在这个信息时代高速发展的情况下，很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫，下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。 大数据 的发展前景：当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后，大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大
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2023-06-11
人工智能 早在20世纪50年代就已经出现，尽管如此，直到最近10年， 软件开发 人员才能如愿以偿地将 AI 构建到应用程序中。 编程语言 是人工智能开发项目的支柱，有了它的帮助，软件开发人员才可以在不用通晓仅用于科学家相互交流的高度专业化语言的情况下而创建出新的 AI 解决方案。 那么，人工智能在全球各行业中的使用率如何？ AI 在各行业的使用率 资料来
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2023-05-21
1. 概述人脸识别在实际的生活中有着广泛的应用，得益于深度学习的发展，使得人脸识别的准确率得到大幅度提升。然而，为了做好人脸识别，第一步需要做的是对人脸检测，主要是通过对图片分析，定位出图片中的人脸。近年来，深度学习在人脸检测方面也得到了大力发展，在2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang等人提出了人脸检测算法MTCNN（Mult
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2023-03-09
人工智能律师将首次参与法庭辩护
据报道，一个在人工智能帮助下训练出来的程序，将在下个月帮助一名被告在美国法庭上对其案件提出异议。该程序将在智能手机上运行，而不是在法庭上发言，它将通过听筒向被告提供适当的回应支持，然后被告可以在法庭上使用这些回应。这起案件是一起将在 2 月审理的超速案件，如果败诉，该人工智能程序背后的 DoNotPay 公司将承担败诉的
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2023-01-09
引言美国和中国研究领域之间的隔阂有多严重?今天给大家分享的这篇文章，通过对NeurIPS的引文数据进行分析发现，欧美研究机构也很少引用了中国的研究成果，而中国也很少引用欧美的研究成果，进而探寻讨论中国研究人员和美国研究人员之间的差异。背景介绍近年来，随着中国人工智能研究的发展，机器学习研究领域发生了翻天覆地的变化。就 NeurIPS 论文的总发表量而言，中国
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2023-01-07
人工智能（AI） 、机器学习（ML）、深度学习（DL）、神经网络（CNN）这些术语通常可以互换使用，但有它们之间都有什么区别？如何区分它们？AI技术正越来越深入我们的日常生活，为了跟上消费者期望的步伐，企业也越来越依赖AI算法来让事情变得更容易。这些技术通常与人工智能、机器学习、深度学习和神经网络相关联，虽然它们都发挥着作用，但这些术语往往互换使用，导致大众
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2022-11-18
大家好，我是灿视。最近上课比较多，也在忙着租房子，也算是把这些事情给忙差不多了。这两天也在做作业，看着老师的课件，老师一节课把一些基础东西就给上完了，这里就给各位一起回顾回顾吧。这里主要根据我们老师的课件，从线性代数跟概率论的两门课来跟大家一起回顾下。课件不方便直接给，以后我上课的时候，我会把东西给同步更新公众号哈，主要是一些模式识别的基础知识，之前自己打的
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2022-11-09
AI视频识别技术是计算机视觉中增长最快的领域之一，基于AI算法对视频内容进行检测分析，通过提取视频中的关键信息，进行标记或者相关处理，并形成相应事件的处理和告警。一、AI视频分析技术的优势基于AI的视频分析是视频监控行业讨论很多的话题之一，相关的预期也较高。因为实时监控和查看视频监控内容十分具有挑战性，尤其是在处理大量摄像机接入时。传统的人工处理方式不仅效率
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2022-11-08
新智元报道 来源：网络编辑：David、霜叶【新智元导读】AI时代，英国也不甘落后，近日英国政府发布了一份十年AI远景规划报告，目标是成为全球性的“人工智能超级大国”。近日，英国政府公布了一份10年规划，旨在让英国成为全球“人工智能超级大国”。此计划名为 “国家人工智能战略”，旨在促进国家企业对人工智能技术的应用，吸引国际投资到英国人工智能公司，并培养下一代
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2022-10-20
人工智能（AI）和机器学习（ML）正在影响当今几乎每个行业。本文重点介绍了这些技术在我们日常生活中的各种使用方式，以及一些开源云平台如何实现其部署。人工智能artificial intelligence（AI）的目标是构建能够模仿人类认知的机器和自动化系统。在全球范围内， AI 正在以各种方式改变着社会、政治和经济。 AI 应用的例子包括谷歌帮助Google
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2022-10-13
Stable Diffusion 是一个“文本到图像”的人工智能模型。近日，Stable AI 公司向公众开放了它的预训练模型权重。当输入一个文字描述时，Stable Diffusion 可以生成 512×512 像素的图像，这些图像如相片般真实，反映了文字描述的场景。这个项目先是经历了早期的代码发布，而后又向研究界有限制地发布了模型权重，现在模型权重已经向
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2022-10-11
人工智能 (AI) 技术正在飞速发展。随着企业向自动化过渡，对AI技术的需求正在上升。AI在各个行业的垂直领域提供了前所未有的进步，包括广告、医疗、物流、运输等。由于人工智能技术的迅速采用，对训练数据集的需求呈指数级增长。为了使AI的预测更加通用和准确，许多公司正在通过发布跨各种模型运行的各种数据集来训练机器学习 (ML) 算法来进入市场。这些因素极大地促进
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2022-10-08