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AI时代的序幕

与其盲目拒绝,不如冷静拥抱。

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7月19日云栖精选夜读丨你的灵魂画作都去哪儿了?“猜画小歌”背后的5000万组数据

自从退出中国的搜索引擎市场,谷歌大概无时不刻都想”卷土重来“。昨天,这家以搜索引擎著称的巨头公司用一款微信小程序“猜画小歌”占领了朋友圈“C位”,刷足存在感的同时,还顺便激发了身边一票“灵魂画手”。

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阿里云开放阿里巴巴三大核心AI:图像搜索、语音自学习、机器翻译

7月18日,阿里云正式发布了三款人工智能产品:图像搜索、智能语音自学习平台以及机器翻译,三款产品由阿里云与阿里巴巴机器智能技术实验室联合自主研发,旨在为不同行业的用户提供业界领先的人工智能解决方案,进一步推动产业AI的落地。

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人人都能做人工智能专家!阿里云发布智能语音自学习平台

7月18日,阿里云正式发布智能语音自学习平台公有云产品,将为用户提供一键式语音智能自助优化方案,使得语音识别优化不再依赖于语音供应商的专家服务,让不懂技术的人员也可以快速提升业务的识别准确率,以满足业务需求。

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阿里云发布三大人工智能产品,构建最全AI平台

7月18日,阿里云正式发布了三款人工智能产品:图像搜索、智能语音自学习平台以及机器翻译,三款产品由阿里云与阿里巴巴机器智能技术实验室联合自主研发,旨在为不同行业的用户提供业界领先的人工智能解决方案,进一步推动产业AI的落地。

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芯片巨头赛灵思刚刚宣布,收购中国初创公司深鉴科技

今晨,国际芯片巨头赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))宣布已经完成了对中国芯片初创公司深鉴科技的收购。之后,深鉴科技官方也宣布了被赛灵思收购这一消息。

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阿里云发布智能语音自学习平台,零基础训练人工智能模型

业务人员甚至门卫大爷也能训练人工智能?曾经只出现科幻电影中的一幕真的发生了。7月18日,阿里巴巴机器智能技术实验室宣布在阿里云正式发布智能语音自学习平台公有云产品,突破性地提供一键式语音智能自助优化方案,使得语音识别优化不再依赖于语音供应商的专家服务,让不懂技术的人员从此也可以快速显著提升自己业务的识别准确率满足业务需求。

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在阿里做博士后是一种怎样的体验?

上个月,阿里巴巴发布2018年博士后招聘启事,针对机器智能、机器学习、数据挖掘、机器人、高性能计算、通信技术、人机交互、物联网等研究方向,邀请海内外博士加入阿里博士后科研工作站。

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(转)为什么选择机器学习策略

转自 吴恩达deeplearningai   机器学习(machine learning)是无数重要应用的基础,其包含网络搜索、垃圾邮件检测、语音识别以及产品推荐等内容。假如你和你的团队正在研发一项机器学习应用,并且想要取得较为快速的进展,本书的一些内容将会有所帮助。

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(转)机器学习:偏差处理

假设你的训练集、开发集和测试集都来自相同的分布,那你应该每次都试图去获取更多的训练数据,因为这样能单独提高性能,对吗? 有更多的数据是无害的,然而它并不总是如我们期望的那样有帮助。有时获取更多的数据可能在浪费时间。

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揭开webRTC媒体服务器的神秘面纱——WebRTC媒体服务器&开源项目介绍

揭开webRTC媒体服务器的神秘面纱——WebRTC媒体服务器&开源项目介绍 WebRTC生态系统是非常庞大的。当我第一次尝试理解WebRTC时,网络资源之多让人难以置信。本文针对webRTC媒体服务器和相关的开源项目(如kurento,janus,jitsi.org等)做一些介绍。

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吴恩达《深度学习》第三门课(2)机器学习策略二

2.1进行误差分析 (1)一识别猫为案例,错误率为10%,这时系统还可以有较大提升空间,这时该往哪方面努力呢?可以通过误差分析,具体可以拿出100个分类错误的样本,然后利用表格统计每个样本分类错误的原因(如下图所示),比如很模糊,狗和猫很像,有滤镜等,一个样本出错可以同时有多个原因,统计看因为什么原因导致分类错误的比例最高,那么就应该着重花功夫在那上面。

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android源码结构分析(转)

http://android.group.iteye.com/group/wiki/3009-android-sources-tree Android2.1的源代码的目录结构,可以帮助我们研究Android的源代码。

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苹果架构调整:AI、机器学习和Siri合并,由前谷歌AI负责人领导

苹果的AI终于有救了。因为他们刚刚把所有AI相关部门团队整合到了一起,由4月份离职的谷歌AI一把手负责。

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视频AI,助力体育赛事转播走进智能时代

2018俄罗斯世界杯经过近20天的激战,已经进入到最关键的阶段。本次赛事除了精彩纷呈的比赛之外,还加入很多高科技的元素,例如门线、VAR技术等等。让本届世界杯成为科技含量最高的一届世界杯。

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吴恩达《Machine Learning Yearning》总结(21-30章)

21.偏差和方差举例 前提:对于人类而言,可以达到近乎完美的表现(即人类去做分类是误差可以接近0)。 (1)假设算法的表现如下:训练误差率:1%,开发误差率:11%;此时即为高方差(high variance),也被称为过拟合(overfitting)。

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吴恩达《Machine Learning Yearning》总结(31-40章)

31.解读学习曲线:其他情况 下图反映了高方差,通过增加数据集可以改善。 下图反映了高偏差和高方差,需要找到一种方法来同时减少方差和偏差。 32.绘制学习曲线 情况:当数据集非常小时,比如只有100个样本,这时绘制出来的学习曲线可能噪声非常大。

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展望2018:人工智能为媒体服务赋能

人工智能为多媒体服务带来了更多、更有价值的新功能,让你的媒体、你的video更加智能化,帮助用户获取更好的体验。

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搞多媒体开发?吴威麒:先拉个书单看看

从2017年4月22日一场LiveVideoStack活动开始,每次活动都会选1-2本技术图书作为奖品。

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