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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 深度學(xué)習

人工智能可分辨健康組織與癌組織

  • 英國《自然·醫學(xué)》雜近日發(fā)表一項最新研究,美國研究人員建立深度學(xué)習模型,開(kāi)發(fā)出一種可以分辨健康組織和癌組織的人工智能(AI)系統。該系統無(wú)需人類(lèi)病理學(xué)專(zhuān)家去標注,可以加速癌癥的診斷。
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基于英特爾OpenVINO優(yōu)化,愛(ài)奇藝已將深度學(xué)習應用于視頻產(chǎn)品

  • 隨著(zhù) AI 技術(shù)逐漸應用于網(wǎng)絡(luò )視頻之中,算力優(yōu)化和平衡成本逐漸成為了視頻平臺關(guān)注的重點(diǎn)。36氪近期通過(guò)采訪(fǎng)愛(ài)奇藝技術(shù)部門(mén)相關(guān)負責人,了解到了 OpenVINO 為愛(ài)奇藝視頻平臺產(chǎn)品帶來(lái)的體驗提升。
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大數據醫療時(shí)代的人工智能與隱私保護

  •   王旭 ?。ㄙF州大學(xué)大數據與信息工程學(xué)院,貴州省量子信息和大數據應用技術(shù)研究院,貴州,貴陽(yáng) 550025)  摘要:近年來(lái),隨著(zhù)大數據挖掘與分析等方法的逐漸成熟,人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫療領(lǐng)域廣泛應用。本文詳細討論了在醫療數據采集端與人工智能應用端隱私保護所面臨的各項問(wèn)題,從技術(shù)的角度、法律的角度以及倫理道德的角度分別分析了醫療隱私安全,并最終提出了四條建議,為醫療行業(yè)隱私保護的理論和實(shí)踐發(fā)展提供了可行路徑?! £P(guān)鍵詞:醫療大數據;深度學(xué)習;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );人工智能;隱私保護  在醫療行業(yè)中,醫院信息系統基本
  • 關(guān)鍵字: 201906  醫療大數據  深度學(xué)習  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )  人工智能  隱私保護  

東芝開(kāi)發(fā)出帶DNN的汽車(chē)級圖像識別芯片(SoC)

  •   2019年2月,東芝開(kāi)發(fā)出一款汽車(chē)級圖像識別芯片(SoC),與東芝上一代產(chǎn)品相比,該產(chǎn)品使深度學(xué)習加速器的速度提升10倍,功效提高4倍。由于新產(chǎn)品加入了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(DNN)模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的算法,與傳統模式識別和機器學(xué)習相比,DNN的識別處理精度要高得多,預計該產(chǎn)品將會(huì )在汽車(chē)領(lǐng)域得到廣泛應用。這也是東芝目前最新的AI方向的產(chǎn)品?! ≈档靡惶岬氖?,東芝的這項技術(shù)成果已于2019年2月19日在美國舊金山舉行的2019 IEEE國際固態(tài)電路會(huì )議(ISSCC)上公之于眾,并且新系統級芯片符合全球汽 車(chē) 功
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三星于加拿大增設AI研究室,集中研究系統半導體AI

  • 據韓媒《Bloter》報導,三星電子于1日(當地時(shí)間)遷移、擴張「蒙特利爾AI研究室」至加拿大蒙特利爾Mila研究所。Mila研究所由全球三大深度學(xué)習領(lǐng)域學(xué)者之一的約書(shū)亞·班吉歐(Yoshua Bengio)為主力,是結合蒙特利爾大學(xué)、麥基爾大學(xué)研究團隊、全球企業(yè)的AI開(kāi)發(fā)者進(jìn)行全球性深度學(xué)習研究的專(zhuān)門(mén)機構。
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云原生受眾廣泛,為新興技術(shù)定策安邦鋪平道路

  • 近日,舉辦的“云原生產(chǎn)業(yè)大會(huì )上”,主辦方中國信息通信研究院發(fā)布了《云原生技術(shù)實(shí)踐白皮書(shū)》。電子產(chǎn)品世界記者從白皮書(shū)中獲悉:在互聯(lián)網(wǎng)+和新商業(yè)業(yè)態(tài)的沖擊下......
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三位深度學(xué)習之父共獲2019年圖靈獎

  • 2019年3月27日 ——ACM宣布,深度學(xué)習的三位創(chuàng )造者Yoshua Bengio, Yann LeCun, 以及Geoffrey Hinton獲得了2019年的圖靈獎。
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透視世界人工智能發(fā)展 | 美政府走上前臺力推人工智能

  •   最近,美國政府將發(fā)展人工智能(AI)作為一項國家戰略,準備利用美國在基礎科研實(shí)力上的優(yōu)勢,推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。此前人工智能技術(shù)的主力軍是谷歌等企業(yè),但從過(guò)去一年的趨勢看,美政府希望在這一領(lǐng)域直接發(fā)揮作用?! ≌С帧皣矁?yōu)先”  美國總統特朗普2月簽署了一份行政令,啟動(dòng)“美國人工智能倡議”,這份倡議體現出“美國優(yōu)先”、“頂層推動(dòng)”和“數據開(kāi)放”三個(gè)主要特點(diǎn)?! 〉谝?,頂層推動(dòng),政企合作?! 〕h的顯著(zhù)特征是由政府推動(dòng)這項國家級科技發(fā)展計劃。美國總統技術(shù)政策副助理邁克爾·克拉齊奧斯直言,這個(gè)倡議的重
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數據挖掘、機器學(xué)習和深度學(xué)習之間有什么區別?

