-
人工智慧實現多重非經典關聯的同時分類
該實驗室李傳鋒、許金時等人與南方科技大學翁文康教授以及中科院重慶綠色智能技術研究院任昌亮研究員等人合作，將機器學習技術應用於研究量子力學基礎問題，首次實驗實現了基於機器學習算法的多重非經典關聯的同時分類。該成果於2019年11月6日發表於國際物理學權威期刊《物理評論快報》上。
-
人工智慧助力垃圾分類，說的不是智能垃圾箱，而是垃圾智能分類系統
比如上海的垃圾分類行動，從政策指導層面就直接給這項工作人工增加了不必要的難度：難以擺脫的工程師思維下，生造的「幹垃圾」與「溼垃圾」概念令市民一頭霧水，認知混亂，形成了完全沒必要的障礙。當人的因素產生了負面作用，我們就會情不自禁地想像：要是AI（人工智慧）能夠幫助我們實現垃圾分類該有多好，政府和民眾可以少操多少心，少走多少彎路啊。
-
人工智慧的3大分類，一次說明白
【那片雲來稿】人工智慧三大分類人工智慧進入了一切領域——從自動駕駛汽車，到自動回復電子郵件，再到智能家居。我們似乎可以獲得任何商品，並通過人工智慧的特殊應用使其更加智能。認知AI必須能夠輕鬆處理複雜性和二義性，同時還持續不斷地在數據挖掘、NLP（自然語言處理）和智能自動化的經驗中學習。現在人們越來越傾向於認為認知AI混合了人工智慧做出的最好決策和人類工作者們的決定，用以監督更棘手或不確定的事件。這可以幫助擴大人工智慧的適用性，並生成更快、更可靠的答案。
-
人工智慧在肺癌診斷中的研究進展|人工智慧|肺結節|特異度|分類器|...
醫學影像組學和生物分子標誌物診斷等技術進步有望解決目前肺癌診斷中面臨的挑戰，但同時也伴隨著大量數據的產生，如何深度解讀數據信息以及應對繁重的臨床工作任務又是一大難題。近年來人工智慧（artificial intelligence，AI）科學技術突飛猛進，廣泛應用於物流、家居、交通、醫療衛生等行業，深刻改變著人類的生活。
-
科學家首次利用人工智慧和機器學習發現火星的隕石坑
科學家首次利用人工智慧和機器學習發現火星的隕石坑（神秘的地球uux.cn報導）據cnBeta：在2010年3月至現在，科學家首次利用人工智慧和機器學習發現了該隕石的隕石坑。行星科學家表示，在這種精細的天文學研究上使用人工智慧是一個裡程碑。來自美國宇航局噴氣推進實驗室的人工智慧研究人員共同開發了發現撞擊坑的機器學習工具。研究人員希望新的AI能夠節省時間，增加發現量。科學家發現這類隕石坑的典型方法是每天花幾個小時研究火星偵察軌道器拍攝的圖像，並尋找其表面異動。
-
人工智慧助力垃圾分類，說的並不是智能垃圾箱
中發智造說：垃圾分類成了近期的熱門話題。為了有效利用可回收資源、降低垃圾處理的成本、難度，減少垃圾處理帶來的資源浪費、環境汙染等問題，上海、北京等多個城市相繼出臺垃圾分類指導意見，督促民眾自覺做到垃圾分類，形成良好生活習慣。
-
前沿| 日本科學家首次成功演示基於自旋電子學的人工智慧
選自phys機器之心編譯參與：吳攀日本東北大學的研究者有史以來第一次成功演示了基於自旋電子學的人工智慧（spintronics-based artificial intelligence）的基本操作。人工智慧近些年來得到的關注越來越大，並且也已經出現了很多有價值的實際應用。當前的人工智慧都工作在傳統的框架上——即基於半導體的集成電路技術。但是，半導體器件並不具備人腦的緊湊型和低功耗特性。為了解決這一難題，實現用作突觸的單個固態器件是非常有前途的。
-
Nature Communications:人工智慧地震信息挖掘——基於高效分類多...
耿智等-NC：人工智慧地震信息挖掘——基於高效分類多尺度濾波卷積神經網絡的自動化設計人工神經網絡(ANN)在數據驅動的自然和信息科學研究領域(例如圖像圖形學、材料、生物學和醫學、天文地理以及地球科學)的應用正在迅猛發展
-
關聯規則的挖掘與應用——Apriori和CBA算法
其中CBA算法因為其簡單、易實現、準確率較高，被廣泛應用於各個領域。項集中的項X、Y同時發生的概率稱之為關聯規則的支持度。項集中項X發生的情況下，則Y發生的概率為關聯規則的置信度。同時，項集的置信度大於等於minConf，則為強關聯規則。假設本例中最小支持度閾值minSup為，最小置信度閾值minConf為。可以看到上例中，{ }是頻繁項集，但是只有 >> 為強關聯規則。
-
人工智慧靈魂注入,燃燒你的卡路裡——2018,你AI了嗎!?
