Week”，剑桥大学图书馆学术交流办公室今天宣布霍金教授允许他的论文免费下载，可在Apollo网站开放获取。任何人现在都可以免费下载和阅读论文，论文上线不久，由于下载人数过多，服务器已经404。

人类也是勇敢的，即使冒着自己最终被灭绝的危险也要把探索进行下去，如同飞蛾扑火般的悲壮。而同时，我们这个宇宙可能从一开始就一直在默默无闻地帮助着一代又一代的人类，直到他们完成探究宇宙和生命奥秘的心愿！

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展示广告的订单系统并担任部分子系统的技术主管，支撑若干国外大网站的营收。对机器学习一直有浓厚兴趣，并积极支持帮助国内的技术社区。

他还说：“教育效率更高。好学校的优秀老师有时间顾及更多学生，甚至是边远地区的学生。”他补充说过去几年，其公司的AI学习服务已经在中国100多个班级进行了测试，在今年底测试班级会增加到1000个。

他们根据访客在线时长，制作了一張“谁最持久”的世界地图。大部分的国家观看色情影片的时间在7～10分钟之间，包括美国、欧洲、澳大利亚等等，非洲国家时间偏长，大多超过11分钟。

Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反，新版本依靠的是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

医生以不同的方式管理高危病变。有些医生会直接进行手术，而其他医生仅对具有较高癌症发生率的病变进行手术，例如“乳腺导管非典型性增生”（ADH）或“小叶原位癌”（LCIS）。

如果将手机背面摄像头的（微小）镜头分成两半，则通过镜头左侧看到的视图和右侧的视图略有不同。这两个焦点的距离小于1mm（大致是透镜的直径），但是它们不足以计算立体深度并产生深度图。

此外，华为Mate10系列使用了全新的徕卡认证的相机模组，抓拍、夜景拍照等方面进行了系统的优化和提升，通过集成专属的硬件人脸检测模块，更准确地捕捉人脸信息，使人像拍照更自然。

当您需要标记数据来训练算法时，现在面临的挑战是获得在现实生活中记录的数千小时的口语音频，以提供给神经网络并提高语音识别系统的准确性。这就是谷歌，亚马逊，苹果和微软正在通过置入Google

这是一家叫明和电机的公司制作的机器人，据说是制作者为了实现儿时一些好玩儿想法。泥萌感受一下...

Stampede2是德克萨斯大学奥斯汀分校高级计算中心（TACC）的超级旗舰计算机，使用英特尔多核心（MIC）架构的第二代处理器。作为战略性国家资源，将为美国数千名研究人员提供高性能的计算能力。

google街景视图提供360全景，计算航向和俯仰角度，以便我们可以捕获显示其中心的、各个目标点的640x640图像（全景图）。如果它们显示相同的物理目标点，则两个图像形成一对。

05年的AI纯粹是学术，而到了07、08年戴文渊看到了互联网发展的趋势。“不能再呆在实验室里了，因为形势变化太快了，需要尽快找到一个场地，这个场地里有足够多的数据能让我把我的研究真正利用起来。”

中国AI投资市场投资额呈不断上涨趋势。2017年前三季度虽投资频数少于2016年，但投资额已超过2016年全年（115.62亿RMB：171.93亿RMB，此处不包含战略投资、收购、并购数据）。

Translation）国际学术赛事中荣获中译英机器翻译冠军。凭借翻译技术，在英文搜索中搜狗能够对英文结果的网页进行全文的中文翻译，在手机输入法里搜狗支持用户在聊天场景下语音和文字输入的自动翻译。

Hinton：Yann和Yoshua还认为——最大的困难并不是找到一个无监督学习的目标函数。我在九二年发表了一篇将空间一致性作为目标函数的论文。有了这个以后，我们能够学习的更深入，还能训练自编码器。

Waymo工程师研发了独特的压力测试。我们用紫外线辐射轰击我们的组件，用强大的喷水机，将它们扣入几乎冷冻的水桶，在潮湿的房间里腐蚀他们，并在一段时间内将其冻结数周。

如果你已经安装了face_recognition，那么你的系统中已经有了一个名为face_recognition的命令，你可以使用它对图片进行识别，或者对一个文件夹中的所有图片进行识别。

Lengpudashi利用一种新的游戏理论算法解决了这一问题，令人印象深刻。这在其他很多场景也十分有用，包括金融交易和商务谈判。但是，Lengpudashi在生产国（美国）的关注度远远低于中国海南。

在阿里巴巴“达摩院”公布的前日，还有十三位顶级科学家前往阿里巴巴总部座谈，包括中国唯一的图灵奖获得者姚期智院士、中国量子力学第一人潘建伟院士、全球人脸识别技术“开拓者”和“探路者”汤晓鸥教授等。

所有的人工智能公司都将想方设法获得海量数据集，来实现其AI伟业。这些公司会开始收集众包数据。公司已经找到评估众包数据质量和真实性的不同方法。企业方会从这些数据中受益，消费者也得到了话语权。

他举例说，在人工智能的推动下，搜索发展将出现三个趋势：搜索方式将有很大变化，现在使用关键字，而将来很多时候可能使用语音、图片、人脸搜索，其中语音识别准确率已提升至９７％，方言识别准确率甚至超过人类；

