重磅译制 | 更新：MIT 6.S094自动驾驶课程第1讲（3）深度学习模型应用-低调大师

重磅译制 | 更新：MIT 6.S094自动驾驶课程第1讲（3）深度学习模型应用

2018-01-21 570

这门无人车课程由麻省理工MIT开设，话题前沿且实践性质很强。课程首先引导大家了解深度学习，之后大家可以自己“造”一辆无人车（的算法）！

课程面向机器学习初学者，但已经有大量经验的研究人员也能从课程提供的从实践出发的深度学习方法和应用中受益。

课程主讲Lex Fridman与TA团队

大数据文摘已取得课程翻译授权，将以连载的形式发布后续课程内容，请大家继续关注我们，随时给予好评

MIT深度学习与自动驾驶课程页面（所有PPT、视频和资料汇总）：

https://selfdrivingcars.mit.edu/

大数据文摘其他重磅课程汉化视频

《牛津大学xDeepMind自然语言处理》汉化视频更新中，复制打开链接免费加入学习：

http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm

《斯坦福CS23

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/389745

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苹果大秀AI肌肉：详解Core ML框架及智能音箱HomePod

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） “I love machine learning, especially since I’m a machine, learning.” —— Siri 与Google相比，今天凌晨的苹果全球开发者大会（WWDC）节奏超快。苹果一口气连续发布了多款软硬件新产品、新服务。比方各种操作系统，包括iOS 11、macOS High Sierra、watchOS 4；新款iPad Pro；全新的iMac Pro；以及多年以来的又一款新产品：HomePod。整场WWDC有一个因素贯穿始终，那就是机器学习。长期以来苹果都被认为在人工智能方面进展缓慢，但苹果显然不甘落后。到底苹果秀了哪些AI肌肉？咱们一个一个说。 CoreML 我们来念一遍WWDC的全称：全球开发者大会(Worldwide Developers

2018-01-19

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本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）据报道，全球现在超过17亿人的肌肉骨骼都出毛病，每年大概有3千万的急诊病例，而且这个数字还在往上走。骨骼方面的问题已经成为了最常见的慢性重症。为了加快X光片的诊断速度，近日斯坦福吴恩达领头的研究团队开源了含有4万张人体上肢端的X光片的数据集MURA，并用这个数据集训练CNN寻找并定位X光片的异常部分。最后训练的结果，是该模型在手指和手腕X光片中的诊断表现比放射科医生要好些。 △经过MURA训练的模型可以准确定位出手腕和手指的异常部位不过放射医生依然能比模型更准确地诊断出手肘、前臂、手、上臂及肩膀的异常。 △图中绿色字体表示表现最优，红色字体代表表现最差。模型对手指、手腕的诊断效果要比三位放射医生的效果都要好。手肘和前臂的诊断结果比人类都差。该神经网络含有169层。当输入多角度的上肢X光片时，

2018-01-22

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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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