深度学习的挑战-低调大师

深度学习的挑战

2017-09-24 607

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深度学习已经成为开发人工智能的主要技术支撑。

大多数知名应用（如语音识别、图像处理和自然语言处理）都是深度学习在驱动。

深度学习算法是通过人工神经网络模仿人类大脑逐渐学习并准确解决给定的问题。但是我们必须注意，深度学习并非完美无缺的，深度学习系统中依然存在很大挑战。

用深度学习领域最著名的学者安德鲁（Andrew Ng）的话说：“我相信深度学习是我们实现AI进步的最佳选择。”

如果你自己思考，你可能会意识到安德鲁的上述声明的力量。从Siris和Cortanas到Google Photos，再到Grammarly Spotify的音乐推荐都是深度学习力量的表现。

这些例子说明深度学习深入我们的生活的时代到来了。

但是，随着技术的巨大进步也出现了巨大的困难和障

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机器视觉在物流分拣自动化系统中的应用

在电子商务高速发展的今天，目前国内每天1亿个包裹，未来10年每天包裹量或将达10亿件。对于物流业这种对人力成本敏感的产业来说，机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和环境适应强等优点，为高速发展的物流分拣系统打开“新视界”。物流行业正从人工分拣向智能化、自动化方向快速演进。分拣机器人.gif 物流自动化机器人完成的每一道程序，都带来人力成本的下降和工作效率的提高。目前在仓库中，机器人主要可以在分拣、搬运、堆垛等方面代替人工。不同类型的分拣机器人无论外形如何，都带有图像识别系统，通过磁条引导、激光引导、超高频RFID引导以及机器视觉识别技术，分拣机器人可以自动行驶，“看到”不同的物品形状之后，机器人可以将托盘上的物品自动运送到指定的位置。自动分拣机器在接受运送指令后，通过视觉扫描技术，按照商品的品种、材质、重量以及发往的地点进行快速的分类，然后将货物送到指定的货架上或出货站台处。与此同时，机器人也可以在最短时间内将货架上的商品配送到不同的站台向外运输。这样便可以极大缩短快递发货周期，提高服务水平。拥有自动高效等优势的智能技术正成为快递企业关注的热点，而有一项技术使得机器人在快递界能...

2017-09-25

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本文讲的是从这50个死亡案例中，我们发现了AI行业五个潜规则，日前苹果iPhone X全球发布，全面屏和搭载的人脸识别技术再一次让苹果公司重新成为市场焦点。这是人脸识别技术第一次完整搭载在手机之上，是继华为公布人工智能芯片手机之后，第二个运用人工智能技术的智能手机产品。有观点称，人脸识别技术会让苹果重回巅峰，未来有望完全替代指纹识别市场，但反对者说，人脸识别技术还存在较大的辨识问题，现在言之尚早。不管具体的使用情况如何，苹果手机上的人脸识别技术的生死之战即将拉开帷幕。但是在此之前，已经有不少人工智能公司已经挑战失败，直面死亡。据腾讯研究院&IT桔子联合发布的《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》初步估算，中美倒闭企业总数已超过50家。 2013-2015两年间快速发展下积压的众多市场矛盾已经出现爆发的前兆。目前，智能无人机、餐饮服务型机器人、虚拟助理、智能硬件等领域和行业已初显颓势。先锋变成先烈。企业可以从中总结什么经验和教训？AI创业项目如何跨越创新鸿沟？我们从这50多家公司死亡的前车之鉴的历史数据中，找到了五个行业潜规则。潜规则一技术成熟度人工智能...

2017-09-25

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