在以AI技術(shù)為支持的推薦、搜索、廣告等業(yè)務(wù)中,點擊率預(yù)估(CTR)一直是技術(shù)攻堅的核心,同時也是AI技術(shù)在業(yè)務(wù)落地中最難實現(xiàn)的技術(shù)方向之一。近日,來自京東廣告團(tuán)隊的一篇論文《Category-Spec
■ 簡介 Michal Nand[1] 在網(wǎng)站 HACKADAY.IO 上通過博文 Motoku Uprising ?Deep Neural Network 介紹了他利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來幫助控制巡線智能車更加平穩(wěn)快速運行的技術(shù)方案。特別是對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練、部署等方面進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。 智能車的任務(wù)相對比
今天周末,跟大家聊點假裝深沉的話題。 現(xiàn)在我們在討論人工智能的時候,大都把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奉為圭臬。因為這種算法,號稱是“平移不變的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,說人話就是人腦的高仿。 通過模擬人
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長期短期記憶網(wǎng)絡(luò)的核心,深度學(xué)習(xí)的兩個主要支柱,甚至在像谷歌的變形金剛這樣的更現(xiàn)代的網(wǎng)絡(luò)中,大多數(shù)計算都是線性代數(shù)計算,稱為張量數(shù)學(xué)。最常見的是,將一些輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量,然后將該
目前,AI芯片的大規(guī)模應(yīng)用場景主要還是在云端。在云端,互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)成為了事實上的生態(tài)主導(dǎo)者,因為云計算本來就是巨頭的戰(zhàn)場,現(xiàn)在所有開源AI框架也都是這些巨頭發(fā)布的。工業(yè)主板
在增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)與自動駕駛的時代來臨之際,3D數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。在不久的將來,處理3D數(shù)據(jù)的算法將應(yīng)用于像機(jī)器人自動巡航、基于AR的智能用戶界面等應(yīng)用程序上。受此啟發(fā),我們在Matroid公
術(shù)中快速冰凍的應(yīng)用很大程度上改善了術(shù)中決策,提高了手術(shù)成功率,但與術(shù)后病理相比,仍然存在一定的差異。準(zhǔn)確的組織病理學(xué)診斷對于提供最佳的腦瘤手術(shù)治療至關(guān)重要。術(shù)中決策和手術(shù)目標(biāo)因腫瘤病理而異,而現(xiàn)
人們常說眼睛是心靈的窗戶,但是谷歌的研究人員把它們視作人們健康的指示器。谷歌正借助深度學(xué)習(xí)技術(shù),通過分析人們的視網(wǎng)膜圖像預(yù)測一個人的血壓、年齡和吸煙狀態(tài)。谷歌的計算機(jī)能夠從血管的排布中獲取線索,
在我之前的文章中,我討論了如何對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)學(xué)習(xí)的權(quán)重進(jìn)行拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析,以便深入了解正在學(xué)習(xí)的內(nèi)容以及如何學(xué)習(xí)它。 這項工作的重要性可歸納如下: 它使我們能夠
9月20日,據(jù)外媒報道,荷蘭代爾夫特理工大學(xué)的研究人員發(fā)表在施普林格《機(jī)器視覺與應(yīng)用》上的一項新研究指出,開發(fā)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的模型來重建隨著時間推移而惡化的圖形,他們使用了這個模型成
智能手機(jī)攝影的長期趨勢當(dāng)然是遠(yuǎn)離現(xiàn)實主義,而轉(zhuǎn)向取得更引人注目的效果。這在計算攝影誕生之前是無法想象的。因此,我們可能會看到3D傳感技術(shù)的應(yīng)用趨向于超現(xiàn)實主義。
德國、法國與美國科學(xué)家的一項聯(lián)合研究發(fā)現(xiàn),人工智能診斷皮膚癌的能力首次超越皮膚科醫(yī)生,有助加快診斷過程,幫助病人盡早對抗癌癥,并降低正常的痣被誤診為癌癥的風(fēng)險。