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数据洪流驱动人工智能发展

作为分析、挖掘数据价值的创新方法，人工智能可以充分利用、释放数据价值，带来前所未有的增值效应。这也是为什么大家如此关注人工智能的原因。迈向人工智能，关键在于如何驾驭数据洪流。

2017-08-01

人工智能、机器学习和深度学习

人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。

2017-07-31

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文由DeeperBlue发布于雷锋网。转载请联系授权，不得删减内容。半个月前的锤子手机发布会让全国人民（包括我妈）知道了一家叫科大讯飞的公司，以及语音智能这件事。我没有在现场。据说老罗向观众们介绍了锤子的主要合作伙伴科大讯飞的一款产品——讯飞输入法。老罗用很快的语速说出一大段长文字，讯飞做到了无时差翻出文字版本，并且识别结果几乎没有任何偏差，堪称完美，现场一片欢呼。讯飞输入法支持 19 种方言输入，相比苹果的 Siri，以及微软的 Cortana，讯飞输入法显然在本土化上占尽优势。讯飞输入法背后的公司叫科大讯飞，是目前国内最大的智能语音技术提供商。第二天，科大讯飞的股价在开盘点迎来了新高。鉴于从 2008 年科大讯飞上市开始股价表现平平，不少人表示终于熬到了可以套现的时刻。除了讯飞，国内在近几年内崛起

2017-07-31

人工智能，不止于技术的革命

作为一门学科，人工智能（AI）于1956年问世，历经一个甲子，几度沉浮。随着新一轮产业变革席卷全球，人工智能成为新一轮产业变革的核心方向。

2017-07-25

人工智能或开创黑客新时代

人工智能(AI)是可彻底改变网络安全的技术，而它有一天可能成为最终的攻击工具。

2017-07-23

人工智能打造真正的智慧城市

Machine Zone是一家利用人工智能技术提供实时数据流管理分析服务的公司，总部位于加州Palo Alto。

2017-07-09

人工智能是超市监控的“救星”

近日，人民日报发布了名为《人工智能是虚假新闻的“克星”》文章，文章中提到“当前，甄别和控制网络虚假信息传播已经成为一个世界性话题。虚假信息不仅令我国网络空间深受其扰，一些西方国家也日益意识到它的危害。

2017-07-03

人工智能急需网络安全“背书”

随着人工智能技术的逐渐完善，机器人技术已开始进入工业、生活等诸多领域。

2017-07-02

人工智能时代下的视觉合成

讲义主要分享了人工智能时代下的视觉合成，并分享了阿里云眼的概况，智能设计介绍和视频植入介绍。

2017-05-30

硅谷新军备竞赛：人工智能

脸谱（Facebook）、谷歌以及其他技术巨头们都使出浑身解数，希望能将人工智能领域的顶级科学家招致麾下，与此同时，这些公司也砸下重金，这么大手笔的最终目的只有一个，那就是研制出能更好地像人类一样思考的计算机

2017-05-01

2017年人工智能行业图谱

而今年两会，“人工智能”首次被列入政府工作报告，随之而来的是人工智能板块领跑大盘涨势，无疑，这一切将刺激人工智能在多个领域的全面发展。

2017-03-12

体验人工智能驱动的金融生活

人工智能（AI）是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

2016-11-15

入行人工智能，这一本人工智能领域百科全书不可错过

有人说，2016年是人工智能元年，人工智能技术在各行各业如雨后春笋般出现。

2018-07-29

AI ON IA，英特尔加速人工智能创新和发展 —— 英特尔人工智能论坛在京召开

《企业网D1Net》11月30日(北京)今天，主题为“释放IA原力拥抱AI时代”的英特尔人工智能论坛在北京召开。

2017-07-09

《中国人工智能学会通讯》——2.37 2016 年五大人工智能发展趋势

2.37 2016 年五大人工智能发展趋势通过梳理过去12个月与人工智能相关的新闻，你将发现人工智能的境况一路从“高歌猛进”到“穷途末路”，而又一直在这之间摇摆不定。

2017-09-03

《中国人工智能学会通讯》——6.23 Yoshua Bengio: 深度学习崛起带来人工智能的春天

1967 年，今年年初逝世的麻省理工学院教授 Marvin Minsky（MIT 人工智能实验室的联合创始人，人工智能先驱）宣称，十年之内，人们可以解决人工智能这个难题。

