自动驾驶：车道线检测及车位线检测

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]

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2019年3月27日——ACM宣布，深度学习之父YoshuaBengio,YannLeCun,以及GeoffreyHinton获得了2018年的图灵奖， ... [详细]

大家好，我是归辰。秋招结束后，我已顺利入职，并应公子龙的邀请，分享一些秋招面试的心得体会，希望能帮助到学弟学妹们，让他们在未来的面试中更加顺利。 ... [详细]

本文介绍如何使用OpenCV和线性支持向量机（SVM）模型来开发一个简单的人脸识别系统，特别关注在只有一个用户数据集时的处理方法。 ... [详细]

本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化，涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]

在2019中国国际智能产业博览会上，百度董事长兼CEO李彦宏强调，人工智能应务实推进其在各行业的应用。随后，在“ABC SUMMIT 2019百度云智峰会”上，百度展示了通过“云+AI”推动AI工业化和产业智能化的最新成果。 ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

本文深入探讨了监督学习的基本原理及其广泛应用。监督学习作为机器学习的重要分支，通过利用带有标签的训练数据，能够有效构建预测模型。文章详细解析了监督学习的关键概念，如特征选择、模型评估和过拟合问题，并介绍了其在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用。 ... [详细]

本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题，通过分析现有研究和实践经验，揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素，并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外，还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景，为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]

从2019年AI顶级会议最佳论文，探索深度学习的理论根基与前沿进展 ... [详细]

Python与R语言在功能和应用场景上各有优势。尽管R语言在统计分析和数据可视化方面具有更强的专业性，但Python作为一种通用编程语言，适用于更广泛的领域，包括Web开发、自动化脚本和机器学习等。对于初学者而言，Python的学习曲线更为平缓，上手更加容易。此外，Python拥有庞大的社区支持和丰富的第三方库，使其在实际应用中更具灵活性和扩展性。 ... [详细]

本文详细解析了2019年斯坦福大学CS224n课程中关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用，重点探讨了Word2Vec和GloVe两种词嵌入模型的原理与实现方法。通过具体案例分析，深入阐述了这两种模型在提升NLP任务性能方面的优势与应用场景。 ... [详细]

本文综述了表面缺陷检测领域的数据集，并推荐了多个GitHub上的开源项目。通过对现有文献和数据集的系统整理，为研究人员提供了全面的资源参考，有助于推动该领域的发展和技术进步。 ... [详细]

基本价值在于商业落地，解决实际问题；真正的价值在于解决高价值问题，有两类：一解决民生、国力问题，提高国家的综合国力；二让人们的生活真正的更加美好。 近两年，很多学术大牛，进入工业界 ... [详细]