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斯坦福
斯坦福 文章 進(jìn)入斯坦福技術(shù)社區
斯坦福大學(xué)研發(fā)出全新自動(dòng)駕駛攝像頭
- 據外媒報道，近日斯坦福大學(xué)研究人員展示了一款全新的攝像頭系統，該系統基于團隊自主研發(fā)的拐角攝像頭打造，可捕獲各類(lèi)物體表面反射的光線(xiàn)，擁有更寬、更遠的視野以及更快的成像速度，足以監控視線(xiàn)外的動(dòng)作。研究人員期望在未來(lái)的某一天，這類(lèi)超人視覺(jué)系統（superhuman vision systems）或將幫助自動(dòng)駕駛汽車(chē)及機器人提升其運行安全度，而非依賴(lài)于人類(lèi)的指令引導。
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斯坦福、MIT和豐田合作預測電池使用壽命 加快電池上市時(shí)間/降低生產(chǎn)成本
- 如果手機電池制造商能夠判斷哪些電池可至少用兩年，那么就可以將此類(lèi)電池賣(mài)給手機制造商，把其他類(lèi)的電池出售給要求不是那么高的設備制造商。據外媒報道，由斯坦福大學(xué)(StanfordUniversity)、麻省理工學(xué)院(theMassachusettsInstituteofTechnology)以及豐田研究所(ToyotaResearchInstitute)開(kāi)展的一項最新研究發(fā)現，制造商們能夠做到這一點(diǎn)，而且該項技術(shù)不僅可以用來(lái)對電池進(jìn)行分類(lèi)，還可幫助新款電池設計更快上市?？茖W(xué)家們結合綜合實(shí)驗數據以及人工智能
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斯坦福重磅報告：2030的人工智能與生活
- 人工智能與生活，其實(shí)是指人工智能和人的相處模式、形成關(guān)系以及互動(dòng)有無(wú)。最終選擇的“2030年的人工智能與生活”的主題，是以強調人工智能的各種用途與影響的發(fā)生不是獨立于彼此，也不獨立于其他許多社會(huì )和技術(shù)上的發(fā)展為基礎搭建而成。
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斯坦福全球AI報告：中國機器人部署量漲500％
- 剛剛，斯坦福全球AI報告正式發(fā)布?！ 娜ツ觊_(kāi)始，斯坦福大學(xué)主導、來(lái)自MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等機構的多位專(zhuān)家教授，組建了一個(gè)小組，每年發(fā)布AIindex年度報告，全面追蹤人工智能的發(fā)展現狀和趨勢?！ 拔覀冇糜矓祿f(shuō)話(huà)?！眻蟾娴呢撠熑?、斯坦福大學(xué)教授、前任谷歌首席科學(xué)家YoavShoham談到這份最新的報告時(shí)表示?！ 〗衲甑膱蟾?，從學(xué)術(shù)、工業(yè)、開(kāi)源、政府等方面詳細介紹了人工智能發(fā)展的現狀，并且記錄了計算機視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)展?！ 蟾嬉c(diǎn)： 一、美國AI綜合實(shí)力最強 美國
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斯坦福證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能直接在光學(xué)芯片上訓練
- 日前，美國斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明，可以直接在光學(xué)芯片上訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )?！ ∵@一重大突破表明，光學(xué)電路可以實(shí)現基于電子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的關(guān)鍵功能，進(jìn)而可以以更便宜、更快速和更節能的方式執行語(yǔ)音識別、圖像識別等復雜任務(wù)?！ ∷固垢４髮W(xué)研究團隊的負責人范汕洄表示，相比使用數字計算機，使用光學(xué)芯片進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )計算更有效，能夠解決更復雜的問(wèn)題，這將增強人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的能力?！ ‰m然光學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )最近已經(jīng)得到實(shí)驗證明，但此前的研究是在傳統的數字計算機上使用一個(gè)模型進(jìn)行訓練步驟，然后將最終的設置導入光學(xué)電路。
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斯坦福研究出可檢測情感壓力的可穿戴設備
- 近日，美國斯坦福大學(xué)研究人員開(kāi)發(fā)出一種可穿戴設備原型，可通過(guò)收集檢測皮膚汗液來(lái)分析人們的情感壓力，幫助醫生早期診斷由壓力導致的疾病?！ ?，該可穿戴設備由4層材料組成。與皮膚接觸的一層可吸汗，并將汗液聚集在一個(gè)儲層中。儲層是一層納米多孔膜，汗液中的鈉離子或鈣離子能穿膜而過(guò)，但當皮質(zhì)醇與納米多孔膜結合時(shí)，皮質(zhì)醇就會(huì )阻礙鈉離子或鈣離子的通過(guò)。第三層由分析裝置組成，可測量這些帶電離子濃度，從而得知皮質(zhì)醇水平的高低。皮質(zhì)醇可幫助醫生判斷患者的腎上腺或腦垂體是否正常，在自然情況下，人體皮質(zhì)醇水平在一天中有高有
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普渡與斯坦福合作研發(fā)激光傳感技術(shù) 未來(lái)或用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)
