文章 2024-06-18 来自:开发者社区

人工智能领域最新研究进展

引言: 人工智能作为当下最受关注的科技领域之一,其研究进展一直备受瞩目。随着深度学习、自然语言处理等关键技术的快速发展,人工智能在各行各业的应用也日益广泛。本文将为大家介绍人工智能领域最新的一些研究成果和应用动态。   示例代码 import gym ...

文章 2021-11-25 来自:开发者社区

2015年人工智能研究进展综述,有五类重要突破

2015年,人工智能和机器学习方面取得的进展着实令人惊艳。尽管现在的发展速度还处在可掌控的范围内,但业内人士都认为相关进展的速度正一年比一年快。近期该领域的大部分成果都建立在2015年初其它团队的早期成果上,而相比之下,大部分其它领域成果的参考资料可以追溯到几十年前。做一个广泛覆盖该领域发展的总结几乎不可避免地会用到大量听起来拟人化的描述&...

2015年人工智能研究进展综述,有五类重要突破

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文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——12.43 分类型数据聚类算法研究进展

12.43 分类型数据聚类算法研究进展 在大数据环境下,许多数据是缺乏先验信息的,对数据标注的成本也越来越高,一个最自然的方法是对数据进行适当划分之后再进行相关的数据处理,而聚类分析是数据划分的一种重要技术手段[1] 。在许多实际应用中,分类型变量是一种非常重要的数据表现形式[2] 。比如,在问卷调查中,客户的兴趣爱好、家庭住址、教育情况都是分类型变量;在电子邮件过滤中,将邮件分为垃圾邮件和合法....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——3.16 谣言识别的研究进展

3.16 谣言识别的研究进展 过对社交媒体中谣言识别的研究,探寻谣言传播的基本规律,不但有助于限制谣言的传播,也有助于发现现实生活中人们所关心的问题、不易发现的社会现象或社会问题,因此具有重要的研究意义。当前,工业界对谣言识别的方式大部分是基于用户的举报或人工检索的方法。因此,需要相关的技术开发出自动或半自动化的辅助工具来缩短谣言识别的延迟,提高谣言识别的效率。目前,一些研究人员已经为此做出了努....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——10.18 研究进展

10.18 研究进展 本节将就复杂网络化系统安全控制研究的最新进展展开综述,主要涉及系统的安全架构分析与建模、攻击检测与安全评估,以及安全控制等诸方面。通过综述,将对国内外相关领域的主要工作分别进行总结,并分析存在的不足。 1 . 系统架构分析与建模 围绕复杂网络化系统的构架分析与建模,国内外学者开展了一系列研究工作。一方面,主要侧重于通信网络与物理系统在统一描述框架下的时空分析、实时性与稳定性....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——1.14 聊天机器人技术的研究进展

1.14 聊天机器人技术的研究进展 近年来,聊天机器人受到了学术界和工业界的广泛关注。一方面,聊天机器人是图灵测试的一种实现方式,而图灵测试是人工智能领域王冠上的明珠;另一方面,微软推出了基于情感计算的聊天机器人“小冰”,百度推出了用于交互式搜索的聊天机器人“小度”,进而推动了聊天机器人产品化的发展。聊天机器人系统可以看作是机器人产业与“互联网 +”的结合,符合国家的科研及产业化发展方向。 智能....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——第3章 3.1基于深度学习的网络表示研究进展

第3章 3.1基于深度学习的网络表示研究进展 网络结构在现实世界中无处不在(如航线网络、通信网络、论文引用网络、世界万维网和社交网络等),在此基础之上的应用和研究问题受到了学术界和工业界的广泛关注,这些研究问题包括链接预测[1] 、网络节点分类 [2-3] 、推荐 [4]和异常检测[5]等。随着计算机信息技术的高速发展和迅速普及,现实世界中的网络结构,尤其是以 Twitter、Facebook和....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——2.26 基于深度学习的机器翻译研究进展

2.26 基于深度学习的机器翻译研究进展 机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言的自动转换,是人工智能和自然语言处理的重要研究领域之一。机器翻译大致可分为理性主义和经验主义两类方法。 基于理性主义的机器翻译方法 , 主张由人类专家通过编纂规则的方式 , 将自然语言之间的转换规律“传授”给计算机。这种方法的主要优点是能够显式描述深层次的语言转换规律。然而,理性主义方法对于人类专家的要求非常高,不仅....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——9.7 研究进展

9.7 研究进展 哈希学习由 Salakhutdinov et al [13-14] 于 2007 年推介到机器学习领域 , 近几年迅速发展成为机器学习领域和大数据学习领域的一个研究热点[15-23] , 并广泛应用于信息检索[27-28] 、数据挖掘 [29-30] 、模式识别[31-32] 、多媒体信息处理 [33-34] 、计算机视觉 [35-36] 、推荐系统[37-38] , 以及社交....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——2.5 智能汽车人机交互与人机协同技术 的研究进展

2.5 智能汽车人机交互与人机协同技术 的研究进展 汽车车载人机交互系统是信息化技术发展的产物,实现了人与车之间的对话功能。驾驶员可通过该系统,掌握车辆状态信息(车速、里程、当前位置、车辆保养信息等)、路况信息和各种功能设置状态。目前具有代表性的智能人机交互系统有宝马的 iDrive、奔驰的 COMAND、奥迪的 MMI、沃尔沃的 Sensus 等。 围绕人车交互和人机协同控制问题,主要研究内容....

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