近日，人臉識別技術因多次在抓逃犯的過程中“立功”，再度走“紅”。從20世紀60年代起，人臉識別研究開啟，發展到今天有哪些進展?該產業里的競爭，是人工智能投資泡沫帶來的浮躁，還是市場規模將持續突進? 何謂人臉識別技術? 20世紀60年代，人臉識別工程化應用研究正式開啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過分析人臉器官特征點及其之間的拓撲關系進行辨識。這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿態、表情發生變化，則精度嚴重下降。 如今的解決方案多是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的
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人臉識別 深度學習
2012年多倫多大學的研究人員首次使用深度學習在ImageNet大規模視覺識別挑戰賽中獲勝，深度學習漸漸被人們所熟知。而對于AI行業的從業者來說，深度學習下的計算機視覺，是使計算機能夠理解圖像背景的一門重要學科，也是人工智能中最具挑戰性的領域之一。
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深度學習
不久之前，人們還常說，計算機視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來，這句話要改寫了。計算機不僅能和大多數成年人一樣識別圖片中的物體，在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16
歲的青少年。更神奇的是，如今的計算機不再是被動按照指令識別和駕駛，而是像自然界的生命由數百萬年前開始進化那樣，自主地從經驗中學習。
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機器學習 深度學習
2012年多倫多大學的研究人員首次使用深度學習在ImageNet大規模視覺識別挑戰賽中獲勝，深度學習漸漸被人們所熟知。而對于AI行業的從業者來說，深度學習下的計算機視覺，是使計算機能夠理解圖像背景的一門重要學科，也是人工智能中最具挑戰性的領域之一。本文將詳細的解釋當前深度學習下的兩個熱點問題。
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深度學習
Martin Ford在2015年出版的《機器人的崛起》(Rise of the
Robots)一書曾在一時間引起轟動，書中詳細描述了自動化領域許多加速發展的趨勢，以及這些趨勢將如何影響商業，尤其是就業。 在他的下一本書《智能建筑師：人工智能背后的真相》(Architects of Intelligence： The Truth About AI
from The People Building It)中，他試圖深入研究副標題所描述的內容。該著作主要是對人工智能領域的知名人士進行深度采訪。G
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深度學習 AI
計算機視覺是目前AI在中國落地最順利的技術。從目前的落地進展來看，移動互聯網、安防、零售、物流、醫療、文娛、無人駕駛的商業化有待成熟。以曠視科技Face++、商湯科技、極鏈科技Video++為代表的AI頭部企業戰略，出現向平臺企業或軟硬一體化企業發展的分化趨勢，及零售等新領域快速崛起。 計算機視覺在中國AI市場組成部分占比巨大。根據中國信通院2018年2月發布的報告數據，2017年，中國人工智能市場中計算機視覺占比37%，以80億元的行業收入排名第一。 2018年信通院11月發布的《2018人工智
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深度學習 AI
凌華科技匯集旗下人工智能產品精銳，亮相于2018年11月20-22日在蘇州舉行的NVIDIA GTC CHINA 2018 (GPU技術大會)。這是一場人工智能和深度學習領域不容錯過的盛會，從機器人到游戲、從自動駕駛到虛擬現實，諸多領域的最新熱點在此一覽無余。從2018年年初的合作，到全球GPU大會的廣泛參與，不僅體現了凌華科技與NVIDIA的深入合作，也凸顯了凌華科技在人工智能領域的積極拓展與持續發力，并面向工業自動化、軍工、醫療、軌道交通以及網絡通信等應用領域，提供豐富的人工智能邊緣計算解決方案。
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凌華科技 深度學習