- 據外媒報道，美國普渡大學(xué)及斯坦福大學(xué)的研究人員研發(fā)了一項激光傳感技術(shù)(laser light sensing technology)。據稱(chēng)，相較于當前的傳感技術(shù)，新技術(shù)的功能更強大、可靠性更高、價(jià)格也更便宜。未來(lái)，該項技術(shù)或被應用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)中。 據稱(chēng)，兩所大學(xué)正在測試并使用激光束控制(laser beam steering)，該測試基于硅基超穎表面(silicon-based metasurface)及短光脈沖(short light pulses)間光與物質(zhì)的相互作用，
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斯坦福研究團隊： “人造皮膚”有望大規模量產(chǎn)
- 雙手提供的觸覺(jué)是我們感受世界的重要途徑之一，為了能讓佩戴假肢的人重新獲得這種能力，斯坦福大學(xué)鮑哲南教授領(lǐng)導的團隊多年以來(lái)一直致力于進(jìn)行“有觸覺(jué)”的“人造皮膚”的開(kāi)發(fā)。 此“人造皮膚”其實(shí)是一種獨特的電子元件，它利用敏感的電子材料制成，可以被拉伸，能夠感受到微小的壓力帶來(lái)的電流變化。 團隊在研發(fā)中實(shí)現了兩項技術(shù)突破。一是創(chuàng )造了一個(gè)可伸縮的聚合物電路，用集成的觸覺(jué)傳感器可以檢測一個(gè)人造小蟲(chóng)的微弱足跡。第二個(gè)是更為實(shí)際的進(jìn)展
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斯坦福大學(xué)人工智能算法可準確預測人類(lèi)90%結果
- 斯坦福大學(xué)的一個(gè)研究小組通過(guò)使用人工智能算法來(lái)預測病人的死亡，希望能夠改善重癥患者臨終關(guān)懷時(shí)機。在測試中，這個(gè)系統被證明是非常準確的，正確預測90%病例的死亡結果。但是，盡管該系統能夠預測病人何時(shí)可能死亡，但它仍然無(wú)法告訴醫生它是如何得出結論的。 預測死亡是非常困難的。醫生必須考慮一系列復雜的因素，從病人的年齡和家族史到對藥物的反應，以及疾病本身的性質(zhì)。讓事情變得復雜的是，醫生必須與自己的自負，偏見(jiàn)或無(wú)意識地不愿意評估病人還有多少光景做斗爭。有時(shí)候醫生能準確預測，但是有些時(shí)候病人可能會(huì )推遲數月(
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斯坦福大學(xué)利用蘋(píng)果手表內置傳感器監測用戶(hù)心律
- 據麥姆斯咨詢(xún)報道，美國斯坦福大學(xué)醫學(xué)院近日宣布與美國高科技巨頭蘋(píng)果公司合作，利用蘋(píng)果手表內置傳感器監測用戶(hù)心律，在此基礎上探索是否能對房顫等心臟病進(jìn)行預警。 斯坦福大學(xué)醫學(xué)院在當天發(fā)布的新聞稿中說(shuō)，它將使用蘋(píng)果手表搭載的傳感器來(lái)收集心律異常數據。蘋(píng)果手表底部的傳感器可以利用每秒閃爍數百次的綠色LED燈和光電二極管，監測通過(guò)手腕的血液流量，它會(huì )從用戶(hù)手腕上4個(gè)不同點(diǎn)收集信號。 蘋(píng)果公司當天發(fā)布了專(zhuān)門(mén)的分析軟件，該軟件在分析蘋(píng)果手表收集的數據后，能夠區分心臟節律與其他“雜音&rdq
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斯坦福大學(xué)研發(fā)出易彎曲的有機半導體集成電路
- 據外媒報道，斯坦福大學(xué)的研究組研發(fā)出一款易彎曲的有機半導體集成電路設備，加入弱酸(如醋酸)后可實(shí)現降解。 該研究結果發(fā)表在5月1日的《美國國家科學(xué)院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)雜志上，該研究論文由斯坦福大學(xué)及惠普公司、加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校(University of California Santa Barbara)的研究人員共同完成。 據聯(lián)合國環(huán)境總署(United Nations Environment Pr
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斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記15——隱含語(yǔ)義索引、奇異值分解、獨立成分分析
- 我們在上一篇筆記中講到了PCA(主成分分析)。PCA是一種直接的降維方法，通過(guò)求解特征值與特征向量，并選取特征值較大的一些特征向量來(lái)達到降維的效果?！ ”疚睦^續PCA的話(huà)題，包括PCA的一個(gè)應用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隱含語(yǔ)義索引)和PCA的一個(gè)實(shí)現——SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解)。在SVD和LSI結束之后，關(guān)于PCA的內容就告一段落。視頻的后半段開(kāi)始講無(wú)監督學(xué)習
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斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記14——主成分分析
- 上一篇筆記中，介紹了因子分析模型，因子分析模型使用d維子空間的隱含變量z來(lái)擬合訓練數據，所以實(shí)際上因子分析模型是一種數據降維的方法，它基于一個(gè)概率模型，使用EM算法來(lái)估計參數?！ ”酒饕榻BPCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一種降維方法，但是該方法比較直接，只需計算特征向量就可以進(jìn)行降維了。本篇對應的視頻是公開(kāi)課的第14個(gè)視頻，該視頻的前半部分為因子分析模型的EM求解，已寫(xiě)入筆記13，本篇只是后半部分的筆記，所以?xún)热?/li>
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斯坦福介紹
您好，目前還沒(méi)有人創(chuàng )建詞條斯坦福!
歡迎您創(chuàng )建該詞條，闡述對斯坦福的理解，并與今后在此搜索斯坦福的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
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