2017-09-03

中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 4. 检测异常

4. 检测异常首先，我们可以检测到模型里的缺陷。或许我们不能修正它们，但是至少可以检测出来。如果能检测到模型里的某个异常，那么就可以寻求用户的帮助，或者可以采取一些我们认为比机器学习到的更安全的措施。比如，我们可以监测预测类别的分布。试想一下，我们在做手写字符的识别系统，在英语里，我们知道字符是有一定分布频率的：最常见的英语字符是E，第二常见的是T，等等。我们可以观察一下模型的分类器的结果，对比预测的分布，如果两者相差很大，那么很可能是出了问题。另一种方法是马尔科夫决策过程。举个例子，如果我们正在玩游戏，并希望达到某个目标，那么我们玩的时间越长，离达成目标的距离就越近。比如，这是我们的预期价值函数，是解决问题的步骤。通常情况下，我们在玩游戏或者按计划执行时是在朝上走的，最大限度地让价值最大化。当然，当我们做的不好时，可以看到有些曲线的轨迹并不是朝上走，看起来就像我们脱离了轨道，这或许意味着我们的模型存在一些问题。另外一件可以做的事就是监测辅助规律。Hermansky 写过一篇很有意思的论文，是关于语音识别里的未知的未知。在做语音识别时，你可以为不同的频段，比如低频、中频、高频，训练单独的识别器。在自然语言中，你发出的两个音节之间是有时间间隔的，因此我们可以监控这些间隔时长。如果我们发现分类器给出的分布结果和我预期的差别很大，那么就可以探测哪个地方出了问题。 Hermansky 提出了一个解决方案：弄清楚哪些频段其实是噪音，因为在给定的环境中，有一些类型的噪音源其实是集中在某一个频段的。另外一个例子要追溯到1992年的一个自动驾驶汽车项目。当时这个系统很简单，只有一个车道保持系统和一个自动转向系统，是用神经网络做的。在这个神经网络里，有一个摄像头用来拍摄道路、树木等，然后这些信息会通过4 个隐藏单元用来预测转向指令。此外，这4 个隐藏单元对输入的图片进行重构，这样就可以比较原始图片和重构后图片之间的差异，如果两者之间的差异较大，那么这个转向命令就是不可信的。在这一想法中，相同的隐藏层要完成两项任务，因此我们可以监测这些隐藏单元。如果重构后的图片差异很大，那么这些隐藏单元的这项任务完成的并不好，这也就意味着在预测转向命令这一任务上，这些隐藏单元可能也做的很差。我们可以做的另外一件事就是观察异常情况。如上图所示，我们的训练样本的分布是Ptrain，通过这些训练样本，训练出分类器。我们的测试样本的分布则是Ptest。如果训练样本的分布和测试样本的分布相同，那么系统的准确性就能得到保障。但是通常情况下，测试样本和训练样本的分布是不一样的，在这种情况下应该怎样做？当然，你肯定听说过领域适应（Domain Adoption）和迁移学习。我要讲的可能是稍微简单一点的问题，仅仅只需要检测测试数据是否与训练数据不同，这个例子是基于我在计算机视觉领域的一项研究工作。此前，我曾参加过一个生态学的项目。当时我们想要衡量美国淡水河流的健康程度，于是环保部门派了一些人去收集这些河流里的昆虫标本，将昆虫的分布状态作为判断河流健康程度的标准。我们要做的是建立一个计算机视觉系统，来对这些昆虫进行分类，那些户外的工作人员收集了29 种昆虫作为训练的数据集。后来，我们利用这些数据训练一个监督学习系统，而且运行结果也不错。但是，很快发现，有的测试数据并不是这29 类中的一种，有可能是其他的昆虫，或者小石头、叶片、垃圾等。我们要怎样做？此前我们曾做过很多关于异常检测的工作，这里的方法很简单，就是在系统里加一个异常检测器，它主要用来负责检测新图片。如果这张图片与训练数据中的图片看起来很陌生，它就会给定一个“异常分数”，如果这个分数超过某个阈值，那么系统就会“拒绝”这张图片；如果低于这个阈值，那么就可以放行，进入到下一步——分类器。这里是一个初步的研究，我们训练分类器的时候只用了两个类别的数据，但是实际的测试数据包括26 类。实际上，还有很多其他的尝试，其中一些可能比我们现在的要好。比如Open Category Classification 、Change-Point Detection、Covariate Shift Correction、Domain Adaptation，它们都是和这些问题相关的。

2017-08-31

用人工智能做广告，它成为第一家走上IPO的人工智能企业

而现在，已经有一家人工智能创业公司开启了上市之路。雷锋网(公众号：雷锋网)消息，3月15日， Veritone正式向美国证券交易委员会（SEC）提交了IPO招股书，计划融资1500万美元。

2017-07-31

人工智能如何做科学研究

不是那种只会给你写一段实验报告的人工智能——而是那种会运行实验、解读结果并自动修正错误的人工智能。这是一份关于研究型人工智能的简要指南。

2026-10-15

如何在人工智能（AI）行业运用IPD？

人工智能（AI）是指利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。

2026-09-22

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腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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。

Rocky Linux

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。

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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