通过对人工智能技术的不断完善，能够营造更美好的智能世界。2019年，5G通信网络、区块链技术、脑机接口技术等分支学科均取得了一系列进展，并在众多领域得到广泛应用，同时也促进了各个领域朝着智能化方向发展。 人工智能

随着近几年的科技方面在人工智能的的飞速发展，人工智能不仅给我们的日常生活带来了一些新鲜的亮点。在对现在教育培训方面也在慢慢发挥着它的作用。 以前老师们备课主要靠自己经验和一些相关教材进行备课。而现在呢，

         对话嘉宾 朱松纯（Song-Chun Zhu）教授 马尔奖、赫尔姆霍茨奖获得者、UCLA教授、IEEE Fellow、暗物智能科技创始人 沈向洋（Harry Shum）博士 微软全球执行副总裁、美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外

Index 多层感知机（MLP）介绍 深度神经网络的激活函数 深度神经网络的损失函数 多层感知机的反向传播算法 神经网络的训练技巧 深度卷积神经网络 前馈神经网络（feedforward neural network）是一种最简单的神经网络，各神经元

围绕人工智能这一重要支持技术的快速成功，可以进一步增加对更广泛的数字转型和创新举措进行更多投资的商业案例。 准备和实施人工智能项目可能是一个多年的旅程。根据最新的调查数据，只有28%的受访者表示，其第一年就通

动态遮挡规避是指运动视觉目标在某一时刻发生遮挡时，以该时刻视觉目标遮挡区域为研究对象，通过对视觉目标进行运动估计、合理规划摄像机的运动方式并多次移动摄像机以便观测到更多的遮挡区域。 运动视觉目标发生遮挡现

为什么需要数据增强 ： 一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多 数据增强的

01 GNN：从尝鲜进入快速爆发期 今年以来，图神经网络技术(Graph Neural Network， GNN)得到了学术界极大的关注与响应。各大学术会议纷纷推出 GNN 相关的 workshop，在投中的论文中，以 Graph Network 为关键词的论文数量也呈

前不久，一直活跃在美国加州大学伯克利分校的网红无人送餐车Kiwibot，被爆出是人工遥控的。据《旧金山纪事报》报道，Kiwi Campus公司承认，Kiwibot之前宣称可以利用人工智能避开行人，自动选择各个地点之间的最短距离等自动化

针对近期全面复工复产复学的需要，诺基亚贝尔基于成熟的AI技术，快速研制出高精度、远距离、大范围的红外体温监测方案，该方案采用红外热成像＋黑体搭配，可实现实时测温，精度能够达到0．3℃。 诺基亚贝尔的这套AI测温方案特别

交通运输行业经过几百年的研究、试验、改进，才达到现在的水平。1787年出现的蒸气轮船是世界交通史上的一个重要里程碑。在此之前的交通依靠人力和畜力。此后，交通运输行业发展的重大突破是自行车（19世纪初）、汽车（19世纪9

本文介绍了5种在训练神经网络中避免过拟合的技术。 最近一年我一直致力于深度学习领域。这段时间里，我使用过很多神经网络，比如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等等。我遇到的最常见的一个问题就是在训练时，深度

科技正在以一种近乎革命性的手段解决生活中真实存在的难题。人工智能的出现，重新定义了文物保护，克服了传统方式中的困难和挑战，以更快、更高效的方式解决凭借人力无法解决的问题。 通过英特尔人工智能技术、深度学习技

很多企业可能对采用人工智能还没有做好准备，因此从单个项目开始可能是一个很好的开始。首席信息官在早期人工智能项目中应该有什么收获？ 谷歌公司是使用人工智能的先驱之一，在短短的时间内，该公司的净收入同比翻了一番，投

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一 种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机（Support Vector Machine）是一种十分常见的分类器，曾经火爆十余年，分

人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学

对于企业和消费者来讲，人工智能是非常有用的工具，那又该如何使用人工智能技术来保护敏感信息?通过快速处理数据并预测分析，AI可以完成从自动化系统到保护信息的所有工作。尽管有些黑客利用技术手段来达到自己的目的，但保

1 机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，

从数据稀缺到现在有大量的数据，近年来，可用的数据量呈指数级增长，大数据变得无处不在。这是由于数据记录设备数量的巨大增长，以及这些设备之间通过物联网连接。似乎每个人都有收集、分析大数据的力量。 但是，大数据真的

如果你最近一直在关注科技新闻，那么可能已经读到了有关人工智能的新闻，无论好坏。它在你能想到的每个行业都留下了自己的印记。诸如Google，Facebook和Microsoft之类的科技巨头都将赌注押在AI上，并花费数十亿美元用于开发