数据显示：最强球队中，巴塞罗那、尤文图斯、皇马位居前三；国家队排名，英格兰、德国、西班牙排名前三，日本居然排名第九；最强球员C罗领衔，梅西、内马尔、苏亚雷斯紧随其后。

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抽时间做项目是最好的一种投资方式，在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。

https://drive.google.com/drive/folders/0B41Zbb4c8HVyUndGdGdJSXd5d3M

AMD将这些强大的原理与开源的ROCm计划相结合，这本身就具有加速深度学习发展的潜力。ROCm提供了一整套满足高性能计算需求的组件，例如提供更接近硬件的工具，包括手动编程库和对汇编语言工具的支持。

Git。SVN、CVS、Git、GitHub……，从版本控制的种类、渊源，到git具体命令，云涛边讲、边演示，其他人边听、边操作。两个多小时很快过去，大家意犹未尽，相约尽量多些线下学习……”

第三天详解了循环神经网络，使用了大量的实现代码，来解释循环神经网络基本概念。

要知道现场，刚开始有人竟然误以为是“放烟花，fireworks”，而且警察花了大量时间来寻找枪击者的位置。这个枪手竟然在酒店的32层上，从高处往低处射击，扫射有2000+人的音乐现场，简直了。

Clips的设备,本质上就是一个小小的摄像头，不同于以往产品，内置AI引擎的它会在侦测到某些特定画面时自动按下快门，按照发布会上的说法“宠物狗在追自己尾巴，或者小婴儿露出微笑时自动拍摄”。

到目前为止，整个过程中最难的部分是找到Nvidia驱动程序和深度学习软件包之间的依赖关系，以及最有效的长期支持版本的安装过程。最简单的部分是安装Python包，这些包维护得非常好，而且文档详细。

的一部分，这一项目可以让你利用摄像头就能进行简单的机器学习训练。而且不需要具备任何编程基础，就能利用摄像头采集数据、设计机器学习。

技术上，步态识别对技术的综合性要求较高，需要解决许多底层技术，从人形检测、分割、跟踪到识别，每一个环节都离不开大量数据的积累——对模型精度、速度以及训练样本的分割标注精度都提出了很高的要求。

为了让机器学会分桃，学生给机器“学习”了6400张大桃的照片，首先将桃子按分档建立图片数据集合，将图片数据集放入模型进行训练，模型会从各个分类的图片集合中，自动提取可以用于分级的特征并形成分类逻辑。

NIH临床中心最近向科学界发布了超过100,000个匿名的胸部x光图像及其相应的数据。该版本将允许全球各地的研究人员自由访问数据集，并增加教授计算机如何检测和诊断疾病的能力。

由石川博士领导的早稻田大学研究小组，利用人工智能和深度学习技术，创建了一个自动着色照片的程序，并成功着色了230万张彩色照片。

当你走在街上，即使在市中心的金融区，你都觉得自己走进了大自然：空气中满是潮湿的泥土香。多伦多建于森林山沟之上，据说是一座“花园城市”，当飞过多伦多上空，你会发现城市的外部看起来就像漫画一样郁郁葱葱。

如果我们回顾苹果摄像头相关专利和公司收购案例，我们会发现一些有趣的现象，苹果一直在为此做技术投资。比如苹果数十年来，为巩固其在增强现实和成像技术中的地位，于2015年收购了以色列公司LinX。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。

京东作为中国最大的自营式电商企业，完整覆盖从采购、售卖到配送、客服等全流程，拥有中国电商领域最完整、最精准、价值链最长的数据，为人工智能的充分实践提供了理想的数据基础，是机器学习的最佳数据源。

利用人工智能征服《星际争霸》正掀起新的热潮，而丘吉尔则是一位引人注目的弄潮儿，硬核《星际争霸》玩家甚至称丘吉尔为“星际争霸AI”的“bonjwa”—游戏中玩家用来称呼统治者。

对于计算机来说，它们的“眼睛”就是计算机视觉感知技术。这项技术让计算机可以观察感知，并且通过观察到的东西来引导自己的行为，更好地与人类相处、提供服务；让只会执行命令的机器人，变得更有智慧。

为什么是这个方程？首先我们希望调整量与误差量成正比，然后再乘以输入(0-1)。如果输入为0，那么权重就不会被调整。最后乘以Sigmoid曲线的梯度，为便于理解，请考虑：

生成.在第二阶段，我们期待用同样的训练图像匹配similarly-smoothed。重要的是，我们匹配像素使用的多尺度描述符，能捕捉合适的卷积层（例如，眼睛像素往往只匹配眼睛）。

Loihi芯片是英特尔历经六年架构研究的工作成果，它通过突触连接模拟大脑工作。像芯片一样，大脑的神经网络使用脉冲信息，脑内神经网络及其环境中的多个区域之间的合作和竞争性，相互作用产生智能行为。

Azure机器学习工作台则是针对Windows和Mac用户的桌面客户端，用微软自己的话说，这项服务旨在“成为开发生命周期的控制面板，以及一个让人开始使用机器学习的捷径。”它与Jupyter

笔记。（https://github.com/tensorflow/workshops/blob/master/notebooks/07_structured_data.ipynb）