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人工智能

2.9w内容

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聚合人工智能话题下，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的新闻资讯、前沿理论、技术知识、应用案例。

文章博文帖子课程

共 2.9w 条

深入浅出AES算法

高级加密标准(Advanced Encryption Standard，AES)是美帝2001年发布的块加密算法，AES是属于块加密算法框架中的一个组件，所以理解AES的关键是搞清楚块加密算法。下面，就一起来讲讲块加密算法工作原理。

2017-07-02 18:04:53

块加密算法 AES 算法

上汽大通发布“房车智慧出行愿景”，打造闭环生态

2017年6月30日，上汽大通“房车智慧出行愿景”于首届世界智能大会上隆重发布——以“带上家向美好出发”为愿景，围绕房车智慧出行5大场景，通过构建线下生态圈和线上出行平台，为用户提供智慧出行全新网络。

2017-06-30 19:47:36

房车智慧出行

世界智能大会开幕李彦宏/马云/柳传志等大咖集聚原创

“迈向大智能时代” 为主题的世界智能大会于天津梅江会展中心隆重开幕。大会主论坛由天津市市委书记李鸿忠、世界工程组织联合会当选主席马林·肯加、全国政协副主席、科学技术部部长万钢致辞开幕。主论坛期间，天津市市委副书记、中国科学院院士怀进鹏主持，英德拉吉特·班纳吉、李彦宏、柳传志、维克托·迈尔-舍恩伯格、潘云鹤、马云等来自海内外知名人士进行了精彩的主题演讲。

2017-06-29 19:49:00

世界智能李彦宏马云

自然语言处理技术（NLP）在推荐系统中的应用

个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲，个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据，例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。

2017-06-29 13:02:54

大数据自然语言 NLP

从零开始使用TensorFlow建立简单的逻辑回归模型

TensorFlow 是一个基于 python 的机器学习框架。在 Coursera 上学习了逻辑回归的课程内容后，想把在 MATLAB 中实现了的内容用 TensorFlow 重新实现一遍，当做学习 Python 和框架的敲门砖。

2017-06-29 11:05:46

TensorFlow 深度学习

未来即将“触脸可及”，人脸识别技术大揭秘！原创

通过这些不同的应用方式，人脸识别技术不但为人们的生活带来了便利，也增添了生活的乐趣。互联网时代，人脸识别技术应用到很多场合，如何保证数据安全以及技术的合理使用，是不容忽视的课题。只有安全合理的使用，我们才能发挥好人脸识别技术的作用，为人们生活带来福利。

2017-06-29 09:46:51

人脸识别技术揭秘

从算法原理，看推荐策略

协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐，以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。

2017-06-29 09:15:36

推荐算法策略

2035年AI将为中国带来7万亿美元产出，埃森哲分析全球12大产业

基于埃森哲的分析和建模，报告显示当 AI 被视为生产的新因素，而不仅仅是生产率增强剂时，AI 将促进中国生产力大幅增长。

2017-06-28 16:20:25

人工智能振兴中国产业

人工智能时代的伦理框架

技术可以改变伦理，比如避孕药的出现，它在公众掀起性革命之前，就引发了这样一场革命。如果要让数据充分发挥它所具有的变革性潜力，就必须建立一套伦理规范，同时还要搭建一个伦理框架来提供保障。新的制度能否落实到位，取决于政府和行业。

2017-06-28 15:37:28

人工智能伦理框架

人脸识别有多牛？AIFR 技术分分钟让你变“明星” 原创

人脸识别技术的细节多到数不清，工程技巧也是多种多样，但基本流程已成定式：当输入某张人物照，利用人脸检测技术找到人脸位置，在这基础之上对关键点，如眼睛、嘴巴等定位，之后经过一些几何、光学手段的校正等，提取人脸特征，进而做到人脸识别。

2017-06-28 09:26:28

人脸识别 AIFR 技术

利用 TensorFlow 实现上下文的 Chat-bots

本文将带你学会了如何去构建一个聊天机器人框架，一个使它能记住上下文信息的机器人，已经如何分析文本。未来的聊天机器人也都是能分析上下文语境的，这是一个大趋势。

2017-06-27 18:52:05

TensorFlow 深度学习

基于Spark的大规模机器学习在微博的应用

一直以来，微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC 2017云计算大会Spark峰会所做分享《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》主题的一部分，介绍微博在面对大规模机器学习的挑战时，采取的最佳实践和解决方案。