一直以來，關於肥胖問題和建築環境間這二者間關聯的討論並不鮮見，但儘管如此，研究人員仍在研究過程中注意到了一些不一致的結果，造成這些不一致的原因可能是測量方法和測量工具的跨研究變化所導致的評估及比對困難。此外，相關指標的測量過程可能代價高昂、耗時巨大，並且易受人的主觀思維模式影響。因此，研究人員需要發掘一種一致性的測量方式，以實現跨研究比較。
-
如果強人工智慧和可控核聚變同時實現,世界將變成什麼樣?
這是一個開放性的話題如果強人工智慧和可控核聚變同時實現，世界將變成什麼？ 我們暫不考慮技術瓶頸，以最理想化的情況想像未來。首先最理想的可控核聚變意味著：起碼在100萬年的時間尺度內，能源對人類來說是無限的。
-
2020年中國面向人工智慧「新基建」的知識圖譜行業白皮書
新基建背景下，人工智慧將迎來新一輪快速發展。 當前人工智慧的發展仍然處於弱人工智慧的狀態，研究重心由感知智能過渡到認知智能。知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間關聯關係的大規模語義網絡，幫助機器實現理解、解釋和推理的能力，是認知智能的底層支撐。
-
在AIScratch中如何實現人工智慧的語音對話功能
在AIScratch裡我們可以識別錄音文字並且做出回答，通過識別的錄音的內容來做相應的程序處理，實現程序的一些語音交互功能，我們在AIScratch中也內置了 一個簡單語音指令系統，我們可以用語音來指揮系統做一些簡單的事情，下面給大家演示一下如何實現人工智慧的語音對話功能
-
神經網絡實現分類與預測的基本原理
文章目標：神經網絡特別是深層神經網絡是黑盒的，通過閱讀本文可以讓大家了解神經網絡的基本實現方法、基本數學原理、實現流程等，同時建議初學者從基礎學起，查詢更多的資料豐富認知，有不明白的地方可以關注作者或留言。
-
C#與人工智慧(第4講)創建樸素貝葉斯分類器
今天，我給大家帶來C＃與人工智慧的第4講——創建樸素貝葉斯分類器。#人工智慧#本文先實現一個簡單的貝葉斯分類器，輸入二進位，判斷0-7。後續文章會講述它的高級應用——貝葉斯推理機。C＃與人工智慧（第3講）創建神經網絡C＃與人工智慧（第2講）創建WinForm程序C＃與人工智慧（第1講）安裝C＃編程環境託馬斯·貝葉斯是18世紀英國數學家，概率論、貝葉斯統計的創立者。貝葉斯方法基於貝葉斯原理，對樣本數據集進行分類。它綜合了先驗概率、後驗概率，避免僅用先驗概率產生的主觀偏見。
-
李飛飛:人工智慧在帶來機會同時也充滿不確定性
在演講中，李飛飛表示，人工智慧領域已經發展了60年。該領域將獲得進一步發展，在帶來諸多希望、期待和機會的同時，也充滿不確定性。李飛飛在演講中介紹了人工智慧的早期發展，以下是李飛飛的演講實錄：我今天帶來的，是比較學術的演講。
-
人工智慧的六大應用領域
這幾年來中國在人工智慧發展研究上的熱度一直高漲。人工智慧也越來越貼近我們的生活。成為我們生活中不可缺少的一部分。那你知道人工智慧的應用都用在了哪些領域呢？什麼是人工智慧呢？人工智慧是一個新的計算機技術科學，是計算機科學的一個分支，主要用於開發模擬，延伸和擴展人的智能理論。簡單來說人們就是要靠人工智慧去完成人類完成不了的工作。其中的研究領域主要包括：深度學習、自然語言處理、計算機視覺、智慧機器人、自動程序設計、數據挖掘等方面。
-
Nat Methods:科學家首次實現在單細胞中對基因表達和DNA甲基化同時...
圖片來源：medicalxpress.com2016年1月13日 訊 /生物谷BIOON/ --近日，刊登在國際雜誌Nature Methods上的一項研究報告中，來自英國和比利時的研究人員在單一細胞中實現了同時對細胞表觀基因組和轉錄組的研究
-
人工智慧工程師如何構建以業務為中心的模型
所以，對人工智慧項目的成功奠定一切基石，是人工智慧工程師的特權，並且他們應該有這樣的實力。人工智慧領域的成功人士都有一套共同的實現成功的方法。我們將在這裡列舉出來，供你參考，或許它可以幫你挽回局面。>在此基礎上，有三種常見的人工智慧模型：強關聯型強關聯型模型模型在部署上類似於SaaS產品，將模型建立在其他系統的數據之上。
-
人工智慧在藥物研發中的應用前景|人工智慧|藥物研發|製藥公司|...
這激發了人工智慧的使用，因為它可以通過增強的自動化處理大量數據。人工智慧是一個以技術為基礎的系統，包括各種先進的工具和網絡，可以模仿人類的智能。同時，它不會威脅到完全取代人類的存在。人工智慧利用能夠解釋和學習輸入數據的系統和軟體，為實現特定的目標做出獨立的決定。人工智慧在醫藥領域的應用正在不斷擴大。