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入行人工智能十大经典书单

2017年最热的关键词属于人工智能 、深度学习.何时才能实现真正的AI（强AI或人工通用智能，简称AGI）？

2018-01-29

人工智能GPU/FPGA/ASIC/类脑芯片优势分析

人工智能如果按照架构进行划分，有三个重要元素：数据、算法和算例，其中算例就是芯片，算例是基础，算法是核心，数据是保障。先看人工智能的定义，从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫人工智能芯片。

2018-01-17

量子计算又和人工智能扯上了什么关系？

专家们认为这种量子计算机能够从许多方面给科学界带来好处，但是主要还是人工智能领域，量子计算机破译问题的能力能够带来新形式的人工智能。

2018-01-02

阿里巴巴资深技术专家铁花铁花，06年加入阿里巴巴，08年开始从事安全相关工作，淘宝最早SDL的建立及实施人、淘宝第一代web安全解决方案及开发框架的主要开发、安全静态代码扫描平台的创建者。All in无线曾负责来往事业部整体服务端团队及整体技术业务安全，内部IM即时通讯云平台主要设计者之一。目前在安全部负责安全技术平台产品体系搭建及基础安全开发，正在着重进行的有安全技术平台产品的中台输出建设、基础架构霸下技术体系建设以及集团重大活动保障。流量清洗概述流量清洗，即网络层恶意流量清洗（Anti Malicious Network Traffic），是指针对通过网络层访问业务的所有网络流量，进行"祛除糟粕、留下精华、去伪存真"的清洗，保障达到业务系统的流量，没有外部的攻击和非人的恶意流量。从业务场景来说，流量清洗应涵盖DDoS攻击防护

2017-12-07

人工智能、深度学习、神经元网络常识

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2017-11-14

Box CEO：人工智能将改变生活创造巨大机遇

- 近日，Box推出的Box Skills可以让应用开发者采用来自微软、Google和IBM的人工智能，运用到他们的云文件中。

2017-11-13

人工智能行业薪酬曝光，是时候转行了

人工智能可谓是目前最热门的行业，从走在前沿的科技公司，到努力创新的传统行业，几乎都想把握这个新“风口”。

2017-11-07

从零开始玩人工智能-人脸 API-03

前文我们尝试写了一个完整的人脸验证过程，从创建一个组，一个人，到为人提供照片，并训练AI，直至最后提供一张照片让 AI 利用 Face API 判断是不是这个特定的人。另一个经常会用到的人脸识别，是在一张照片中查找认识的人。Facebook什么的挺早就能够识别照片中的人并可以让你给他们打上标签。其实，利用Face API做类似的事情也一点不复杂。不信我们用代码来看看。为了说明在一张合影中 AI 能够找到并识别特定人，我用了去年峰会中国MVP及MVP Lead梁迪和微软CEO萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)、微软全球资深副总裁沈向洋、微软全球资深副总裁潘正磊的合影来做代码范例，也算是扯虎皮做大旗吧哈哈哈。首先，使用前文示例代码中用到的Detect方法来识别照片中的人脸。说实话，我有点担心。这张照片里的人好多啊，AI 能够都识别出来么？呼啦啦返回了46个faceId，我趴在照片上一顿数，还真的是一个不落都识别出来了，厉害厉害！在这里我遇到了一个问题。如前文介绍的，Detect方法识别出来的人脸会以JSON形式返回，而两层及两层以上的数据结构在转成Python的数据时，不再是dict，而是list。多层的数据意味着多层的list对象。上一次因为数据简单，直接使用了List的下标来定位数据。这一次就要老老实实遍历进行处理了。因此，for语句和list.append()就学会使用了。由这个问题引发的另外一个问题是，生成的List需要提供给下一步Face的Identify方法作为输入。按照API文档的说明，输入应该形如：在“faceIds”这里，应该输入所有经由Detect识别出的人脸的ID。所以我把上一步获得的List转换成了JSON格式然后拼装这个请求的body。结果……报错了……冷静地print出来list和body，跟文档进行比较，原来多了对’’’号…… 原来拼装这个JSON的时候，使用List对象facesId就可以了。使用json的dumps()把List转成json，我多此一举了。那为什么又报Error:0呢？仔细看文档，用于Identify方法的人脸数量，应该1到10之间。我们输入给AI的Face ID大大超过了这个数量，所以……报错了……那该怎么办呢？我可以分批处理，也可以裁剪照片。因为后续还要试试找不到人怎么办，所以我对照片进行了不同的裁剪。返回的json格式形如：如果没有对应到人，faceId对应的“condidates”就会显示为[]，即空。而对应到人的faceId对应会有识别出的人的personId和相识度评分confidence。看来要把这个结果滤出来做点操作还是有点小复杂啊，一样，使用for语句逐个下标处理List。使用两层List的下标读取，就能够成功拆分从Face API返回的json数据了。我记得人脸识别的Verify方法里，判断是否本人的参考值为0.5，因此在这里如果系统返回相识度评分大于0.5，我就继续从Face ID再去识别具体的人是谁。果然，Face API从合影照片中认出了我~那么如果我不在照片里呢？ Face API确实没有发现通过training认识的人~ 细心的你发现了吧，两次照片检测的Face ID怎么全部不一样？还记得前文我们说过的吗？Detect生成的Face ID是临时的，会在24小时之后清除，所以每次获得的ID都不同，即使是同一张脸。而关联到人的脸，其Face ID就是持久的，可以在需要的时候使用。这么牛的合影，难道只识别我自己吗？当然不，我们要试试 AI 能不能识别多个人~ 立刻上网为这三位大神各自找了三张照片。找的过程中发现，潘女士原来早在2010年就参加过MVP的Open Day，难怪上次MVP Round Table的时候觉得那么熟悉，看我这糟糕的记性… 赶紧在上次创建的person group里再创建了三个person，每人传输了上图的三张照片。再次运行代码，这一次，AI 在合影中就识别出了四个人了，厉害厉害~ 利用Azure Cognitive Services中的Face API，哪怕没有任何深入的 AI 知识，哪怕没有熟练的编程技巧，只需要简单的几十行代码，就能够实现有趣的人脸识别。本文转自HaoHu 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/haohu/2073059，如需转载请自行联系原作者

