9月17日億歐華東現場訊息，2018世界人工智慧大會在上海開幕。大會上， 清華大學交叉資訊研究院院長、中科院院士、圖靈獎得主姚期智 在《人工智慧：現狀與未來》主題演講發表講話。姚期智的主要觀點如下：

Fast R-CNN簡介 在之前的兩個文章中，我們分別介紹了R-CNN與SPP-Net，於是在2015年RBG（Ross B. Girshick）等結合了SPP-Net的共享卷積計算思想，對R-CNN做出改

微軟近日表示，已經收購了位於舊金山的小型初創公司Lobe Artificial Intelligence，以繼續幫助人們更輕鬆地建立深度學習模型。 Lobe打造的平臺讓使用者可以使用一個簡單的拖拽介面構建、

據機器之心瞭解，騰訊 AI Lab機器學習中心今日宣佈成功研發自動化深度學習模型壓縮框架——PocketFlow，並即將在近期釋出開原始碼。據介紹，這是一款面向移動端 AI 開發者的自動模型壓縮框架，集成了當

機器學習(machine learning, 涵蓋深度學習的一個人工智慧技術領域)是一項改變歷史的技術。 人工智慧領域分化為兩個陣營：其一是規則式(rule-based)方法，其二是神

前幾日，馬雲宣佈了辭去阿里巴巴董事長一職，轉而投身到教育行業中。這似乎驗證了幾年前他接收央視記者撒貝南採訪時，表示他最快樂的日子是在杭州每個月拿300元教書的日子這一說法。同期的熱點還有王建林先賺一個

人腦模擬 深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。此觀點引出了“神經網路”這一術語。人 腦中 包含 數 十億個神經元，它 們 之間有 數 萬個 連 接。很多情況下，深度學習演算法和

R-CNN簡介 R-CNN提出於2014年，應當算是卷積神經網路在目標檢測任務中的開山之作了，當然同年間還有一個overfeat演算法，在這裡暫不討論。 在之後的幾年中，目標檢測任務的CNN模型也越來越

最近讀了兩篇文章（見文末），核心是如何不使用DL的方法來得到效果不差的文字和句子embedding。第一篇文章核心是提出了簡單但有效的句子和文字級的embedding策略，無需使用DL技術，只需要詞向

Learning Sentiment Memories for Sentiment Modification without Parallel Data @tobiaslee 推薦 #

來源：Uber 編譯：weakish 年初我們在Uber引入了 客戶滿意服務單輔助系統（Customer Obsession Ticket Assistant，COTA） ，利用機器學習和自

機器之心 翻譯 2018/09/12 2:42 Mihir Garimella、Prathik Naid

推薦作為解決資訊過載以及挖掘使用者潛在需求的技術，目前已成為網際網路產品的標配。工業界最開始由亞馬遜使用協同過濾，包括常見的基於內容的推薦和基於使用者的推薦；接下來出現矩陣分解，將使用者行為矩陣分解為使用者矩陣

神經網路的基本思想是模擬計算機“大腦”中多個相互連線的細胞，這樣它就能從環境中學習，識別不同的模式，進而做出與人類相似的決定。 典型的神經網路是由數千互連的人工神經元組成，神經元是構成神經網路的基本單位。這

響應式設計將會保持受歡迎的趨勢，這可能是因為我們還沒有找到一個更好解決重大維護和適應性要求。自適應設計會看到一些改進，完善現階段所出現的問題。 作為全球先進的科技巨頭，Google一直推崇響應式