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机器学习日报 2015-12-01
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今日焦点 (5)
 新智元 网页链接 2015-11-30 12:53
应用 黄晓庆 机器人 刘雪楠 杨静 余凯 俞志晨
【CEO圆桌】智能服务机器人前瞻，红海派对决蓝海派：红海还是蓝海，中国服务机器人市场由谁领跑？机器人的外形与技术，孰轻孰重？机器人产业上游企业增多，乱局初现？康力优蓝的刘雪楠、云端机器人的黄晓庆、地平线机器人的余凯、图灵机器人的俞志晨、小i机器人的朱频频各抒己见。http://t.cn/RUeVS8N
杨静Lillian 网页链接 转发于2015-12-01 16:09
【杨静】不仅BAT这样的互联网企业对人工智能、机器人大力投入，黄晓庆和余凯不约而同地选择了这个时机在AI领域创业，也说明人工智能到了孕育诞生下一代独角兽的关头。服务（家庭陪伴）机器人市场即使成为红海，但只要机器人有定位独特的IP，就具备了与人的灵魂对接的接口和界面。
 西瓜大丸子汤 网页链接 2015-12-01 23:49
公告板 知识工程 问题 语义网
语义网是什么？有什么好处？http://t.cn/Rwruini说来话长。不同的学派在这个问题上差距太大了。如果我们过滤掉各种学术理想的“噪声”，看现实工业应用有的语义技术，可... http://t.cn/RUDoAm2
 立委_米拉 网页链接 2015-12-01 23:43
经验总结 知识工程 博客 知识库
科学网—【新智元沙龙笔记：谈不完的知识图谱】 - @王伟DL @白硕SH @算文解字 @西瓜大丸子汤 @独孤虎-李利鹏 @团成片的尼克 @zhazhaba @杨静Lillian http://t.cn/RUDSDZ7
 中国计算机学会CCF 网页链接 2015-12-01 13:23
应用 陈恩红 推荐系统 谢幸
【CCFADL64期《智能推荐与个人助理技术》开始报名】大数据和移动时代的到来为个性化服务提供了新的机遇。为了给用户提供更加智能与便捷的服务，推荐系统与个人助理技术成为近期学术界的研究热点，也引起了国内外大量知名互联网企业的持续关注和投入。@谢幸Xing 报名详情： http://t.cn/RUDZg6X
中国计算机学会CCF 网页链接 转发于2015-12-01 13:25
本期CCF学科前沿讲习班邀请到了学术界与工业界的重量级专家学者做主题报告。他们将就智能推荐与个人助理技术中的热点问题、最新进展以及所面临的挑战进行深入浅出的介绍，并将对如何在本领域开展前沿研究进行探讨。本期讲习班学术主任为中国科技大学教授陈恩红，微软亚洲研究院主任研究员谢幸。[赞]
 视觉机器人 网页链接 2015-12-01 11:58
经验总结 深度学习 视觉 博客
图像卷积与滤波的一些知识点(matlab)：http://t.cn/Rymrj6b 一、线性滤波与卷积的基本概念；二、神奇的卷积核，均值模糊，高斯模糊，运动模糊Motion Blur；三、卷积的计算，空域计算，频域计算；四、实验代码@Erik-zou
最新动态
新智元 网页链接 2015-12-01 21:31
会议活动 行业动态 会议
【人工智能的架构趋势】AI专有芯片版百度大脑首次解密：在今年9月份召开的百度世界大会上，百度高级副总裁王劲在接受采访时曾透露，百度已经打造了FPGA版的百度大脑，性能远超此前的版本。“这在当年是百度的一个秘密项目，不过，现在可以对外公开了。”http://t.cn/RUDiLHf
 物联网猴哥 网页链接 2015-12-01 20:54
深度学习
【物联网时代：日本能凭人工智能复苏科技行业吗？】《华尔街日报》网络版今天刊文称，日本人工智能创业公司Preferred Networks认为，科技行业的未来属于“深度学习”技术。该公司已经获得了发那科、丰田和松下等巨头的合作。1994年，在等待母亲采购日用品的过程中，12岁… http://t.cn/RUDxWMM
 伯乐在线官方微博 网页链接 2015-12-01 20:00
经验总结 博客
《人工智能和工作的未来》技术淘汰了某些种类的工作，并创造了其它种类的工作。人工智能（AI）好像也是用这种方式运转着，为人工智能研究人员创造了岗位，并逐步取代了所有其它种类的知识型工作。http://t.cn/RUDGAyZ （by 腊八粥 ）
 爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-01 19:40
算法 应用 自然语言处理 论文 情感分析 预测
【论文:基于混合向量表示的文档情感预测】《Machine Learning Sentiment Prediction based on Hybrid Document Representation》P Stalidis, M Giatsoglou, K Diamantaras, G Sarigiannidis, K Ch. Chatzisavvas (2015) http://t.cn/RUDfuns
 崔康总编 网页链接 2015-12-01 19:00
算法 应用 回归 集成学习 决策树 推荐系统
