这个改进型号被称作“目前最理想的可回收运载火箭”“有可能跨进重复使用100次门槛的火箭”。那么，猎鹰9号运载火箭的Block 5 版本相较于之前的火箭有哪些改进？
我目前在Google AR团队负责AR Search的交互设计，前段时间全世界非常火的Google AR动物就是我在做的产品（很遗憾国内小伙伴看不到）。从最初接触和设计AR项目已经超过4年了，我曾经参与Google AR设计指南，负责Google AR Measure等产品设计......
有关于2D图像转3D图片，或转移3D模型相关技术，我们报道过多项研究，其中关于3D图片和3D拍照涉及最多的就是Facebook，与此同时包括谷歌、微软、NVIDIA也已公布都在研究2D图像到三维模型（3D模型）之间的训练模型。
他是「控制论」之父，是 9 岁就读高中的神童，可以一手解一个方程。他先后涉足哲学、数学、物理学、工程学、生物学，但与此同时，他不记得自己车的颜色、不认得交谈数年的同事，甚至不记得自己有没有吃过午饭。这是一篇简短的传记文章，讲述了诺伯特·维纳的一生。
据外媒Electrek报道，近日特斯拉向用户推送了交通信号灯和停车标志识别的自动驾驶功能。如果特斯拉选配了FSD完全自动驾驶能力套件，就能通过OTA升级体验车辆在红灯前自动停下，绿灯亮起后又自动加速的自动驾驶功能。
不仅诊断结果不一致，而且实际操作方法和在实验室里压根不一样。这项系统是检测糖尿病性视网膜病变（DR）的症状，对糖尿病进行一个早期的筛查。这不正是前几年，谷歌一直在发力的核心项目吗？
此次伏羲实验室与雷火测试中心的合作，可以为游戏测试环节节省大量的人力、财力、物力：减少重复劳动，提高测试效率，QA得到了一定程度的解放。在机器与技术的帮助下，人得以更高效地做更有意义的事情——这是伏羲一直以来的初衷与愿景。
具体来说，通过一台神经手术机器人，像微创眼科手术一样安全无痛地在脑袋上穿孔，向大脑内快速植入芯片，然后通过 USB-C 接口直接读取大脑信号，并可以用 iPhone 控制。
在处理非结构化数据的问题上，人工智能和深度学习方法一直都表现出众且广为人知，无论是在自然语言处理、知识库自动构建，还是图像视频的识别和生成应用中，都有很多成熟案例。
放眼世界，2019年全球顶尖计算机科学机构排行榜CSRankings中，中科院以5.3分排名AI全球榜第四，仅次于清华、北大和卡耐基梅隆大学。
聚集在这里的狗主人年龄从 30 岁到 70 岁不等 ，他们所养的狗都是同一个品种——索尼的 Aibo 机器狗 。对于他们来说，这些机器狗并不是冰冷的硬件产品，而是和那些有血有肉的狗一样，是在生活中陪伴自己的‘家人’。
谷歌实验室旗下的Lyrebird公司在2017年合成了特朗普和奥巴马的演讲，连美国人民都听不出哪里不对。Lyrebird靠的是神经网络和机器学习。神经网络把文本智能转换为自然语言，转换时间之短可以秒计算；同时，智能语音控制器能做到让人根本意识不到是机器在说话。
现在的扫地机器人，已经不再靠碰到桌子椅子墙才能转弯打扫了。它们不仅能连接互联网，还能记住路线、智能导航。但它们还有一个最大的障碍无法跨越：楼梯。YouTube 上一个知名黑客 Peter Sripol 也发现了这块市场空白。所以他开始动手研发，和他的朋友一起制造出了一台会飞的扫地机器人。
据英国 《每日邮报》（Daily Mail）报道，优衣库在日本的工厂经过改造，已经接近完全自动化，服装的打包工作基本都由机器人完成。
没错，驱动这辆连外形都神似AE86的汽车蛇皮走位的并非人类。它是一辆斯坦福大学动力设计实验室训练的自动驾驶汽车，名叫MARTY。
这些学习过程，也给他打下了坚实的基础。“周花卷”说，“玩Scratch的时候还会跟我吐槽一些Scratch“不好用”的地方，比如说函数没有返回值，比如说不能直接引用对象之类的，我说你的要求也是蛮多的呢……”
谷歌实现了这项技术，它不再是一个视频演示，一些媒体亲自体验了在自己手机上实施处理的虚拟对象。媒体在谷歌安排的测试环境下试玩了有 Depth API 功能的软件，证明确实有效。这项技术的原理在于，Depth API 可以进行更深的检测和理解，手机可以更清楚地知道每个场景下每个物体之间的距离和位置等信息。
无论是论文投稿期间一度导致 NeurIPS 服务器宕机，还是今年大会“别出心裁”地采取抽彩票的方式决定谁能获得参会门票，都暗示着今年大会的盛况不减甚至会更超出往年。自昨日开始，12月8日至14日为期7日的NeurIPS 2019 便已如火如荼地在加拿大温哥华举行。
Raibert 讨论了波士顿动力目前最重要的三个机器人，将它们按时间分类：今天的机器人(Spot)、明天的机器人(Handle)和未来的机器人(Atlas)。他还讨论了波士顿动力当前的客户，潜在的应用，人工智能，模拟，当然，还有那些惊人的视频。
十月初，一封发布在 Reddit 上的电子邮件透露称，Waymo 将向亚利桑那州凤凰城的用户提供完全无人的自动驾驶网约车试点服务，这意味着他们很可能在下次行程中搭上一辆没有配备安全员的 robotaxi。
我们可以发现，项目中有很多熟悉的面孔，例如深度学习 500 问、春秋招 ML 算法笔记和结巴分词等等，它们都是按照 Star 量进行排序的，总榜包括 200 项流行的项目，如下只展示了前 20。
开发python的主要目的是帮助程序员编写逻辑清晰的代码。这就是它在开发人员中如此流行的原因。Python非常强大，可以被用于Web开发、游戏开发、为桌面应用程序构建脚本和GUI、配置服务器、执行科学计算和进行数据分析。
在 10 月 8 日发表于《ACS Publication》期刊的一篇论文中，来自夏威夷大学的 Jayanti Bhandari Neupane、Yuheng Luo、Rui Sun、Philip Williams 等研究者表示，他们发现了一个《Nature》论文中的 Python 脚本编程错误，这个错误可能会对 150 多篇已经发表的化学论文产生影响。
这份白皮书由微软教育团队联合教育工作者兼TechTreands主编Alice Bonasio撰写，在内容中引用了各种教学理论，并对在各种学习环境和背景下成功部署了沉浸式技术的教师、学生、研究人员和技术人员进行了个性化的电子邮件采访
