关于机器学习的所有信息
详细对比 CPU 与 GPU,谁能担得了机器深度学习的重任?
详细对比 CPU 与 GPU,谁能担得了机器深度学习的重任?

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强,计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。

用AI研发燃料电池,康奈尔大学这个研究小组想法清奇

由康奈尔大学(Cornell)领导的研究小组,利用所开发的人工智能系统发现一种材料,有望制造更高效燃料电池。该系统依赖于众多算法机器人程序,每个执行不同的任务,筛选成百上千的元素组合,创建相位图,即原子之间的排列,人类可以据此确定哪些是可以使用的新材料。

干货 | 机器学习算法分类,你了解几个?

机器学习算法的分类是棘手的,有几种合理的分类,他们可以分为生成/识别,参数/非参数,监督/无监督等。

Facebook 并非受用户同意才监听?语音识别转文本从中“作妖”

Facebook本周证实,该公司开展了一项计划,允许承包商收听和转录一些用户的音频剪辑。这家社交网络表示,只有同意将其音频信息转录的人才会受此影响。

继苹果Siri之后,Facebook也被爆出审查和转录用户音频内容

8月14日消息,据外媒报道,据知情人士爆料称,Facebook始终在雇佣第三方承包商审查和转录其用户的音频内容。对此,Facebook声称,“一个多星期前”已经停止这种行为,并指出这些承包商之前被雇佣来检查匿名对话是否在Messenger应用程序上被正确转录。

英伟达要在大数据市场搞事情:新的GPU加速技术了解一下
英伟达要在大数据市场搞事情:新的GPU加速技术了解一下

近日,英伟达推出了一项名为GPUDirect Storage的新技术,通过这项新功能,GPU可以直接与NVM-Express存储器通信。该技术使用GPUDirect的RDMA工具,将数据从闪存直接传输到GPU的本地内存中,无需主机CPU的参与和系统内存的管理。英伟达这项技术是其扩大在数据科学/机器学习市场应用的战略之一。

如何寻找并使用一个适用于FPGA的机器学习平台?
如何寻找并使用一个适用于FPGA的机器学习平台?

随着摄像头和其他设备产生的数据在快速增长,促使人们运用机器学习从汽车、安防和其他应用产生的影像中提取更多有用的信息。专用器件有望在嵌入式视觉应用中实现高性能机器学习 (ML) 推理。但是此类器件大都处于早期开发阶段,因为设计人员正在努力寻找最有效的算法,甚至人工智能 (AI) 研究人员也在迅速推演新方法。

人工智能新变革:边缘计算+5G,市场迈向 AIoT

2018年中国人工智能产业市场规模继续保持稳定增长,整体市场规模达到383.8亿元,同比增长27.6%。

踏进 AI 领域的苹果,或已收购图像识别创业公司?
踏进 AI 领域的苹果,或已收购图像识别创业公司?

北京时间8月8日早间消息,据美国科技媒体报道,苹果可能已经收购了图像识别创业公司Fashwell,后者设计的引擎能够识别图像中的产品,从直接购买下单。

密歇根大学的工程师创造出第一种可编程忆阻器计算机

密歇根大学的工程师声称他们创造出了第一种可编程忆阻器计算机,能真正直接在内存上执行计算。

覆盖用户达 2 亿,云知声拟上市科创板
覆盖用户达 2 亿,云知声拟上市科创板

据国内媒体消息,中国国际金融有限公司(下称中金公司)与云知声智能科技股份有限公司已签订上市辅导协议。此次与中金公司协商,云知声拟在科创板上市。

计算机视觉与机器视觉有什么区别?
计算机视觉与机器视觉有什么区别?

人工智能是一个涵盖几种特定技术的总称。本文我们将探索机器视觉(MV)和计算机视觉(CV)。它们都涉及到视觉输入,因此了解这些重叠技术的优势,局限性和最佳用例场景非常重要。

代码自动完成器有多牛?未来程序员饭碗不保?

在过去的一年中,AI 生成书面文字的能力大大提高。通过扫描庞大的文本数据集,机器学习软件可以生成从短篇小说到歌词的各种令人信服的样本。现在,一个名为 Deep TabNine 的新程序,可以将相同的技术应用于编码世界。

苹果将自家 APP 放在其应用商店靠前位置?回应所有应用都遵循搜索算法

苹果公司自己的官方应用在其应用商店(App Store)的搜索结果往往优于竞争对手。这让华尔街日报认为苹果公司有意优化他们自己的App搜索结果,但苹果回应称,这种搜索结果跟用户习惯有关,并非一成不变。

重审 NLP Benchmark 现状,为何大模型+排行榜=灾难?

作为 2018 年自然语言处理领域的新秀,BERT 是过去几年自然语言处理(NLP)领域的集大成者,一经出场就技惊四座,碾压所有算法,刷新了 11 项 NLP 测试的最高纪录,甚至有「超越人类」的表现,它被认为是未来 NLP 研究和工业应用最为主流的语言模型之一。

AI 和人类的差距究竟有多大?AI 视觉系统还有救吗?

在视觉方面,AI和人类的差距有多大?来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集,在测试了许多机器视觉系统后,发现AI的准确率下降了90%!在某些情况下,软件只能识别2%-3%的图像。这样的AI若用在自动驾驶汽车上,后果不敢想象!