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市场趋势有多快发展?特别是关于人工智能。企业正在以惊人的速度利用人工智能。根据 BI Intelligence 的报告,到 2020 年,将有 80% 的公司使用 AI 聊天机器人。这是人工智能可以为您的中小型企业带来的五个优势。
如何让机器识别一只猫?本文从人认识猫的基本方法入手,讲解如何训练机器获得模型的主要步骤,并进行简单的实践,分享了机器学习的一个基本原理——梯度下降实现线性回归。
985 研究生,学计算机视觉,出来后找不到工作?本文带你看看这个 70 万浏览量问题下的答案干货:真正的人才什么时候都紧缺,搞扎实自己的基本功比什么都重要。心态放平,好好刷 leetcode,好 offer 总在不远处。
AI 合成主播已不稀奇,但能走动、做手势、换装的 3D 版 AI 主播,「新小微」是全球第一个。
人类社会的发展离不开技术的革新。一项新技术的成熟需要经历哪些考验?为什么说对于计算机、AI 的发展而言,算力和数据都是重要的生产资料?如何实现数据的智能化?通过本文,吴翰清(道哥)将从人类社会的发展讲起,梳理总结技术革新的规律和脉络,分享他对当前技术发展及机器智能的看法。
算法公式挺费神,机器学习太伤人。任何一个刚入门机器学习的人都会被复杂的公式和晦涩难懂的术语吓到。但其实,如果有通俗易懂的图解,理解机器学习的原理就会非常容易。本文整理了一篇博客文章的内容,读者可根据这些图理解看似高深的机器学习算法。
在现代世界中,零售业正在迅速增加人工智能在所有可能的工作流程中的应用。因此,通过应用分析来利用机会无疑可以改善零售行业中的各种运营。
哪些事情是人类擅长做的,并且短时间内不会被机器取代?哪些事情是机器智能擅长的,它们正在或即将替代人类做这些事情?你的职场角色将会受到哪些影响?
红花油味道的国产汽水,印着麻将的国产球鞋,花露水气息的咖啡……“国潮”跨界越来越匪夷所思了。如果让你当这个媒人,还会这么来搭配吗?
喜欢用优酷看视频发弹幕的同学应该已经发现,最新版本上很多剧都上线了全新的基于 AI 人脸识别的跟随弹幕,以往的普通弹幕或高级弹幕都是在播放器顶端自右向左以跑马灯式的效果展示,而这种跟随弹幕是以气泡样式挂在人物头像旁边,随着人物移动而移动。
准确性与可解释性是不能同时达到的吗?来自 IEEE 研究员 Cuntai Guan 这样认为:“许多机器决策仍然没有得到很好的理解”。大多数论文甚至提出在准确性和可解释性之间进行严格区分。
近日,一个“修复老北京街道”的视频刷屏全网。一段由加拿大摄影师在 100 年前的北京被 AI 修复后,活灵活现地展现在人们面前,一百年前人们打招呼的方式、使用的乐器、交通工具,在这段视频中,都清晰可见。
视觉 AI 算法在近些年取得了一定的突破,被应用在了越来越多的地方,我相信距离真正的 AI 普及这个大目标也越来越近了。我时常在想假如古代也有视觉 AI 算法,那是不是很多故事的结局都将被改写?《伯乐相马》、《皇帝批红》、《木兰从军》、《精忠岳飞》这些事情又会以什么方式得到解决呢?这个世界将会是什么样子的呢?
在 AI 算法的加持下,弹幕的呈现形式也花样翻新。优酷的很多剧都上线了基于 AI 人脸识别的跟随弹幕,与剧情更贴合,可玩性也更高。这类弹幕是如何实现的?有哪些核心技术?在 GMIC 智慧文娱技术专场上,阿里文娱高级无线开发专家少廷分享了在优酷播放场景中,如何让互动结合算法的识别能力,实现新的 AI 弹幕形态。同时也介绍了优酷在互动游戏化领域的探索,以及让互动与内容相结合的应用实践。
粗制滥造的抠图影视剧画面简直不忍直视,真正的抠图技术应该是什么样的?