2017-06-27 15:35:02

机器学习 Spark 微博应用

深度学习思考

深度学习的容量足够大，因为它可以有几百万上千万的参数，这使得它理论上能够拟合任何形式的数据。根据我的实际经验是，它确实能很好的拟合训练数据，并且不是简单的记住他们。

2017-06-27 14:49:20

深度学习机器学习

机器学习入门阶段易犯的5个错误

怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同，学习的目标也因人而异。但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标，那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。

2017-06-27 10:39:20

机器学习易犯错误

面向图像分析应用的海量样本过滤方案

在图像分析应用中，海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案，能够自动提取有效图像样本，极大减少人工标注的工作量。

2017-06-26 09:59:14

图像分析样本过滤深度学习

从集成方法到神经网络：自动驾驶技术中的机器学习算法有哪些？

机器学习算法可以融合来自车体内外不同传感器的数据，从而评估驾驶员状况或者对驾驶场景进行分类。本文将粗略讲解一下各类用于自动驾驶技术的算法。

2017-06-24 16:16:02

集成神经网络自动驾驶

人工智能发展史-从图灵测试到大数据

我一直很好奇人工智能是如何提出来的，它背后有什么样的故事，在人工智能发展的这60年的时间中，又经历了什么?为什么现在才是人工智能的爆发点，未来人工智能又将走向何处?带着这样的问题我读了吴军博士的《智能时代》这本书，打开了我对人工智能的了解，这篇文章主要内容也来自于这本书。

2017-06-22 13:26:37

人工智能发展历史大数据

机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器

通过本教程，你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。

2017-06-22 09:53:01

机器学习 Python 朴素贝叶斯

滴滴美研负责人：智能驾驶一定会改变未来，但过程并不简单

6月20日消息滴滴研究院副院长&美国研究院负责人弓峰敏博士应邀出席TechCrunch 国际创新峰会。在会上，弓峰敏向外界披露了滴滴在机器学习领域的成果，同时阐述了对人工智能以及智能驾驶技术未来发展的看法。

2017-06-21 22:43:10

海量日志中，如何实时在线检测未知异常行为？看瀚思的序列异常算法

随着互联网、移动互联网的发展，企业的传统网络边界在逐渐消失，工业界的企业，特别是大型互联网公司，平均每日活跃用户上千万，每个应用系统的日志都会高达几百G字节，甚至达到T数量级，同时，以灰产，黑产为代表的恶意访问占比依然居高不下，因此，不夸张的说，针对大型互联网公司，特别是金融、电信等行业的恶意攻击每天各个时段都在发生，并且攻击手段在不断推陈出新。

2017-06-21 12:22:33

在线未知行为

大数据算法的困境

机器学习和深度神经网络，克服了算法设计中人的局限;只要有数据，只要数据中有统计规律，算法就能找到这些规律。人工智能技术近几年的火热，主要得益于机器学习、深度神经网络方面的技术突破，以及大数据技术的成熟。

2017-06-21 08:14:19

大数据算法困境

GNMT-谷歌的神经网络翻译系统

一般来说，NMT【神经网络翻译系统】通常会含用两个RNN【递归神经网络】，一个用来接受输入文本，另一个用来产生目标语句，与此同时，还会引入当下流行的注意力机制【attention mechanism】使得系统处理长句子时更准确高效。

2017-06-20 14:41:12

google 神经网络

在合适的地方，机器学习带来的将是一场革命

这篇文章只是一个关于机器学习的基本介绍，更多的学习资料正变的更加普遍，在很多语言和GUIs中(目前一些最好的机器学习的资料是用Python写就的)，已经出现非常多即用型的机器学习算法和测试数据可以被用来做实验，其中包括Theano, Tensorflow, Weka甚至包括Octave和Matlab。

2017-06-20 12:00:03

机器学习人工智能

自然语言处理第一番之文本分类器

文本分类应该是自然语言处理中最普遍的一个应用，例如文章自动分类、邮件自动分类、垃圾邮件识别、用户情感分类等等，在生活中有很多例子，这篇文章主要从传统和深度学习两块来解释下我们如何做一个文本分类器。

