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
《消费者报道》从消费者的需求和角度出发，结合本刊自有的CCR评价体系，对上述测评数据进行全面、客观、专业的分析和解读，最终得出以下有关产品的CCR指数及评价结果，希望能为消费者在选购时提供一些有益的帮助和参考。
2017年初，索尼国际教育业务开始进入中国，推出KOOV可编程机器人套件。索尼（中国）有限公司董事长兼总裁高桥洋在致辞中表示，经过两年多的产品和市场探索，KOOV从最初提供硬件产品发展为完整的教育解决方案。
近日，麻省理工大学发布了一项AI工具，能够看图织毛衣。这款工具可以将针织图案的照片翻译成指令，然后与机器协同制出针织服饰。什么高难度针法、精致图案统统能胜任，指令完成概率高达94%。
不同于任何一种传统储能技术，这家瑞士/美国的创业公司，使用的是一种有点“疯狂”的新概念——用混凝土块来搭积木。在他们的设计中，共有6座塔式起重机，也就是塔吊，把数千块每个重达35吨的混凝土块，上上下下地吊来吊去。
去清华没选姚班的那些奥赛国家集训队选手，有14名去了智班。还有3省理科状元，包括考出730裸分的广西高考理科状元杨晨煜。杨晨煜说，选择智班也是因为AI：人工智能是工业4.0的核心，是未来的战略制高点，希望能探索人类智慧中的奥秘，实现更深层次的智能，为国家贡献自己的智慧和力量。
明星“换头术”，DeepNude自动脱衣，修复民国美女……这些应用的走红无不说明，在让大众认识AI这件事上，深度媒体和布道师们孜孜不倦地科普，都不如娱乐一下来的效果好。自然语义理解、图像识别、视频增强等技术的出现，也让利用人工智能重制经典IP，突然火成了一门潮流的生意。
近日，在浙江省杭州市召开的2019第二届柔性电子国际学术大会上，柔性电子与智能技术全球研究中心研发团队（简称“荷清柔电”）发布了两款柔性芯片，分别为运放芯片和蓝牙SoC芯片，厚度均小于25微米。同时，荷清柔电还展示了利用柔性芯片制成的“创可贴”，可以监测人体数据。
关于神经元、全连接网络之类的基础结构，想必每个AI学者都有了解。那么你是否真的了解全连接网络中深层与浅层的关系呢？来看看wide_deep模型吧。这篇论文会使你对全连接有个更深刻的理解。
国际上，最早的无人驾驶相关研究工作是从上个世纪80年代开始由美国的DARPA开展， DARPA拥有军方背景，之后也有各种各样的车企，互联网企业，例如谷歌、Uber等等加入战团。国内相对来讲起步较晚，从上个世纪90年代开始相关的研究和进展，但是发展势头迅猛。
升级后的戴森360Heurist到底有没有让人惊喜的地方呢？其实，也不妨提前给大家透露下，经过几天的体验，笔者也从“嫌弃脸”变成了这款扫地机器人的“舔狗”，没错！360Heurist真香！
计算机视觉不是深度学习最早看到突破的领域，真正让大家大吃一惊的颠覆传统方法的应用领域是语音识别，做出来的公司是微软，而不是当时如日中天的谷歌。计算机视觉应用深度学习堪称突破的成功点是2012年ImageNet比赛，采用的模型是CNN，而不是Hinton搞的RBM和DBN之类，就是Hinton学生做出来以他命名的AlexNet。
人脸是一个复杂而动态的系统，是我们最有力的社交方式。表情识别其实是一个编码、解码的过程，然而自闭儿很难学会面部识别和情绪交流，他们既不擅长语言表达，对情绪理解有欠缺，甚至很难与人直视。
美国人类与机器认知研究所 (IHMC)放出的一则视频显示，Atlas机器人已经能够在崎岖、狭窄的环境中自主导航了！
仅仅三年，靠着所谓的“下沉市场”这块从未被挖掘的宝藏人群，拼多多悄无声息的迅速崛起，甚至在 IPO 后市值更是一度超越了京东。由此开始，大量的投资人、FA、创业者，甚至是很多行业巨头，都将目光投向了这个庞大的蓝海。
