- 今天，MathWorks宣布推出了 Release 2019b，其中包含一系列的 MATLAB 和 Simulink 新功能，包括對人工智能、深度學習和汽車行業的支持。另外，R2019b 引入了支持機器人技術的新產品、基于事件建模的新培訓資源，以及對 MATLAB 和 Simulink 產品系列的更新和 Bug 修復。版本亮點包括：·??????? MATLABR2019b 中的 MATLAB 亮點包括引入了Live Editor（實時
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人工智能 深度學習
- 近日，國家藥品監督管理局醫療器械技術審評中心發布了《深度學習輔助決策醫療器械軟件審批要點》（以下簡稱《要點》），為相應醫療器械軟件注冊申報提供專業建議。
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AI醫療 深度學習 《要點》
- 英國《自然·醫學》雜近日發表一項最新研究，美國研究人員建立深度學習模型，開發出一種可以分辨健康組織和癌組織的人工智能(AI)系統。該系統無需人類病理學專家去標注，可以加速癌癥的診斷。
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人工智能 深度學習 醫學
- 隨著 AI 技術逐漸應用于網絡視頻之中，算力優化和平衡成本逐漸成為了視頻平臺關注的重點。36氪近期通過采訪愛奇藝技術部門相關負責人，了解到了 OpenVINO 為愛奇藝視頻平臺產品帶來的體驗提升。
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英特爾 愛奇藝 OpenVINO 深度學習
- 王旭 （貴州大學大數據與信息工程學院，貴州省量子信息和大數據應用技術研究院，貴州，貴陽 550025） 摘要：近年來，隨著大數據挖掘與分析等方法的逐漸成熟，人工智能技術已經在醫療領域廣泛應用。本文詳細討論了在醫療數據采集端與人工智能應用端隱私保護所面臨的各項問題，從技術的角度、法律的角度以及倫理道德的角度分別分析了醫療隱私安全，并最終提出了四條建議，為醫療行業隱私保護的理論和實踐發展提供了可行路徑。 關鍵詞：醫療大數據；深度學習；卷積神經網絡；人工智能；隱私保護 在醫療行業中，醫院信息系統基本
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201906 醫療大數據 深度學習 卷積神經網絡 人工智能 隱私保護
- 2019年2月，東芝開發出一款汽車級圖像識別芯片（SoC），與東芝上一代產品相比，該產品使深度學習加速器的速度提升10倍，功效提高4倍。由于新產品加入了深度神經網絡（DNN）模仿大腦神經網絡的算法，與傳統模式識別和機器學習相比，DNN的識別處理精度要高得多，預計該產品將會在汽車領域得到廣泛應用。這也是東芝目前最新的AI方向的產品。 值得一提的是，東芝的這項技術成果已于2019年2月19日在美國舊金山舉行的2019 IEEE國際固態電路會議（ISSCC）上公之于眾，并且新系統級芯片符合全球汽 車 功
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東芝，圖像識別芯片，深度學習
- 據韓媒《Bloter》報導，三星電子于1日（當地時間）遷移、擴張「蒙特利爾AI研究室」至加拿大蒙特利爾Mila研究所。Mila研究所由全球三大深度學習領域學者之一的約書亞·班吉歐（Yoshua Bengio）為主力，是結合蒙特利爾大學、麥基爾大學研究團隊、全球企業的AI開發者進行全球性深度學習研究的專門機構。
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三星電子 AI 深度學習
- 近日，舉辦的“云原生產業大會上”，主辦方中國信息通信研究院發布了《云原生技術實踐白皮書》。電子產品世界記者從白皮書中獲悉：在互聯網+和新商業業態的沖擊下......
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云原生 深度學習 區塊鏈 邊緣 傳統互聯網
- 2019年3月27日 ——ACM宣布，深度學習的三位創造者Yoshua Bengio， Yann LeCun， 以及Geoffrey Hinton獲得了2019年的圖靈獎。
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深度學習
- 最近，美國政府將發展人工智能(AI)作為一項國家戰略，準備利用美國在基礎科研實力上的優勢，推動人工智能產業發展。此前人工智能技術的主力軍是谷歌等企業，但從過去一年的趨勢看，美政府希望在這一領域直接發揮作用。 政府支持“國安優先” 美國總統特朗普2月簽署了一份行政令，啟動“美國人工智能倡議”，這份倡議體現出“美國優先”、“頂層推動”和“數據開放”三個主要特點。 第一，頂層推動，政企合作。 倡議的顯著特征是由政府推動這項國家級科技發展計劃。美國總統技術政策副助理邁克爾·克拉齊奧斯直言，這個倡議的重
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人工智能 深度學習
- 機器學習，有時也稱為計算智能，近年來已經突破了一些技術障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網絡、電子商務，甚至醫藥和醫療保健等領域取得了重大進展。機器學習是人工智能的一個領域，其目標是開發學習計算技術以及構建能夠自動獲取知識的系統。 學習系統是一種計算機程序，它通過成功解決過去的問題積累的經驗做出決策。盡管應用時間不長，但是有許多不同的學習算法，該領域是計算領域最熱門的領域之一，并且定期發布一些新的技術和算法。 機器學習vs人工智能 許多人認為機器學習和人工智能的含義是一樣的，但這并不十分準確。人工
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數據挖掘 機器學習 深度學習
- 機器學習，有時也稱為計算智能，近年來已經突破了一些技術障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網絡、電子商務，甚至醫藥和醫療保健等領域取得了重大進展。機器學習是人工智能的一個領域，其目標是開發學習計算技術以及構建能夠自動獲取知識的系統。
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數據挖掘 機器學習 深度學習
- 2019 ISSCC 大會于2月17—21日在美國舊金山開幕，Facebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 在會上發表了主題演講「深度學習硬件：過去、現在和未來」，詳細介紹了深度學習研究的發展將如何影響未來硬件架構。
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深度學習 GPU
- 近期，計算機視覺奠基者之一，霍金的弟子，約翰霍普金斯大學教授Alan Yuille提出“深度學習在計算機視覺領域的瓶頸已至。”Alan Yuille認為，現在做AI不提神經網絡，成果都很難發表了，這不是一個好勢頭。如果人們只追求神經網絡的潮流，拋棄所有老方法，也不去想如何應對深度網絡的局限性，那么這個領域可能很難有更好的發展。
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深度學習 計算機視覺
- 近日，人臉識別技術因多次在抓逃犯的過程中“立功”，再度走“紅”。從20世紀60年代起，人臉識別研究開啟，發展到今天有哪些進展?該產業里的競爭，是人工智能投資泡沫帶來的浮躁，還是市場規模將持續突進? 何謂人臉識別技術? 20世紀60年代，人臉識別工程化應用研究正式開啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過分析人臉器官特征點及其之間的拓撲關系進行辨識。這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿態、表情發生變化，則精度嚴重下降。 如今的解決方案多是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的
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人臉識別 深度學習
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