Quora是一家以分享和推动全球知识增长为己任的网站，希望提供一个高效且有吸引力的知识分享平台，其许多功能如答案排序、订阅讯息排序、主题推荐、用户推荐等都使用了机器学习算法，而且针对不同的场景选用了不同的机器学习模如逻辑回归、弹性网络、梯度步进决策树、随机森林…http://t.cn/RUeruBq
 TECH2IPO 网页链接 2015-12-01 17:30
视觉 可视化 新闻
#TechNews# 【微软与 Autodesk 合作助推 HoloLens 应用于 3D 设计】通过HoloLens设计、预览3D产品指日可待，Redmond团队正尝试将Autodesk的可视化建模产品Fusion360移植到HoloLens。http://t.cn/RUDAajg
 哈工大SCIR 网页链接 2015-12-01 16:52
自然语言处理 车万翔 教育网站 李璐 刘挺 刘一佳 秦兵 语言学
第十四届全国计算语言学学术会议（CCL2015）于2015年11月13日–14日，在广东外语外贸大学举行。我中心主任刘挺教授、副主任秦兵教授、车万翔副教授，博士生李璐旸、刘一佳参加了本次会议。新闻链接：http://t.cn/RUDGIJR @刘挺
视觉机器人 网页链接 2015-12-01 14:34
视觉 行业动态
2015-11-30 #科技资讯# http://t.cn/RUD2YIK 1：美国公司研究复活技术:人工智能让人类起死回生；2：微软HoloLens网络分享视频现身，相当惊艳；3：阿里新来的AI“鉴黄师；4：虚拟现实和增强现实的26个全球技术指标；5：VR虚拟现实爱情动作片拍摄场景首曝！超真实；6：你知道你身边有多少电磁波吗
 科天健-机器视觉 网页链接 2015-12-01 14:13
入门 视觉 行业动态
科天健在百度贴吧的一个知识分享帖：[最右][最右]【机器视觉入门？如何学习？学习资源方向推荐！http://t.cn/RUDAeKl】该帖会不定期分享机器视觉相关知识，感兴趣的朋友欢迎过来看看～～[嘻嘻]
 闫安Jon 网页链接 2015-12-01 10:57
深度学习 算法 论文 强化学习 神经网络
[1511.09249] On Learning to Think: Algorithmic Information Theory for Novel Combinations of Reinforcement Learning Controllers and Recurrent Neural World Models http://t.cn/RUesI5B Schmidhuber 提出在RNN控制器C和世界模型M之间建立连接，让C通过M进行思考。实验结果另行发布
 传感物联网 网页链接 2015-12-01 10:40
算法 神经网络 智能汽车
［汽车的智能神经网络如何构建？］在汽车智能化的进程中，除了车载CPU、显示屏以及传感器的升级外，还有一个不可或缺的组成部分：总线系统。本文，我们来了解下总线到底是什么？以及它为何对汽车智能化如此重要？汽车也有自己的“神经网络”。http://t.cn/RUeFWum
 图灵社区 网页链接 2015-12-01 10:39
资源 刘欢 书籍
#图灵访谈#有奖问题征集：向《社会媒体挖掘》作者刘欢教授提问！刘欢是亚利桑那州立大学计算机科学与工程专业教授，他在教学和科研领域都取得了公认的优异成绩。他的研究方向为数据挖掘、机器学习、社会计算、人工智能，以及真实数据密集型应用的问题……http://t.cn/RUeFNrY
 冯志伟文化博客 网页链接 2015-12-01 09:59
经验总结 自然语言处理 博客 冯志伟 语言学
发表了博文《计算语言学超学科研究中基于规则的方法和基于统计的方法》摄于大连棒棰岛计算语言学超学科研究中基于规则的方法和基于统计的方法--计算语言学超学科研究之六冯志伟随着计算语言学超学科研究的发展，一http://t.cn/RUeDusr
 投资界微博 网页链接 2015-12-01 08:23
视觉 应用 行业动态 机器人
【人工智能领域频布局，未来你的生活要被企鹅承包了！】目前，TOS+智能硬件平台的核心伙伴已经涵盖了华为、中兴、联想、高通、滴滴打车等硬件、芯片及服务厂商，腾讯正由一个软件公司向引领硬件的方向发展。从图像识别到语义分析，从机器人到物联网，腾讯在AI领域大动作频频。http://t.cn/RUereyw
爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-01 06:10
深度学习 算法 代码 论文 强化学习
【论文+代码:基于深度强化学习的多体合作与竞争】《Multiagent Cooperation and Competition with Deep Reinforcement Learning》A Tampuu, T Matiisen, D Kodelja, I Kuzovkin, K Korjus, J Aru, J Aru, R Vicente [University of Tartu] (2015) http://t.cn/RUe3otR GitHub:http://t.cn/RUe3ot8
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发表于 2015-12-2 13:19:25