2017-11-06

失落的兴奋，人工智能创业的困境与焦虑

国务院刚刚发布了《新一代人工智能发展规划》，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设，在此背景下，中国科学院大学率先成立了人工智能学院，按此发展，人工智能成为一级学科也将是大概率事件。

2017-11-05

人工智能在解放客服，还是在解散客服？

当业务高速发展的巨头客服人数在缩减，当某款游戏90%以上的客服量由人工智能承担，当双十一期间客服小二还有时间“嗑瓜子”，没有人能忽视人工智能对客服领域的颠覆性影响。

2017-10-17

人工智能火到不行，BAT靠什么来引爆？

本文讲的是人工智能火到不行，BAT靠什么来引爆？

2017-10-08

人工智能市场将暴增可达数百亿美元

本文讲的是人工智能市场将暴增可达数百亿美元【IT168 编译】人工智能风头正盛，国内多家科技互联网企业的大佬都曾或多或少，公开表达过自己对人工智能的信息与期待。

2017-10-05

浅析医疗人工智能技术的发展前景

最早在医疗领域进行人工智能探索的尝试出现在上世纪70年代。1972年，由利兹大学研发的AAPHelp是资料记载当中医疗领域最早出现的人工智能系统。

2017-09-14

阿里云ET大脑接入澳门，构建人工智能中枢

本文讲的是阿里云ET大脑接入澳门，构建人工智能中枢【IT168云计算】澳门这座古老而现代的国际都市将以开放的姿态全面拥抱云计算和人工智能。

2017-09-12

人工智能助力智慧城市步入2.0时代

与会专家指出，在互联网+时代下，智慧城市建设已迈入新阶段，通过发展新一代人工智能技术，深度融合数字经济，推动新型城市建设步入智慧2.0时代。

2017-09-08

《中国人工智能学会通讯》——1.9 总结

1.9 总结综上所述，近年来，一方面，得益于 Wikipedia 等众多高质量的开放资源，知识工程取得了突飞猛进的进展；另一方面，基于统计机器学习的自然语言理解技术和工具日益发展成熟。这两方面分别为智能问答技术奠定了资源基础和技术基础，使得智能问答技术更加快速地走入人们的生活。然而，基于知识的智能问答系统仍面临以下关键性问题。一方面，知识难以描述和统一，人们在不同领域为了不同的任务定义和管理了各自的知识库，造成了大量异构数据的存在，这些数据在局部范围内是组织良好的信息资源，但是若不能把这些异构分散的知识资源整合在一起，也只能是形成了一些独立的信息孤岛，不能满足用户的统一查询需求。目前类似BabelNet 12 等项目也只是简单地融合不同知识库中的相同概念，实现异构知识资源的融合和联合查询是当前知识管理和知识服务技术发展中亟待解决的问题。另一方面，虽然词性标注、主题抽取、文本分类等自然语言处理任务日趋成熟，但是在需要深层语义理解的任务中，例如语义角色标注、语义解析、篇章结构分析等，还停留在抽取简单的普通关系和结构层面上，对于深层的小众的情况还远未涉及，例如当前很少有问答系统能处理到量词辖域问题。要做到真正的语言理解就需要处理非限定形式的语言现象。在技术上，不仅需要建立语言符号和世界知识之间的丰富关联，还需要构建快速的语义组合机制，使得它们能够应对庞大知识库上的搜索空间。诚如 KennethChurch 在文章《钟摆摆得太远》 [28] 中所言，我们目前只是摘取了较低、较容易的果实，还有大量的处于更高、更深的语义果实有待挖掘。因此，目前还需要大规模、高效率的面向非限定领域的自然语言深度语义理解技术。最后，网络上有大量新的信息和知识不断涌现，基于固定模式 (schema) 的知识表示和服务方案难以满足用户的需求，如何提取新知识、挖掘隐含知识，是智能问答等知识服务系统是否能实用的有效指标。另外，人类的知识是非常复杂的，不仅包括后天习得的世界知识和语言知识，还包含大量的先天知识和社会知识，目前的语言知识库、世界知识库虽然数量有了显著的变化，但是远远不能涵盖人类知识。目前的世界知识库的知识类型主要是事实性的知识，欠缺常识知识。常识知识在人类推理过程中具有非常重要的作用，而很多常识知识难以规范化。因此，如何在智能问答中融合常识等知识进行推理，是也是智能问答中的关键问题。

2017-09-03

人工智能是让网络更安全还是更危险？

文章讲的是 人工智能是让网络更安全还是更危险，操作弹性，这可能是每个以网络安全为重心的企业所追求的，但这么多年过去了，这件事似乎还停留在桌面上。

2017-08-31

人工智能的潮流中希捷是强者还是王者？

毫无疑问，未来，在大数据和人工智能的驱动下，存储在云计算市场发展中占据了重要地位。

2017-08-31

高通强化人工智能研究，阐释未来愿景

CNET科技行者 8月18日北京消息：8月16日，高通阐释了其人工智能愿景——即以无处不在的终端侧人工智能对云端人工智能实现补充。

2017-08-31

大数据、云计算是否将点燃人工智能?

文章讲的是大数据、云计算是否将点燃人工智能， 人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2017-08-31

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更多资源

Nacos

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。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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