端侧 AI 逐渐从尝试性应⽤变成驱动业务创新的核⼼推动⼒之⼀。
提到 AI 领域的多任务学习,很多人可能一下子就想到通用人工智能那里了。通俗意义上的理解,就像《超能陆战队》里的大白这样一种护理机器人,既能进行医疗诊断,又能读懂人的情绪,还能像陪伴机器人一样完成各种复杂任务。
深度卷积网络在许多计算机视觉任务上都获得了成功。然而,最准确的深度神经网络需要数百万的参数和运算,这使得模型的功耗、计算和内存消耗都无比巨大,进而导致在计算资源受限的低功耗设备上,大型深度卷积网络难以部署。近期业界的一些研究工作主要集中于在不显著降低模型精确度的情况下,减少内存需求、功耗水平和运算操作的数量。
硬件算力可以说在人工智能三要素中处于发动机的角色,特别是深度学习在最近 10 年之所以获得突飞猛进的发展,很大程度得益于硬件算力在摩尔定律的驱动下获得持续的增长,如 GPU 在最近 10 年的理论算力获得了近几十倍的性能提升。所以,硬件算力也是阿里在人工智能技术领域的重中之重,并进行了重点布局和持续的技术研发投入,我们的技术核心战略是“通过建设核高基领域的研发能力,提供极致性价比的算力供给,奠定阿里云在 IaaS/PaaS 层具备产品易用性、多样性和差异化服务的能力”。
如何从一张图片中获取更多的信息?很多时候只靠文字没法满足需求。这个时候,图像标记或许能帮帮忙。本文就来揭秘图像标注是如何将对象一眼“看穿”的。
阿里云视觉智能开放平台(vision.aliyun.com)携手达摩院联合出品 “新冠病毒肺炎辅助诊断”AI 算法,它可以帮助医生快速进行疑似病例诊断,提高医生效率。
AI 这把星星之火已然燎原,AI 开发者也成为各大企业拥抱 AI 及数字化转型的关键。《中国AI应用开发者报告》一文揭示了有关AI开发者的六个事实,让你了解 AI 行业图景。
人们通常把极端异常的事件成为“黑天鹅事件”,新冠这只“黑天鹅”,不仅在爆发时让人措手不及,人们为了遏制疫情而采取的措施,正在世界全方位的系统中产生巨大的连锁反应,包括卫生健康、商业、金融、交通和旅行等等。
自然语言本身是人类对世界各种具象和抽象事物以及他们之间的联系和变化的一套完整的符号化描述,它是简化了底层物理感知的世界模型。
人工智能技术广泛应用的今天,各行各业的发展均离不开人工智能的帮助。如何合理利用人工智能技术助力企业发展是每个企业都在思考的问题。阿里巴巴达摩院人工智能中心/城市大脑实验室负责人、国际电气与电子工程师协会院士华先胜将结合AI技术在各个行业的应用实例解析 AI 技术的发展现状,并对未来人工智能的发展做出预测。本文来自华先胜在阿里 CIO 学院公开课攻“疫"技术公益培训视频的整理。
技术发展带来行业的震动,进而改变着我们的日常生活。运用机器学习的力量,房地产中介可以提升销售渠道的效率和生产力,同时为购房者提供理想的居所。对于二者来讲,AI 技术的运用都是个好消息。
近日,国际著名数据调查机构 Gartner 发布了《Market Guide: China AI Startups》调查报告。
人类在历史中已走过了漫漫长路,而当下的技术进步加快了人类前进的步伐,让每个人的生活都变得更加便捷。
分析师机构 Omdia 的最新分析显示,全球智能城市人工智能 (AI) 软件市场将从 2019 年的 6.738 亿美元增长到 2025 年的 49 亿美元,这意味着七倍的增长。
奥运的延期,对于科技企业来说,虽然失去了尽早营销推广、签订大客户以及提振销量的机会,但也意味将获得更充足技术研发和沉淀的机会。
在本文中,我们将讨论几个顶级的人工智能和机器学习趋势,将塑造新年:2020。 我们还将介绍面部识别技术及其在 2020 年的应用。
达摩院研发出全新的ISP处理器让车辆拥有更好的夜间“视力”。
AI 和 5G 与机器人技术结合,正在不断催生新的消费电子品类。AI 解决机器理解世界,以及人机交互的问题。5G 拓展机器人的活动边界,并为机器人提供更大的算力和存储空间(云协作机器人) 。
不久前,人力资源社会保障部发布了一种炙手可热的新职业:AI 训练师。没想到,浙江大学与阿里安全的人工智能训练师马上创造出一个 “AI 训练师助手”,高效打造 AI 深度模型,应对海量应用场景的增加,让 AI 训练模型面对新场景时不用从头学习,直接从已经存在的模型上迁移,迅速获得别人的知识、能力,成为全新的AI模型,而且能将模型周期从一个月缩短为一天。
抗疫正当时,不论是与浙江疾控中心合作的基因检测平台,将疑似病例基因分析时间缩至半小时,还是率先在郑州“小汤山”应用的 CT 影像系统,达摩院、扫地僧,都成为阿里 AI 抗疫的代表性标签。