2017-06-20 11:00:13

大数据自然语言文本分类器

我的深度学习开发环境详解：TensorFlow + Docker + PyCharm等，你的呢？

在尝试用不同的东西来配置深度学习环境这个过程中，我花费了相当多的时间。因此我想着把自己目前的工作流程整理成文档，希望可以帮助到尝试着做同样事情的人。

2017-06-19 17:54:58

深度学习人工智能

深度 | 详解首个系统性测试现实深度学习系统的白箱框架DeepXplore

在我阅读这篇论文时，我一直在对自己说：「恩，很不错嘛，不过，他们好像还忽略了什么。」所以我联系了一下作者，事实证明他们很清楚这个「什么」是什么（而且他们也正计划在未来的研究中解决其中的一些问题）。我将在这篇文章中引述他们的一些答案。

2017-06-19 17:52:36

深度学习人工智能

如何解决机器学习中的数据不平衡问题？

数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路。

2017-06-16 22:14:45

机器学习数据不平衡

重磅！阿里妈妈首次公开自研CTR预估核心算法MLR

CTR预估是互联网计算广告中的关键技术环节，预估准确性直接影响公司广告收入。广告领域的CTR预估问题，面临的是超高维离散特征空间中模式发现的挑战——如何拟合现有数据的规律，同时又具备推广性。

2017-06-16 15:16:32

Hive支持的文件格式与压缩算法

只要是配置了正确的文件类型和压缩类型(比如Textfile+Gzip、SequenceFile+Snappy等)，Hive都可以按预期读取并解析数据，提供SQL功能。

2017-06-16 09:58:34

Hive 格式压缩算法

数据结构与算法之排序—看不懂你来打我吧

下面主要写了数据结构课本上介绍的「十种排序算法」，趁着快考试了复习一波排序，有图有真相，看不懂打死我吧。

2017-06-16 09:22:22

数据结构算法链表

2017年，机器学习在Quora的五大应用场景

2015 年，Quora 的工程主席 Xavier Amatriain 非常精彩地回答了 Quora 上的一个问题：“Quora 在 2015 年将如何应用机器学习”。从那个时候开始，机器学习在 Quora 的应用得到了长足的发展。他们不仅更加深入地为已有的机器学习应用构建更大更好的模型，而且将机器学习技术应用到更多领域。

2017-06-14 19:05:51

机器学习 Quora 应用场景

看深度学习十九般武艺：它还能帮助保护濒危动物

濒危动物研究中一大难题是准确估计它们的数量，想要追踪以及详细了解其中的个体更是难上加难。不过来自杜克尼古拉斯学院的两位老师想到了办法，居然可以用深度学习来帮忙做这件事。

2017-06-14 18:00:37

深度学习动物 Conservatio

“回归分析”真的算是“机器学习”吗？

是什么将“统计”从“机器学习”中分离出来的?这是一个被讨论过无数次的问题。关于这个问题的文章有很多，人们对其好坏莫衷一是。但是我发现，在“统计”和“机器学习”的争论上，人们往往会“只见森林，不见树木”。

2017-06-14 17:18:43

机器学习数据研究回归

18年过去了，微软的自然语言处理技术怎么样了? 原创

自然语言处理一直是人工智能发展道路上需要攻克的重要难关，说简单一些其实就是教机器理解人类的语言并可以表达出来。

2017-06-14 17:03:25

微软自然语言处理技术

R语言之Apriori算法应用

关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。所发现的联系可以用关联规则(association rule)或频繁项集的形式表示。

2017-06-14 09:37:05

R语言 Apriori 算法

高大上的 AI，如何在创业公司落地？原创

本文将为大家讲解人工智能的发展阶段和创业公司如何打造 AI 技术团队。

2017-06-13 10:15:50

人工智能深度学习神经网络

亿级推广流量仍能精准推荐？解读核心算法的应用实践_IT技术周刊第505期

每天有超过50亿的推广流量完成超过3亿件商品的推广展现，覆盖高达98%的网民，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）的一站式触达。在这些鲜亮的数据背后，是什么样的核心算法在起作用？它如何保证商家的产品得到最有效的推荐？本文将给大家详解阿里妈妈 CTR 预估核心算法 MLR 的研发背景和应用实践。

2017-06-12 16:03:19

一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习这四种深度学习方式

在文章中，计算机视觉战队将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。除此之外，计算机视觉战队将分享文献中经常碰到的术语，并提供与数学相关的更多资源。

