IBM 送给 AI 开发者的礼物：傻萌的入门级 Watson 机器人-低调大师

IBM 送给 AI 开发者的礼物：傻萌的入门级 Watson 机器人

2017-07-31 636

两个月前的 Watson 开发者大会上，IBM 发布了 TJBot ——能组装出上图所示纸板机器人的 DIY 工具组合。可不要因为傻萌、简陋的外表小看它，它本质上是基于 Watson 的可编程 AI 。早在发布纸箱版本之前，遍布全球的开发者就已创造出激光切割和 3D 打印的 TJBot：包括南非、肯尼亚、意大利、德国、瑞士、巴基斯坦、加拿大和香港。雷锋网(公众号：雷锋网)获知，多个开发者团队表示有兴趣与 IBM 合作，为 TJBot 设计新的使用场景：从用于机器人/认知课程的教学，到关怀老年人、开发谈话代理的企业级解决方案。

IBM 发布的如何制作 TJBot、如何对它编程的指令集（被称为“菜单”），在 Instructables 在线开发者社区广受好评。该项目在社区主要页面都有体现，并已收到 21000 份用户评论。TJBot

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深度学习在2016年都有哪些主要研究进展？（附开源平台地址）| 盘点

在过去的几年时间里，深度学习（Deep Learning）一直都是机器学习社区的核心主题， 2016年也不例外。研究人员长久以来亟待解决的一个主要挑战就是无监督学习（Unsupervised Learning）。Tryolabs 认为，2016 年对于这一领域来说是取得伟大突破的一年，主要原因是出现了大量的基于生成模型（Generative Models）的研究。此外，雷锋网会介绍自然语言处理（NLP）技术在 2016 年所取得的创新，这些技术会是实现该目标的关键。除了回顾那些推动该领域快速向前发展做出突出贡献（或有极大潜力）的进步，雷锋网(公众号：雷锋网)也将关注相关组织机构和开源平台的建设情况。一、无监督学习无监督学习是指不需要额外信息就能从原始数据中提取模式和结构的任务，这点和需要建立标签的监督学习相反。使用神经网络解决这

2017-07-31

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雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文为英特尔中国研究院最新研究成果，主要介绍了一个名为“动态外科手术”算法，有效地解决了处理大型网络时重训练时间长，误剪枝率高的问题。利用该算法，我们可以轻易地将LeNet和AlexNet这两个经典网络的参数总量分别压缩108倍和17.7倍。英特尔中国研究院于近期提出了一种名为“动态外科手术”的神经网络压缩算法，获得了业内的广泛关注以及国内外专家的高度评价。利用该方法，研究人员可以在保证原始模型性能不降的前提下大幅度压缩网络结构。让我们带您一起深入浅出地理解这一算法。如果您有定期关注IT、互联网新闻的习惯，想必不会对深度学习（deep learning）一词感到陌生。深度学习的概念源于早期的针对人工神经网络的研究，其理念的核心在于通过深层神经网络（deep neural networks）完成对样本数据

2017-07-31

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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