并不是为了赢取围棋比赛。” AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性？阿尔
8月18日，王者荣耀「无限开放计划交流会」在深圳举办，这是一次「造梦之旅」的开始。 王者荣耀项目执行制作人黄蓝枭宣布启动天工计划，将王者荣耀的游戏玩法核心进一步向外界开放，推动游戏生态再一次进化。该计划将开放游戏中的地图、角色、剧情到关卡的编辑功能，外部工作室和个人自由创造全新玩法，并有机会上架到游戏与玩家见面，是两亿用户对想象力的表达。王者荣耀还会将游戏玩法和直播互动自由结合，如开发弹幕彩蛋和自定义玩法等直播互动新形式（点击这里 查看更多详情）。 腾讯 AI Lab x 王者荣耀 x 高校 携手
导 读 大数据是原材料，机器学习是原材料加工厂，而新一代人工智能服务则是工厂出炉的产品被消费在越来越多的日常生活中。 在Deepmind和AlphaGo获得的巨大成功吸引了全世界的目光的同时，新一代人工智能德比大战已经开始。 Deepmind之前开发的玩雅达利(Atari)街机游戏的人工智能是全新一代的智能技术——大数据驱动通用人工智能(BigData-drivenArtificialGeneralIntelligence)。 就像这个名字所提到的，这里有两个重要的因素，一是“大数据”驱动，二是通用人工智
Chapter 1.2 A Brief History of Artificial Intelligence and Games
关于作者：Fled在新加坡国立大学获得博士学位，现就职于腾讯游戏AI研究中心。 本文内容包含以下章节： Chapter 1.2 A Brief History of Artificial Intelligence and Games 本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook 从历史来看，在很长的时间里，创造一个可以代替人类玩游戏的机器人是唯一的在游戏中应用人工智能的方式。而在人工智能发展的早期，绝大部分游戏AI的研究
作 者 苏博览，腾讯互动娱乐高级研究员 原文首发于知乎专栏 - 第九艺术魅影 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 从历史来看，在很长的时间里，创造一个可以代替人类玩游戏的机器人是唯一的在游戏中应用人工智能的方式。而在人工智能发展的早期，绝大部分游戏AI的研究者都在努力做出一个很牛的AI在棋类游戏中战胜人类。这里面一部分的原因是，棋类游戏蕴含着一些人类智能的基本因素。 大部分的棋类游戏的规则都很简单，但是在方寸的棋盘之内，七百年来无数的人类天才都期望找到最优的
人工智能发展的早期，绝大部分游戏AI的研究者都在努力做出一个很牛的AI在棋类游戏中战胜人类。这里面一部分的原因是，棋类游戏蕴含着一些人类智能的基本因素。
【新智元导读】从笛卡尔的身心二元论到波普尔《科学发现的逻辑》；从帕斯卡尝试建造机械计算机到ENIAC诞生；从达特茅斯会议召开到AlphaGo击败李世石......回顾过去，对自身认知的探问和创造人工智能是人类一直以来的前行方向。北邮人机交互与认知工程实验室主任刘伟及其研究生赵璐梳理人工智能发展里程碑事件，提醒我们不要忘记，现在和未来的成就都建立在前人的历史积累之上。 时间人物事件意义1633Rene Descartes发表著作《论人》提出灵魂存在于大脑的松果体中1714Gottfried Wilhelm L
虽然现在有了诸如Siri、Cortana、IBM Watson等各类人工智能产品，也有像DeepBlue、AlphaGo人机大战等人工智能的新闻和事件不时出现，但相比起电脑、网络、智能手机这类直接地、革命性地改变人们工作生活方式的科技成果而言，在人工智能上所取得的成绩还远远不够，没有达到最初的设想期望。
本文探讨了人工智能3.0时代的到来，以及在这个时代，谁将是赢家。作者认为，在人工智能3.0时代，算力将成为首要因素，而目前华尔街投资者对于英伟达和AMD有着乐观的看法。然而，人工智能3.0时代的到来尚不确定，这给许多无法采集和拥有数据的企业带来了挑战。
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二、人工智能发展大事记 时间 人物 事件 意义 1633 Rene Descartes 发表著作《论人》 提出灵魂存在于大脑的松果体中 1714 Gottfried Wilhelm Leibniz
本文在腾讯云+社区人工智能专栏首发, 为原创翻译文章. 文章正文部分以引用格式给出原文 导读 英文原文发布于2015年9月, 当时 Google 旗下 DeepMind公司 的 AlphaGo(即 阿尔法围棋)尚未战胜人类的职业围棋选手. 今天, 我们已经知道旧版战胜李世石和柯洁的 AlphaGo(包括后来的 AlphaGoMaster)都以深度学习作为技术基础, 而新版的 AlphaGoZero是在没有人类知识的条件下以神经网络为技术基础自学成才的机器. 本文介绍的下棋机器原理与Alpha Go相似
前不久斯坦福大学计算机科学教授，前谷歌首席科学家 Yoav Shoham 来到中国做了场《人工智能的过去、现在和未来》的报告，对人工智能的发展历史、现在所面临的困境以及如何克服这些困境做了非常精彩的分享，此外还重点讲述了他一年来主导的AI Index（see https://aiindex.org/）。 「AI Index」是什么？ 这要从 2014 年说起，当时斯坦福大学决定启动一个叫做「AI100」的项目 － 人工智能百年研究。其目标简单来说就是持续地去调查、总结人工智能未来 100 年在学术研究、
本文主要参考自文献[1]：Zhengxia Zou, Zhenwei Shi, Member, IEEE, Yuhong Guo, and Jieping Ye, Object Detection in 20 Years: A Survey Senior Member, IEEE
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