人工智能如何获得知识

原发:人民论坛·学术前沿 2019 年 21 期

转自:南京大学哲学系

导言

我们通过观察与思考获得外部世界的知识,然而我们的观察能力及理性思考能力都是有限的。我们用计算机完成繁重的甚至原则上无法完成的计算任务,我们用显微镜、望远镜观察我们肉眼看不到的东西……机器(包括仪器)在我们的认识过程中的作用巨大,它可以看成是人感官和心灵的延伸。随着计算机算力的提高、高效算法的提出以及作为算料的大数据的涌现,围绕人工智能的相关技术正深刻地改变着社会的生活及生产方式。智能型机器能否代替以及在何种程度上代替人的心灵,成了人们的热点话题。人工智能作为计算机科学的分支被定义为研究如何制造计算机并为其编[……]

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奥迪大型自动驾驶数据集:A2D2

今天奥迪公司的研究人员在发布的论文 A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset 中,公布了其大型自动驾驶数据集:A2D2,同时还配备了相关教程,并提供开放下载。数据集目标为推进计算机视觉、机器学习、自动驾驶的商用和学术研究。数据类型包含:RGB 图像,也包括对应的 3D 点云数据,记录的数据是时间同步的。标注类型包括:目标 3D 包围框,语义分割,实例分割以及从汽车总线提取的数据。数据规模:标注的非序列数据,41,227 帧,都含有语义分割标注和点云标签。其中含有前置摄像头视野内目标 3D 包围框标注 12,497 帧。另外,该库还包括 392,556 连续帧的[……]

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GitHub 开源轻量级人脸检测项目

1. libfacedetection

模型结构也比较简单,就是一个轻量级的 SSD 架构,共四个定位层,而且借鉴了 RetinFace 的关键点方法,可以同时回归 5 个关键点。模型体积只有 232 万,体积仅有 3.34 M。

2. Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

该模型是针对边缘计算设备设计的人脸检测模型。并提供了精简网络和 RFB 网络两种,在 320×240 的输入分辨率下 90~109 FPS 左右。

3. A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices

从名字可以看出来[……]

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2020 年中国 AI 基础数据服务行业研究报告

2020 年中国 AI 基础数据服务行业研究报告》是艾瑞咨询发布的行业研究报告。报告对 2020 年中国 AI 数据服务行业商业市场发展态势和原因进行分析阐述,产出了目前市场中的独家市场数据,旨在向市场提供更多的参考依据。[……]

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上下文词向量与预训练语言模型:BERT 到 T5

BERT 的出现革新了众多自然语言处理任务中的模型架构范式,由此以 BERT 为代表预训练语言模型(PLM)在多项任务中刷新了榜单,引起了学术界和工业界的大量关注。斯坦福大学经典自然语言处理课程 2020 年 CS224N 邀请了 BERT 作者,Google 研究员 Jacob Devlin 做了关于上下文词表示 BERT 以及预训练语言模型的课程讲座,亲授大厂实战经验,值得关注。为此,跨象乘云™ 提供了对应的 PPT 下载。[……]

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人人都能懂的机器学习

机器学习这个主题已经很普遍了,每个人都在谈论它,但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂,理论性太强,或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。所以呢,本文作者,通过简洁的语言和清晰明了的图示内容,使得读者能够更容易地理解机器学习。抛却了晦涩难懂的理论介绍,文中侧重于机器学习中的实际问题、行之有效的解决方案和通俗易懂的理论。无论你是程序员还是管理者,本文都适合你。

机器学习已成为一种学习的潮流,无论是否具有计算机专业背景,是否懂得编程的人士,都开始希望或多或少掌握机器学习的核心概念与应用。跨象乘云™ 正在制作并持续更新的,基于可视编程机器学习[……]

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Pandas 中文官方教程

此前,跨象乘云 发布了《Python 知识卡片:Pandas》。Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是 NumPy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。学习 Pandas 最好的方法就是看 Pandas 官方教程,日前,国内学习小组发布了 Pandas 官方教程的中文版,包括:《十分钟搞定 pandas》,《Pandas 秘籍》,《学习 Pandas》。

Pandas 中文官方教程》PDF 下载。[……]

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实时『人手-物体』姿态估计算法 HOPE-Net

CVPR 2020 的论文《HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation》,基于自适应图卷积技术,作者提出了一种称之为 HOPE-Net 的『人手 – 物体』姿势估计模型,在这个问题上不仅计算结果精度更高、速度也更快,GPU 上达到实时!

GitHub地址项目 GitHub 地址[……]

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UC 圣地亚哥大学开源新冠肺炎 CT 数据集

截至 2020 年 3 月 30 日,在全世界范围内已有 775,306 人感染新冠肺炎,37,083 人死亡。对此疾病检测的低效和缺乏成为控制其传播的主要障碍。目前的检测主要基于逆转录聚合酶链反应(RT-PCR),需要 4 到 6 个小时才能获得结果。与新冠肺炎可怕的传播速度相比,这远不够快。除了效率低下之外,RT-PCR 检测试剂盒也非常短缺。

这促使研究团队去研究替代的检测方式。这些方式可能更快,比 RT-PCR 便宜,更容易获得,但与 RT-PCR 一样准确。在众多可能性中,研究团队对 CT 图像尤其感兴趣。有几篇著作研究了 CT 图像在筛选和检测新冠肺炎时的效果,结果鼓舞人心。[……]

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