AI 是一个创新和快速发展的领域,具有改善患者护理和减轻医疗服务沉重负担的潜力。深度学习是人工智能的一个分支,在医学成像领域表现出了特别的前景。随着越来越多的研究成果的发表,各界对医学成像等领域的深度学习研究兴趣日益浓厚。
近期,阿里巴巴达摩院的一篇论文入选计算机视觉顶会 CVPR 2020,该论文提出了一个通用、高性能的自动驾驶检测器,首次实现 3D 物体检测精度与速度的兼得,有效提升自动驾驶系统安全性能。
阿里云新冠肺炎 AI 诊断技术,向全球医院免费开放。
近年来 AI 发展迅猛,从最初的萌芽到今天非常成功的应用,AI 有很多优秀的实践,同时也遇到了非常多的挑战,需要不断地通过技术革新来解决这些困局。阿里巴巴达摩院高级研究员金榕将通过本文介绍当前 AI 已取得的应用实践,解析 AI 的创新以及可探索的未来。
在竞争日益激烈的技术市场中,从高科技初创公司到全球跨国公司都将人工智能视为关键竞争优势。但是,人工智能行业发展如此之快,以至于很难跟踪最新的研究突破和成就,甚至很难应用科学成果来实现业务成果。在 2020 年为了帮助业务制定强大的 AI 策略,本文总结了不同研究领域的最新趋势,包括自然语言处理,对话式 AI,计算机视觉和强化学习。
模型未动,数据先行,有标注的大量数据是 AI 落地一直以来的重中之重。如何快速高效率的获取训练数据成了 AI 实战中面临的巨大困难。采用 3D 图形技术合成训练数据是近年来计算机视觉新兴的一个方向。通过对实物建立 3D 模型,然后使用照片级渲染技术渲染合成海量训练图像,这样拿到的图像具有完美的标签,而且数据生成的边际成本很低,因此获得了工业界的重点关注。本文就来讲讲来自支付宝多媒体技术部的同学们是如何将这一技术应用到视觉零售这一领域的。
毫无疑问,人工智能(AI)一直是2010年代的技术主题,随着新的十年的来临,这一趋势似乎不会消失。在过去的十年中,人们会回想起真正可以被视为“智能”机器的时代,就像我们人类一样,他们具有思维能力和学习能力,并开始在科幻小说之外成为现实。
2020 年面对突如其来的新冠疫情,14 亿人心系家国共渡难关。阿里人更是“此时此刻,非我莫属”,用技术的力量聚沙成塔,守护着千万家。你可能在钉钉群里见过一个名字叫“防疫精灵”的小机器人,准时准点地为你播报着全国新冠肺炎的实时舆疫情数据;有求必应地为你解答关心的各类问题,例如防疫知识、线上问诊、小区附近确诊病例、发热门诊分布等等。更神奇的是,“防疫精灵”机器人最初从一个想法到上线钉钉,仅用了一个下午的时间,目前已累计至少服务了 500 万个钉钉用户。这看似“不可能”背后,是机器人工厂,这个强大的智能会话机器人孵化平台,以其成熟的 NLP 算法能力及 QA 问答能力,将一切变成了可能。
随着互联网和电子商务的发展以及全球化的不断加速,中国产业持续升级,人工智能与机器人集群逐步被应用于制造业与物流供应链产业中。机器人集群的主要目的是与人协同合作,将人从沉重的重体力搬运任务中解放出来,专注于更精细的操作当中。由于在工业界的广泛应用与进一步智能化生产的思考,机器人集群调度成为了多智能体系统(Multi-agent System)学术研究中的一个新兴研究方向,其核心问题是如何调度机器人执行合适的任务并规划高效的路径,使得系统整体效率最优。
人工智能是数字经济时代最重要的生产力,人工智能应用发展的关键是应用,只有在应用中去不断迭代和提升。而企业应用在其中又发挥了中流砥柱的作用。中国在人工智能技术,数据,场景和生态快速协同演进的大背景下,我们有理由相信,人工智能在企业的应用向从边缘逐步进入到核心,迎来各行业应用的爆发期。
在数字经济时代,任何人、任何行业都需要用云计算。今天,我打开手机淘宝,用支付宝扫二维码都是云计算再给我们提供服务。没有云计算就没有今天普惠的数据智能服务。同样,云计算带来数字生产力的提升,不用云计算就像在工业时代不电一样,会在数字经济时代的市场竟争中处于劣势地位。
在我国深化司法体制改革的时代背景下,为响应国家提高司法现代化水平,构建司法文明的要求,将人工智能引入法院的实践正如火如荼开展。人工智能的优势与法律的特点相契合,论证了司法与人工智能结合具备技术实现层面的可行性。而如何真正地将人工智能技术应用于司法领域却是摆在大家面前的真实挑战。本文中,阿里云智能 AI MVP,北京华夏电通发展规划总监王瑞宾为大家分享了人工智能检测技术在司法监督管理上的应用。
用户体验才是王道?人工智能和机器学习能为它做点啥呢?
本文介绍了如何使用视觉智能平台的单个人脸口罩佩戴检测 API,结合阿里云函数计算、Serverless 工作流对多个 API 的能力串联,组合实现多个人脸口罩检测能力。
人工智能为世界各地的业务和组织创造了巨大的机会,那些用到了人工智能的企业和组织能够更快更好地应对未来的挑战和机遇。