人工智能

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一家光子 AI 芯片初创企业获比尔·盖茨投资

从更快的处理器到更便宜的数据存储,计算技术的进步点燃了人工智能的新时代。如今,对更快、更节能的人工智能模型的需求,正推动着半导体领域的一波创新浪潮。

“火眼金睛”的 AI:透过声音看到脸

不少人都拥有“伪声”的天赋,再通过练习,可以轻易伪装成老人、孩子,哪怕是与自己性别不符的声音,更有甚者可以模仿动物、昆虫,十分逼真,只凭耳朵根本无法分辨。

Facebook 的 AI,已经可以用比尔·盖茨的声音说话

机器语音系统一直有点令人失望:即使是最好的文本语音转换系统也摆脱不了机械的特性,缺乏人类说话时的基本语调变化。斯蒂芬·霍金使用的语音系统就是一个很好的例子。

TensorFlow 等“开源陷阱",会掐住中国 AI 企业的命门吗?

对于部分开源(Open source) 的资源,未来是不是也会受到美国出口管制条例的限制,这将是另一个值得关注的重点。

清华创业团队用AI+区块链,正试着改造奢侈品电商价值链

一个拥有着深厚科研背景、在计算机视觉技术和区块链领域有着多年研究经验的团队专门成立了一家公司——图灵深视(南京)科技有限公司,旨在用人工智能技术为鉴定行业赋能。

谷歌 AI 新方法:可提升 10 倍图像识别效率,关键还简单易用

在开发以卷积神经网络(CNN)为核心的机器学习模型时,我们通常会先使用固定的资源成本,构建最初的模型,然后增加更多资源(层数)扩展模型,从而获得更高的准确率。

好莱坞正在用 AI 揣摩人心,帮助预测电影票房

现在,人工智能(AI)正在进军电影产业:好莱坞制片人已经开始用AI 预测电影票房。

谷歌 AI 实现对移动镜头下移动人物的深度预测

Google AI 的研究人员根据运动视差(Motion Parallax)的原理,成功的训练出了一个深度学习的沙漏模型,有效地解决了移动镜头下移动人物的深度预测问题。

智能机器人市场,谁会第一个尝到“IP+AI”的甜头?

在 5 月 22 日的腾讯全球数字生态大会智能机器人论坛上,腾讯推出了一款以王者荣耀妲己为主题的智能机器人产品。

机器学习算法预测多肽自组装,用人工智能设计新型生物材料

2019 年 5 月 21 日,《美国国家科学院院刊》(PNAS)发表了华人科学家、瑞典卡罗琳斯卡医学院助理教授李林鲜团队的一项最新成果,首次实现了将人工智能技术应用于生物材料的设计中。

台积电是华为最后的滩头堡?美全力封锁仍未能完全合围丨深度剖析

在 5 月 22 日的腾讯全球数字生态大会智能机器人论坛上,腾讯推出了一款以王者荣耀妲己为主题的智能机器人产品。

近30篇论文被AI顶会接收背后,与产业的结合正带来更多创新|对话腾讯优图吴运声

现在,人脸识别已经可以用来支持安检、检索手机、进行支付等,当我们正日益习惯这项技术的存在以至于觉得这是一种自然而然的日常体验时,还是会有人会因为这个技术迎来完全不同的人生走向。

​斯坦福团队推出开源四足机器人:会跳跃、空翻,造价低于3000美元

开源、低成本、高性能,斯坦福大学一个学生团队开发出全新的四足机器人——Doggo,旨在推进机器人研究和实际应用。

连续死掉的3家明星机器人公司,给我们留下了什么“生机”?

种种迹象表明家庭社交机器人的模式有些问题,那我们还应该对这个市场抱有希望吗?家庭社交机器人行业已艰难度过多年,发展到现在的境况,该何去何从?

谷歌AI推出端到端纯语音翻译技术,有望成为未来的“机器同传”

不得不说,直接在不同语言之间转换音频的想法还是很有创意的,而且极富挑战性,对特征提取质量,语音频谱绘制和噪声抵抗能力提出了更高的要求,足以启发其他团队,成为一个新的研究方向。

MIT最新研究:加上“反馈”,AI算法可以看得更清楚

人类识别物体的能力非常卓越。假如你在特殊光线下看一个杯子,或者从一个意想不到的方向去看杯子,你的大脑仍然很有可能认出这是一个杯子。这种精确的物体识别能力对人工智能开发者来说是一个难以实现的梦想,例如那些改进自动驾驶汽车导航的开发者。

AI 生成虚拟模特全身照,形象高度逼真

最近,有网友发现日本一家科技公司正在用 AI 生成虚拟模特,图片中明眸善睐、身材曼妙的可爱少女,成熟火辣、目光灼人的性感女神,竟然都是用 AI 生成的虚拟人物,完全看不出来是假的。

最新研究显示:AI自发激活了数量感,并会挑选“最喜欢”的数字

人类和部分动物都具有一种数量感知能力,不需要刻意数数,就能凭借视觉对数量多少得出一个基本判断,甚至直接抽象出具体数量。

ICLR2019最佳论文:能学习语言层级结构的深度模型ON-LSTM

5月9日,2019年的 ICLR(International Conference on Learning Representations)在美国新奥尔良落下帷幕。ICLR 诞生于 2013 年,虽然创建时间短,在国内计算机科学研究者熟知的CCF列表中并未收录,但ICLR却势头迅猛,快速跻身机器学习顶级会议的行列。

AI把“狗”认成“猫”,只因它在捕捉人类看不到的特征

近日,一个来自麻省理工学院(MIT)的团队公开了他们的研究成果。该文章指出,对抗样本(Adversarial Sample)导致图像识别(Image Classification)失效的现象,或许只是人类的一种“自以为是”。

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