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Linux 基金会旗下的 AI 基金会正致力于打造一个生态系统，以维持人工智能、机器学习和深度学习的开源创新。日前该组织宣布，开放神经网络交换已成为其中的最新项目。ONNX 最初由微软和 Facebook 在 2017 年开发并开源，旨在更轻松地创建和部署

在国家政策推动下，中国医疗服务行业正在积极进行数字化、智能化改革。医疗和生命科学产业与云计算、大数据等新兴技术相结合的过程中，技术创新是实现价值医疗的支撑，人工智能和物联网成为技术创新的变革力量。医疗保健行业中，连接设备和电子仪器的数量呈现爆炸式增长，这对

Jerry的前一篇文章如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API里介绍的例子是Neo测试环境的Web应用消费sandbox版本的机器学习API，url如下：。登录SAP Cloud Platform Cockpit，进入CloudFou

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。就在不久前，Google 人工智能实验室宣布，他们在「实时手部跟踪」方面取得了新的进展，并将这项新技术运用在了 MediaPipe 中，这也是 AI 计算机视觉任务的一大突破。这一技术不光可以在手机上实现实时

随着人工智能的算法发展，对于非结构化数据的处理能力越来越受到重视，这里面的关键一环就是语音数据的处理。目前，许多关于语音识别的应用案例已经影响着我们的生活，例如一些智能音箱中利用语音发送指令，一些搜索工具利用语音输出文本代替键盘录入。本文我们将针对语音识别

本文主要从机器阿里云机器学习平台PAI开始谈起，重点分享了PAI分布式机器学习平台的多种编程模型，包括MapReduce、ParameterServer和MPI等，也简谈了TensorFlow和Pluto。

我本人是自然语言处理的从业者，同时也是非常非常热爱自然语言处理技术。所以分享一个我平常使用的工具-Word2vec.Word2vec 是由Google开源，基于deep-learning 技术可以将单词转换成向量形式的工具。然后通过向量空间技术计算词的相似

导读：根据国内某求职网站数据，2019年截止到目前，坐标魔都的自然语言处理相关职位平均月薪约为27510元，较2018年增长66%，其中月薪30K-50K的职位占比高达45.8%。此外，自然语言处理一直是AI相关的热门领域，机器学习、深度学习、算法等职位的

在前面的章节，我们已经看到线性回归模型具有很简单的分析性和计算性。这样输入空间被分成决策区域，它的边界被称为决策边界。本章我们考虑用于分类的线性模型，也就是说决策边界是关于输入变量x线性函数，它在D维的输入空间中定义了D-1维的超平面。类别可以被线性决策边

对很多技术团队来说，在搭建智能数据架构的过程中，或多或少会遇到一些疑惑和挑战，经过多次实践后，有些团队已经破除疑惑，成功探索出一条搭建智能数据架构之路，那么他们是如何实现这一技术的呢？在近日的个推技术沙龙成都站，几位架构大师在现场开启了数据技术的“脑暴时间

本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用Random Forest来做，下了几篇论文看了看，简单的random forest还比较容易弄懂，复杂一点的还会与boost

自然语言处理简介自然语言处理就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以自然语言处理体现了人工智

TensorFlow是一个开源编程库，最初由谷歌大脑团队的的研究人员开发。TensorFlow用于数据流图形和图表方面的数值计算。图表中的节点与数值任务对话，而图表边缘与在它们之间传递的多维信息数组(张量)对话。这种自适应设计让你使用单个API，就可以将计

United Technologies公司称之为“隐形恶意软件”。UTC还是一家大型军事承包商，收入的10%来自美国政府。开发访问控制产品的软件开发人员将调用Castra API，该API将测量使用该手机的人的信任码。

据中国台湾地区媒体iThome.com.tw报道，Google在2018 ACM多媒体会议上，推出一种使用机器学习来标注图片界面，让使用者快速为图片中物体标记出轮廓以及标签，提高整体标记速度达三倍。由于现代基于深度学习电脑视觉模型的性能，取决标签训练资料的

人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能、机器学习、深度学习。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。为了帮助大家更好地理解人工智能，这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义，理清它们之间的关系，希望对刚入

为了保护隐私，谷歌正求助于“联合学习”技术，以帮助其人工智能算法变得更个性化，更适合用户使用。正如谷歌在博客文章中宣布的那样，联合学习“使让手机能够协同学习一个共享的预测模型，同时将所有的训练数据保存在设备上，将机器学习的能力与将数据存储在云端的需要分离开