GitHub开源项目及代码分享：GitHub图像识别开源项目

随着2018年的临近，我们一同回顾过去一年中人工智能领域的重要进展。这一年，无论是政策层面的支持，还是技术上的突破，都显示了人工智能发展的迅猛势头。以下是精选的2017年人工智能领域最具影响力的事件。 ... [详细]

经典计算机视觉教材《计算机视觉：算法与应用》迎来了其第二版，现已开放初稿下载。本书由Facebook研究科学家Richard Szeliski撰写，自2010年首版以来，一直是该领域的标准参考书。 ... [详细]

本周科技前沿报道了多项重要进展，包括美国多所高校在机器人技术和自动驾驶领域的最新研究成果，以及硅谷大型企业在智能硬件和深度学习技术上的突破性进展。特别值得一提的是，一款能够感知用户情绪状态的智能机器人即将问世，为未来的人机交互带来了全新的可能性。 ... [详细]

本文回顾了电路与系统的发展历程，从电的早期发现到现代电子器件的应用。文章不仅涵盖了基础理论和关键发明，还探讨了这一学科对计算机、人工智能及物联网等领域的深远影响。 ... [详细]

量子位报道，deeplearning.ai最新发布了TensorFlow实践课程，适合希望使用TensorFlow开发AI应用的学习者。该课程涵盖机器学习模型构建、图像识别、自然语言处理及时间序列预测等多个方面。 ... [详细]

本文探讨了图像标签的多种分类场景及其在以图搜图技术中的应用，涵盖了从基础理论到实际项目实施的全面解析。 ... [详细]

尽管深度学习带来了广泛的应用前景，其训练通常需要强大的计算资源。然而，并非所有开发者都能负担得起高性能服务器或专用硬件。本文探讨了如何在有限的硬件条件下（如ARM CPU）高效运行深度神经网络，特别是通过选择合适的工具和框架来加速模型推理。 ... [详细]

本文作者分享了在阿里巴巴获得实习offer的经历，包括五轮面试的详细内容和经验总结。其中四轮为技术面试，一轮为HR面试，涵盖了大量的Java技术和项目实践经验。 ... [详细]

本文综述了基于强化学习的智能车间调度策略，探讨了车间调度问题在资源有限条件下的优化方法。通过数学规划、智能算法和强化学习等手段，解决了作业车间、流水车间和加工车间中的静态与动态调度挑战。重点讨论了不同场景下的求解方法及其应用前景。 ... [详细]

本文系统梳理了机器学习的关键知识点，涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容，并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]

本期 PyHubWeekly 为大家精选了 GitHub 上五个优秀的 Python 工具，涵盖金融数据可视化、终端美化、国际化支持、图像增强和远程 Shell 环境配置。欢迎关注并参与项目。 ... [详细]

2019年9月19日，在华为全联接大会上，江苏鲲鹏生态产业园正式启动了首批鲲鹏应用孵化项目。南京市委常委、江北新区党工委专职副书记罗群等多位嘉宾出席并见证了这一重要时刻。 ... [详细]

本文档旨在帮助开发者回顾游戏开发中的人工智能技术，涵盖移动算法、群聚行为、路径规划、脚本AI、有限状态机、模糊逻辑、规则式AI、概率论与贝叶斯技术、神经网络及遗传算法等内容。 ... [详细]

腾讯安全科恩实验室曾两次成功破解特斯拉自动驾驶系统，并远程控制汽车，展示了其在汽车安全领域的强大实力。近日，该实验室负责人吴石接受了InfoQ的专访，详细介绍了团队未来的重点方向——物联网安全。 ... [详细]

本文源自Coursera平台吴恩达教授的深度学习课程，重点探讨了卷积神经网络（ConvNets）从二维图像处理向一维信号及三维数据处理的拓展应用。 ... [详细]