早期的人工智能机器不够完善，只能按照定义明确的指令运行。但是，随着计算机和处理网络功能的不断增强，现在可以创建和执行可以在每次迭代时改进其功能的算法。这种现象被称为人工智能（AI），尽管称之为机器智能可能会更好。

在人工智能时代，仿生机器智能算法，其在创建时空输入流的不变表示方面具有前景，是分层时间存储器（HTM）。这种无监督的在线算法已经在几个机器学习任务中得到证明，包括异常检测。在将HTM算法形式化并应用于不同类别的问题方

在安防行业5G+AI赋能下，高清视频将为安防行业带来重要的发展机遇期。5G具有增强移动宽带、高可靠低时延和广覆盖大连接的优势，使AI能与物联网融为一体。AI和5G近80%的典型应用是重叠的，5G能够支撑AI应用的大规模落地。

2019年1月11日至12日，司法部在浙江杭州召开了“智慧监狱”建设工作推进会。司法部相关领导和全国31个省（区、市）监狱管理局、新疆生产建设兵团，燕城监狱监狱长、等100余人参会。2019年被业内称之为智慧监狱建设的开局之

在中国大数据和人工智能时代，许多数据密集型应用程序表现出传统批处理模型无法满足的要求。流媒体应用，如流分析，物联网数据处理，网络监控，或金融欺诈检测，必须支持高处理率，但始终达到亚秒级处理延迟。作为响应，分布式流处

在我之前的文章中，我讨论了如何对卷积神经网络（CNN）学习的权重进行拓扑数据分析，以便深入了解正在学习的内容以及如何学习它。 这项工作的重要性可归纳如下： 它使我们能够了解神经网络如何执行分类任务。 它允许我们观察

3月 25 日，地平线 BPU 算法负责人罗恒以《地平线如何追求极致效能？》为题展开了一场别开生面的线上分享。作为「地平线核心技术系列公开课」的“奠基之课”，罗恒从当前 AI 芯片的最大挑战，到 MLperf 的理想性与局限性，再

人工智能（AI）系统的交互过程更像人类，这让一些人感到不舒服，但人工智能并不是要取代人类。实际上，它更多的是把机器人从人类身上移除。人工智能的价值很大一部分在于自动化人工过程和快速分析大量数据，这样人类就可以自由

人工智能领域边缘侧的应用场景多种多样，在功能、性能、功耗、成本等方面存在差异化的需求，因此一款优秀的人工智能边缘计算平台，应当具备灵活快速适配全场景的能力，能够在安防、医疗、教育、零售等多维度行业应用中实现

Francesco Rundo1 Sabrina Conoci1 Francesca Trenta2 Sebastiano BatTIato2 1意法半导体 2IPLAB –卡塔尼亚大学数学和计算机科学系 摘要：汽车工业的最新发展引起了科研人员对疲劳驾驶监测的研究兴趣，意图开发一种有

半年一次的发行版还包括新产品、重要更新和数百项新特性 中国北京，2020 年5月6 日—— MathWorks今天推出了R2020a 版本，扩展了深度学习方面的 AI 功能。工程师们现在可以在更新的 Deep Network Designer 应用程序中训

关于生成式对抗学习（Generative Adversarial Network， GAN）相关文章的阅读整理以及资源汇总。 文章： GeneraTIve Adversarial Nets （2014）［paper］［code］ Ian Goodfellow第一篇提及生成式对抗学习的文章，开创性的工作。 – 提出

新型GPU Operator、Helm chart与NGC-Ready系统帮助各企业迁移至边缘与混合平台。 如今，AI已不再仅仅只停留在研究阶段，而是已经被应用于各企业机构中，帮助它们解决实际问题。而作为企业机构，它们需要清楚地知道应该将AI

一、RNN 递归神经网络（RNN）被提出用来处理80年代的输入序列时间信息。1993年，神经历史压缩器系统解决了“非常深度学习”任务，该任务需要及时展开RNN中的1000多个后续层。如图1所示，在传统的建模活动（例如前馈神经网络）中，我

在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。 人工智能大体上可以分为 3 类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 01 弱人工

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CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的对比，以及各种组合方式。 一、CNN与RNN对比 1. CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2. 相同点： 传统神经网络的扩展。 前向计算产生结果，反向计

一名测试者走进房间，窗户下面即显出此人的下肢影像。 随后，测试者完全被墙挡住，但人体骨架完全显示出来。 上图：在房间里的三个人。 下图：人工智能透视看到的三个人。 古人云，隔墙有耳。 但想要做到“隔墙有眼”，能穿墙

工业机器人的机械系统一般由一系列连杆、关节或其他形式的运动副所组成。机械系统通 常包括机座、立柱、腰关节、臂关节、腕关节和手爪等，构成一个多自由度的机械系统。如果 工业机器人的机身具备行走机构便构成行走

在电子商务高速发展的今天，目前国内每天1亿个包裹，未来10年每天包裹量或将达10亿件。对于物流业这种对人力成本敏感的产业来说，机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和环境适应强等优点，为高速发展的物流分拣系统打开