算法眼中的世界是什么样子？他们用一些彩色方块画了出来-低调大师

算法眼中的世界是什么样子？他们用一些彩色方块画了出来

2017-12-31 570

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

从数字助手、加密数字货币到自动驾驶汽车，算法在生活中无处不在。

这是个抽象的概念，对于不了解人来说，算法的工作机制很难理解。“没有什么可以帮助我们决定是否能信任这些系统，或者可以选择哪一个。”伦敦艺术与科技工作室FIELD的创意总监Marcus Wendt说。

“我们需要更好地理解它们，然后决定是否要让它们进入我们的生活。”Wendt补充道。

为此，FIELD工作室基于计算代码的结构专门创建了一系列图像。这种新的可视化表示，或许能帮助你理解算法眼中的世界。

算法眼中世界的大门已经开启，还不走进去看看——

△ 自动驾驶汽车如何看世界

为了出行的安全性，自动驾驶汽车必须构建出一张真实世界的地图。这时，算法就负责将视频、红外、雷达和超声波等多种传感器的实时反馈集合起来，通过最多150个处理阶段传递数据，并通过

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AI正在这七大行业中崛起：场景分析及创投现状详解 | 附92页报告

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）人工智能正成为科技行业新的关键。尽管机器学习算法的出现已有几十年时间，但硬件处理能力的提升，数据量的爆发式增长带来了人工智能应用的新时代。诸如医疗健康、物联网和信息安全等领域已经出现了大量的数据来源，这些行业正迅速接受并尝试人工智能算法。而在另一些领域，例如法律科技、旅行科技、房地产和媒体娱乐等行业，对人工智能的投资也在逐渐起步。无论是知名律师事务所投资人工智能创业公司，还是风投支持游戏行业的人工智能公司，全新的可能性每天都在出现。美国创投数据库CB Insights对涉及人工智能的投资交易进行追踪，发现相关交易分布在多个不同行业。下图的下半部分，显示了某些最新兴起的人工智能应用领域。另外，CB Insights从中选了值得关注的七大行业：法律科技、教育科研、安防、旅行科技、新闻媒体和娱乐、

2018-01-01

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本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）对冲基金Euclidean科技公司创始人John Alberg，和亚马逊AI实验室的研究员Zachary Lipton说他们研发的模型已经可以在测试阶段打败市面上的投资方法。用人工智能来选长线股，比华尔街现依赖机器处理的方法靠谱。今年NIPS顶会上，Alberg和Lipton分享了他们的一篇论文，Improving Factor-Based Quantitative Investing by Forecasting Company Fundamentals。这篇论文指出，他们研发的选股AI（下图的LFM-MLP策略）在测试阶段，就产生了17.1%的年化率，而标准的数据模型（下图的QFM，quantitativefactor model，传统的计量经济模型）只能达到14.4%。现在正是金融机

2018-01-01

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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