近日，騰訊醫療AI實驗室與美國加州大學聯合發布最新研究成果《器官神經網絡：深度學習用于快速和全自動整體頭頸危及器官靶區勾畫》。 據了解，在傳統的頭頸癌放療過程中，為了保證最大程度讓放射計都集中在靶區內，降低其他正常組織和器官受到影響的可能，醫生通常會根據患者的CT圖像手繪放療靶區和危及器官。但實際問題是，手繪會花費醫生大量的時間，對于患者來說，不僅治療效率低，更重要的是可能會耽誤最佳治療時間。 因此，騰訊醫療AI實驗室和加州大學提出，用深度學習模型建立一個“器官神經網絡”，在1秒鐘內對整張CT所有
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深度學習 AI
人類制造技術從手工控制、邏輯控制、程序控制、將進入智能控制時代。智能制造源于人工智能，但當前人工智能主流算法的“深度學習DL”由于需支撐的硬件資源大、訓練時所需要的數據標注成本極高，應用效果完全取決于龐大的數據集、模型的訓練繞不開NP問題等缺陷，因此存在黑箱問題、不能在工業和嵌入式系統應用。 日本阿波羅株式會社首席科學家顧澤蒼博士(中國籍)，在二十多年研究和實踐人工智能的經驗和成果基礎上，針對“深度學習DL”的缺陷，發明了“超深度學習SDL”模型，并計劃產業化做成應用開發板，可以讓小單位或個人方便地
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深度學習 人工智能
10月17日下午消息，據中國臺灣地區媒體報道，Google提出了一套基于LYNA(LYmph Node Assistant)的診斷方法，透過LYNA演算法，病理學家將可以更容易的檢測出，胸腺癌細胞在淋巴結上的微轉移，不只讓幻燈片檢驗時間減半，還讓錯誤率下降兩倍。但Google提到，雖然研究已經有初步的成果，但是要到實際應用還有一段很長的路要走。 以顯微鏡檢查病患的腫瘤，被視為癌癥診斷的黃金標準，而且對預測以及治療決策有決定性的影響，淋巴結轉移與大多數的癌癥相關，同時也是廣泛被采用的TNM癌癥分期重要
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談及AI的落地，老生常談的商業化問題，倒推回去就是硬件和解決方案，這是大部分技術發展的最終歸宿：束之高閣的技術，只有商業化才能觸達普羅大眾，得到可持續的發展，AI也不例外。
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CEVA 汽車市場營銷主管 Jeff VanWashenova高級輔助駕駛系統 (ADAS) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對道路安全及出行體驗的更高要求。諸如車道偏離
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9月6日，以“AI賦能，驅動未來”為主題的2018中國人工智能峰會(CAIS 2018)在南京國際博覽會議中心成功召開。大會聚焦中國人工智能產業當前的發展與未來，同時，也落實到產業的技術、創新、人才培育、商業應用等多個方面進行探討與交流。峰會現場，共計吸引了超過3000多位專業觀眾的熱情參與。 峰會當天下午，同步舉辦了包括智能駕駛、AI芯片、AI技術創新與應用、AI人才教育等議題在內的四場高峰論壇。在智能駕駛分論壇中，BYTON、馭勢科技、Quanergy、禾多科技、Roadstar.ai 、速騰聚
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人工智能 深度學習 大數據
據科技博客TechCrunch報道，英特爾公司想要把更多人工智能(AI)技術整合到各項業務中，該公司在周四宣布收購深度學習創業公司Vertex.AI。 Vertex.AI的使命是讓每個平臺的深度學習技術開發成為可能，并為此打造了深度學習引擎PlaidML。這筆收購交易的財務條款尚未披露，但是英特爾已經證實了這筆交易。Vertex.AI整個團隊將加入英特爾，包括公司聯合創始人Choong Ng、杰里米·布魯斯特勒(Jeremy Bruestle)以及布萊恩·雷特福德(Brian Retford)。
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人工智能在醫療領域的應用以數見不鮮了。在醫學影像方面更是具有其獨特的價值。 據了解，前沿的人工智能已可以用于三維醫學影像，對神經系統疾病和視網膜疾病做出快速、準確的醫療診斷。 人工智能可以識別二維的醫學影像，但是對于三維的醫學影像分析效果不是很理想。醫學分析診斷不能有絲毫差錯，這方面的專家致力于深度學習在人工智能方面的應用，希望可以讓人工智能解析三維醫學影像，來服務患者。 目前此項技術已成功實現深度學習算法應用于三維醫學影像的超快分析。 據悉，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思維”開發一款深度
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