  •   機器學(xué)習,有時(shí)也稱(chēng)為計算智能,近年來(lái)已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙,并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò )、電子商務(wù),甚至醫藥和醫療保健等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。機器學(xué)習是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域,其目標是開(kāi)發(fā)學(xué)習計算技術(shù)以及構建能夠自動(dòng)獲取知識的系統?! W(xué)習系統是一種計算機程序,它通過(guò)成功解決過(guò)去的問(wèn)題積累的經(jīng)驗做出決策。盡管應用時(shí)間不長(cháng),但是有許多不同的學(xué)習算法,該領(lǐng)域是計算領(lǐng)域最熱門(mén)的領(lǐng)域之一,并且定期發(fā)布一些新的技術(shù)和算法?! C器學(xué)習vs人工智能  許多人認為機器學(xué)習和人工智能的含義是一樣的,但這并不十分準確。人工
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機器學(xué)習vs.人工智能:定義和重要性

  • 機器學(xué)習,有時(shí)也稱(chēng)為計算智能,近年來(lái)已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙,并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò )、電子商務(wù),甚至醫藥和醫療保健等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。機器學(xué)習是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域,其目標是開(kāi)發(fā)學(xué)習計算技術(shù)以及構建能夠自動(dòng)獲取知識的系統。
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深度學(xué)習的發(fā)展會(huì )帶給硬件架構怎樣的影響?

  • 2019 ISSCC 大會(huì )于2月17—21日在美國舊金山開(kāi)幕,Facebook 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 在會(huì )上發(fā)表了主題演講「深度學(xué)習硬件:過(guò)去、現在和未來(lái)」,詳細介紹了深度學(xué)習研究的發(fā)展將如何影響未來(lái)硬件架構。
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深度學(xué)習“瓶頸”已至 計算機視覺(jué)如何突破困局?

  • 近期,計算機視覺(jué)奠基者之一,霍金的弟子,約翰霍普金斯大學(xué)教授A(yíng)lan Yuille提出“深度學(xué)習在計算機視覺(jué)領(lǐng)域的瓶頸已至?!盇lan Yuille認為,現在做AI不提神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),成果都很難發(fā)表了,這不是一個(gè)好勢頭。如果人們只追求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的潮流,拋棄所有老方法,也不去想如何應對深度網(wǎng)絡(luò )的局限性,那么這個(gè)領(lǐng)域可能很難有更好的發(fā)展。
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一文讀懂人臉識別技術(shù)

  •   近日,人臉識別技術(shù)因多次在抓逃犯的過(guò)程中“立功”,再度走“紅”。從20世紀60年代起,人臉識別研究開(kāi)啟,發(fā)展到今天有哪些進(jìn)展?該產(chǎn)業(yè)里的競爭,是人工智能投資泡沫帶來(lái)的浮躁,還是市場(chǎng)規模將持續突進(jìn)?  何謂人臉識別技術(shù)?  20世紀60年代,人臉識別工程化應用研究正式開(kāi)啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結構,通過(guò)分析人臉器官特征點(diǎn)及其之間的拓撲關(guān)系進(jìn)行辨識。這種方法簡(jiǎn)單直觀(guān),但是一旦人臉姿態(tài)、表情發(fā)生變化,則精度嚴重下降?! ∪缃竦慕鉀Q方案多是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線(xiàn)變化的
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一文讀懂:深度學(xué)習中的熱點(diǎn)問(wèn)題

  • 2012年多倫多大學(xué)的研究人員首次使用深度學(xué)習在ImageNet大規模視覺(jué)識別挑戰賽中獲勝,深度學(xué)習漸漸被人們所熟知。而對于A(yíng)I行業(yè)的從業(yè)者來(lái)說(shuō),深度學(xué)習下的計算機視覺(jué),是使計算機能夠理解圖像背景的一門(mén)重要學(xué)科,也是人工智能中最具挑戰性的領(lǐng)域之一。
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機器學(xué)習的崛起:從無(wú)人駕駛到AI醫療,人們已進(jìn)入深度學(xué)習的新世界

  • 不久之前,人們還常說(shuō),計算機視覺(jué)的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來(lái),這句話(huà)要改寫(xiě)了。計算機不僅能和大多數成年人一樣識別圖片中的物體,在馬路上駕駛汽車(chē)的安全性還高過(guò)16 歲的青少年。更神奇的是,如今的計算機不再是被動(dòng)按照指令識別和駕駛,而是像自然界的生命由數百萬(wàn)年前開(kāi)始進(jìn)化那樣,自主地從經(jīng)驗中學(xué)習。
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