不过，深度神经网络系统往往需要大量的训练数据，以及已知答案的带标签样本，才能正常地工作。并且，它们目前尚无法完全模仿人类学习和运用智慧的方式。几乎所有的AI专家都认为：仅仅增加基于深度神经网络系统的规模和速度，是永远不会产生真正的“类人”AI系统的。因此，

人工智能正在改变这一切，使我们更轻松。它改变了我们互动，消费信息，获得商品和服务的方式。它可以像人类一样工作，但是效率更高，速度更快，成本更低。让我们找出全局。AI通过提供来自各种数据库的结构化患者数据以及这些数据分析技术的快速进步，为医疗保健提供了动力。

刚刚，Facebook联合AWS 宣布了PyTorch的两个重大更新：TorchServe和TorchElastic。而不久前Google刚公布DynamicEmbedding。两大阵营又开战端，Facebook亚马逊各取所长联手对抗Google！第一个是

如果将人们的想象力用在广泛的临床应用，那么医疗人工智能还有很长的路要走。加拿大多伦多大学的研究人员在7月10日发表在“医学互联网研究杂志”上的一篇论文中，指出了人工智能在医疗保健行业应用面临的主要障碍。多伦多大学的JamesShaw博士及其同事根据NASS

代码补全功能在IDE里面十分常见，优秀的代码自动补全功能可以大大提升工作效率。不过， IDE 基本都使用搜索方法进行补全，在一些场景下效果不佳。今日，猿妹在GitHub上找到一个开源项目，使用深度学习完成了一个简单的项目，可以自动进行 Python 代码补

ML.NET一直在微软的研究部门的工作。这些创新已经用于他们自己的产品，如Windows Defender，Microsoft Office，Azure机器学习，PowerBI。ML.NET旨在提供终端工作流程，以便在机器学习的各个步骤中将ML用于.NET

「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中，来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中，作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试结果。目前在 G

通过深度学习技术，物联网设备能够得以解析非结构化的多媒体数据，智能地响应用户和环境事件，但是却伴随着苛刻的性能和功耗要求。本文作者探讨了两种方式以便将深度学习和低功耗的物联网设备成功整合。近年来，越来越多的物联网产品出现在市场上，它们采集周围的环境数据，并

如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学，你应该已经听说过这

DeepSense 是一种在端设备上运行的深度学习框架，它可以在本地获取需要处理的传感器数据，并且在不上传到云端的情况下对这些数据应用深度学习模型，如卷积神经网络或门控循环神经网络等。分类任务的一个例子是异构人体活动识别，即基于运动传感器测量数据来检测某

另有科普版本，结构更加清晰。。不过删减了很多内容。。功能磁共振的空间分辨率很高，但其时间分辨率比较有限，只能采集到2s 左右时间内的平均活动程度，同时对于神经活动的检测有一定延时。

机器学习和深度学习现在很火，你会发现突然间很多人都在谈论它们。如下图所示，机器学习和深度学习的趋势对比：。本文将会以简单易懂的语言及示例为大家详细解释深度学习和机器学习的区别，并介绍相关用途。回到最初机器学习的定义，我们将风暴预测系统定义如下：任务T是找到

深度学习现在非常热，各种会议都要和这个沾点边。百度大脑，谷歌大脑计划搞的都是这个。在一些领域取得了非常不错的效果，如图片识别，语音识别，在安全领域甚至还有识别加密的协议等。如图片，语音领域实验室准确率都超过了90%。最后一个部分，也就是机器学习的部分，绝大