今年，微軟亞洲研究院成立20週年，現推出研究員技術趨勢署名文章，本文為微軟亞洲研究院授權DeepTech深科技釋出。 識別影象對人類來說是件極容易的事情，但是對機器而言，這也經歷了漫長歲月。

使用OpenCV提供的預先訓練的深度學習面部檢測器模型，可快速，準確的進行人臉識別。 2017年8月OpenCV 3.3正式釋出，帶來了高改進的“深度神經網路”(dnn deep neural networ

2018年11月10日，由媒介匣發起主辦的“2018年度媒介匣·金躍獎”全國評選活動現進行公開報名。 此次評選活動以“創新、發展”為主題，基於中國網際網路+改革創新的大環境，旨在搭建新生

在藥物設計、化學資訊學領域，深度學習並不一定能比傳統機器學習領域有更好的表現，尤其是在學術界，由於有標籤的資料很少，資料噪音較大，往往用深度學習只會導致過擬合降低模型的預測能力。但是，生成學習用於藥物設計卻完全

【編者按】“AI+行業”已經是大勢之趨，安防領域的兩大巨頭海康威視與大華股份正加強“人工智慧化”的標籤。無論是海康威視從視訊監控化到智慧交通的路徑，還是大華著力於前端市場，貫徹大安防戰略，“AI

TensorSpace.js Present Tensor in Space English| 中文 TensorSpace是一套用於構建神經網路3D視覺化應用的框架。 開發

記者從天津大學獲悉，該校胡清華教授團隊近日在人工智慧深度學習領域取得重要進展，首次提出“廣義多檢視學習框架”理論，有望改良“機器深度學習”侷限性，創造真正實現“早期融合、分析思考”的“智慧大腦”。相關研究在新一期全球

自2014年舉辦以來，世界網際網路大會已經成為展現全球網際網路領域最新科技成果、交流全球網際網路行業未來趨勢的舞臺，堪稱網際網路行業的風向標。 AI、5G、物聯網成熱門議題 世界

今天我們來談一下  Wasserstein 散度，簡稱“W 散度”。 注意，這跟 Wasserstein 距離 （Wasserstein distance，簡稱“W 距離”，又叫 Wasserstein 度量

11 月 7 日，Yoshua Bengio受邀來到北京參加第二十屆「二十一世紀的計算」國際學術研討會。會上以及隨後受邀前往清華時，他給出了題為「深度學習通往人類水平 AI 的挑戰」（Challenges f

作者：James Le 編譯：Bing 在實體店買衣服的過程中，我們會被眼花繚亂的資訊轟炸。要兼顧某件衣服的款式、價格、商場優惠還不夠，商場的燈光、擁擠的過道，無時無刻不在考驗著人們分辨資訊的

見識過刀劍與毒藥 痴迷於火藥和武器 與他人說話時常懷著恐懼 在每一處景象裡看到了災禍 每一次時鐘響起，都會戰慄不安 但卻未厭惡那不可抗拒的壓迫 ——波德萊爾《惡之花》 不能偏廢的用與

本文翻譯自作者在medium釋出的一篇推文，這裡是原文連結 本文是Word Embedding 系列的第一篇。本文適合中級以上的讀者或者訓練過word2vec/doc2vec/Par

無論是使用數字合成技術（CGI）從零開始合成具有真實感的影象（這一過程極具挑戰性且花費巨大），還是藉助修圖神器 Photoshop 的幫助，偽造虛假影象和視訊都曾是一件需要花費大量時間和精力的事情。

年初一場關於深度學習侷限性的討論，“戰火”一直蔓延到年尾。 作為近年來最活躍的深度學習質疑者之一，紐約大學教授的 Gary Marcus 曾宣稱以 Yann lecun、Yoshua Bengio