2017-06-12 14:04:45

深度学习人工智能

7346人参加的算法大赛，给京东带来了些什么原创

京东不一定会直接用选手的算法，他们很多的思路非常值得借鉴，因此大赛对于参赛选手来讲是一次比赛，对于京东技术人员来讲则是一次非常好的交流和学习的机会。他表示京东即有海量的数据，又有尖端的问题。

2017-06-12 12:03:28

算法京东 JData

深度学习成了前端开发神器：根据UI设计图自动生成代码

近日，位于哥本哈根的一家创业公司Uizard Technologies开发出了一个名为“pix2code”的系统。运用深度学习，这个系统能够根据输入的图形用户界面（GUI）截图直接输出对应的代码，从而省去前端手动编写代码的过程。

2017-06-09 14:45:14

前端深度学习

谁说数据少就不能用深度学习？这锅俺不背！

前几日，有一篇帖子在“Simply Stats”很火，作者Jeff Leek在博文中犀利地将深度学习拉下神坛，他谈到了深度学习现在如何狂热，人们正试图用这个技术解决每一个问题。但是呢，只有极少数情况下，你才能拿到足够的数据，这样看来，深度学习也就没那么大用处了。

2017-06-09 13:36:33

人工智能深度学习

一文看懂智能图像传感器行业的前世今生

智能图像传感器由图像传感器和视觉软件组成，能够捕捉和分析视觉信息，代替人眼做各种测量和判断的设备，其应用组件-摄像头目前已广泛应用于各类消费电子如：手机、电脑、可穿戴设备，未来随着ADAS系统的广泛普及和无人车的推出，车感摄像头领域将会迎来一轮爆发。相比摄像头，激光雷达的3D成像更加精准是无人车视觉系统的首选，将会成为资本市场追捧的热点。

2017-06-09 08:49:49

智能图像传感器无人驾驶

书白读了！机器人挑战北京高考数学卷，考了105分

6月7日，成都高新造人工智能系统“准星数学高考机器人”AI-MATHS对2017高考数学科目发起了挑战，在22分钟的时间里，得分105分。整个过程是严格按照断网、断库、自然语言理解、综合复杂推理等严格流程进行的公开透明测试。

2017-06-09 08:38:17

机器人挑战高考

挨踢部落技术门诊第六期

2017-06-08 14:43:00

亿级推广流量仍能精准推荐？解读核心算法的应用实践原创

每天有超过50亿的推广流量完成超过3亿件商品的推广展现，覆盖高达98%的网民，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）的一站式触达。在这些鲜亮的数据背后，是什么样的核心算法在起作用？它如何保证商家的产品得到最有效的推荐？本文将给大家详解阿里妈妈 CTR 预估核心算法 MLR 的研发背景和应用实践。

2017-06-08 11:54:40

亿级推广流量

首届世界智能大会将于6月29-30日亮相天津原创

由天津市人民政府、国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院共同主办的首届世界智能大会将于6月29—30日在天津梅江会展中心举行

2017-06-07 16:53:08

世界智能全球智能

挨踢部落坐诊第六期：机器学习如何判断突发情况？原创

挨踢部落是为核心开发者提供深度技术交流，解决开发需求，资源共享的服务社群。基于此社群，我们邀请了业界技术大咖对开发需求进行一对一突破，解除开发过程中的绊脚石。以最专业、最高效的答复为开发者解决开发难题。

2017-06-07 15:16:35

机器学习 IDEA vSphere

态牛-Tech Neo 5月刊：深度学习原创

51CTO网+平台推出《态牛-TechNeo》电子杂志，通过精选和技术原创内容，精致的排版，给技术人员的阅读带来绝佳的体验。“读我懂你，做千万开发者的选择”是《态牛-TechNeo》的口号，本杂志面向广大开发者、技术总监以及架构师，杂志具涵盖独家的经验分享、案例剖析、核心技术解读，为您的岔路口指点迷津，提升工作效率。

2017-06-07 11:55:37

态牛 Tech Neo 电子杂志

京东JData算法大赛决赛圆满完成 30万冠军巨奖花落“鲁班七号”

大数据与人工智能相结合，将带动零售行业深度改革，实现更大的商业价值。我们正在将机器学习特别是深度学习应用到信息合规检测、个性化营销、搜索与推荐、商品图片理解、知识图谱构建、智能对话系统等一系列核心业务。

2017-06-07 09:21:30

英特尔京东 JData

Keras TensorFlow教程：如何从零开发一个复杂深度学习模型

Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。

2017-06-06 10:14:55

Keras TensorFlow 深度学习

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