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隨著機器人技術和人工智慧的發展，許多工作機會將被機器給取代。在某些任務上，機器比人類還要高效，尤其是幾乎不需要教育的瑣碎事務。不過隨著機器學習演算法的日漸精進，某些高學歷人士，也要擔心自己的飯碗是否

10月27日，中國高校計算機大賽-人工智慧創意賽全國總決賽頒獎典禮在浙江省德清縣舉行。經專家評審，來自浙江大學INCAS資料探勘組的設計作品榮獲競賽特等獎，中國工程院院士潘雲鶴、百度高階副總裁王海峰現場

聊起機器學習的時候，人們總覺得它特別的神祕。我們知道AI演算法能完成一些任務，但是不知道它具體是怎麼做到的。 嚴格的來說，機器學習演算法是人工智慧AI的一個分支，但是我們其實也可以把它當成一種預測演算法看待。

機器學習訓練模型的過程中自然少不了調參，許多機器學習工程師都戲稱自己為「調參師」，其重要性不言而喻。 模型的引數可分成兩類：引數與超引數，前者是模型通過自身的訓練學習得到的引數資

一名開發人員訓練了人工智慧軟體，使其能夠設計出自己的萬聖節面具，其結果是非常可怕的。 納什維爾的廣告公司 Red Pepper 的創意技術專家 Matt Reed 通過提供5000張流行的萬聖節面具圖片，來訓練神

谷歌大腦科學家 Sara Hooker 的經歷最近被《經濟學人》當做典型報道了——但這件事卻讓她感到非常擔憂。這位女科學家有著傳奇的經歷：出生在非洲，本科在卡爾頓學院學習經濟學，沒有博士學位，卻成為了谷歌大腦的

作者：MOHIT JAIN 編譯：Bot 在計算機視覺領域，影象分割指的是為影象中的每個畫素分配一個標籤的任務，它也可以被看作是dense prediction task，對影象中每個畫素進行

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個人資料探勘和個人隱私保護，並非魚與熊掌，可視分析的技術手段能夠幫助我們保護個人隱私資料，避免後續的資料探勘暴露隱私的同時，平衡資料質量發生的變化，減少對後續資料探勘的影響。針對網路資料中的隱私保護問題，浙江大

背景 序列標註任務是中文自然語言處理（NLP）領域在句子層面中的主要任務，在給定的文字序列上預測序列中需要作出標註的標籤。常見的子任務有命名實體識別（NER）、Chunk提取以及詞性

近年來，手機、平板等移動裝置的計算能力顯著提升，達到了臺式計算機不久之前的水平。儘管標準智慧手機 app 對於手機來說已經不成問題，但還有一些任務（即執行人工智慧演算法）可以輕易難倒它們，甚至高階裝置也不例外。

早在20世紀50年代，認知科學家就已著手對人臉識別展開研究。20世紀60年代，人臉識別工程化應用研究正式開啟。當時的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過分析人臉器官特徵點及其之間的拓撲關係進行

雲腦科技 原創 2018/10/30 11:06 雲腦黃頌受邀參加一刻talks「2018先見未來大會」，述人工智慧所面臨的倫理挑戰

編者按：這是一篇發表於《哈佛商業評論》的醫學研究案例。文章作者包括 Rafiq Ajani，麥肯錫位於馬薩諸塞州沃爾瑟姆的辦事處的合夥人，並領導該公司的北美知識中心；Arnaub Chatterjee，麥肯錫