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提高人工智能学习能力 谷歌DeepMind让电脑学“做梦”
北京时间11月18日消息，谷歌DeepMind人工智能部门的研究人员周四在网上发表论文称，他们已经在机器学习系统的速度和性能上实现了跨越，部分原因在于这套系统整合了一种技术，模拟了动物做梦的方式。该论文解释道DeepMind的这套名为Unreal的新系统完成3D迷宫游戏《Labyrinth》的速度，比现有的一流人工智能软件还快10倍，甚至可以达到顶尖人类玩家87%的速度...
智能设备 2016-11-18 20:25:20 -
盛赞《DOTA2》Wings战队 人民网“为电竞正名”
不同于《LOL》在S6比赛上的全军溃败，中国的《DOTA2》最近可是出尽了风头，不仅在8月份勇夺Ti6冠军，还在近日获得了奥斯卡TGA提名！甚至今天，“人民网”还发表微博，以“为电竞正名”为主题，纪念“电子竞技”列为正式体育竞赛项，并盛赞《Dota2》Wings战队所取得的成绩。2003年11月18日,由国家体育总局正式批准,将电子竞技列为第99个正式体育竞赛项...
游戏资讯 2016-11-18 19:25:37 -
它还有这5大重要用途 DeepMind不光会下围棋
】自从2014年被谷歌(微博)斥资4亿英镑收购后，人工智能创业公司DeepMind便经常登上各大媒体的头条。当该公司开发的人工智能系统击败了韩国顶尖围棋选手李世石后，关于人工智能的各种可能更是引发了外界的广泛猜测...
云资讯 2016-11-11 11:40:40 -
它还有这5大重要用途！ DeepMind不止体现在围棋
自从2014年被谷歌斥资4亿英镑收购后，人工智能创业公司DeepMind便经常登上各大媒体的头条。当该公司开发的人工智能系统击败了韩国顶尖围棋选手李世石后，关于人工智能的各种可能更是引发了外界的广泛猜测...
智能设备 2016-11-10 22:35:49 -
它还有这5大重要用途 DeepMind不光会下围棋
【AI世代编者按】自从2014年被谷歌(微博)斥资4亿英镑收购后，人工智能创业公司DeepMind便经常登上各大媒体的头条。当该公司开发的人工智能系统击败了韩国顶尖围棋选手李世石后，关于人工智能的各种可能更是引发了外界的广泛猜测...
业界动态 2016-11-10 18:15:07 -
DeepMind最近做了个新软件 它能读懂唇语
AlphaGo背后的DeepMind最近有了新动向，它与哈佛大学的研究人员合作研发出了一套可以读懂唇语的软件。在哈佛大学最新发表的论文中，他们研发的这个唇语阅读软件LipNet准确率高达93.4%...
业界动态 2016-11-10 08:20:05 -
牛津大学联合DeepMind发布唇读程序 读懂你的唇语
新的调查显示AI能够轻松战胜人类，但还有很多工作要做。如何读懂唇语对人类来说是一个难题，据数据显示，大多数人平均只能读对一句唇语的十分之一...
智能设备 2016-11-08 23:35:12 -
合作研发EUV光刻系统 ASML 20亿美金入股卡尔蔡司
半导体制造工艺是集成电路产业的核心，未来摩尔定律是否还能主宰产业发展就得看半导体工艺是否能在10nm以下的工艺继续突破了，而在这个问题上，荷兰ASML公司的EUV光刻机何时成熟就是个关键了。上周ASML公司宣布斥资20亿美元入股卡尔蔡司公司，双方将合作研发EUV光学系统，只不过相关成品至少要到2024年才能问世...
业界动态 2016-11-07 14:45:17 -
谷歌DeepMind宣布与暴雪合作 开发人工智能挑战《星际争霸》
站长搜索讯 据外媒报道，谷歌(微博)DeepMind周五宣布，将与暴雪娱乐合作，让其人工智能学会玩《星际争霸II》游戏。DeepMind是一家总部设在伦敦的人工智能公司，2014年被谷歌收购，现在是Alphabet旗下子公司...
业界动态 2016-11-06 07:30:04 -
不可能也不可取 让智能产品彻底全自动？Gartner
据IT研究与顾问咨询公司Gartner一项最新发现，到2020年，超过30%的企业首席信息官将优先考虑对可自主学习并进行经验累积的智能机器进行投资。Gartner公司表示，在这些机器开始实现自动化的最初阶段，对该系统的有效控制和实现商业利益最大化两者之间的平衡显得至关重要...
智能设备 2016-11-05 18:10:20 -
机器看一眼就能识别物体 谷歌DeepMind新成果
【AI世代编者按】对于某一对象，大部分人只要看过一遍就能再次识别。但计算机视觉和语音识别算法往往需要“观察”数千个对象，才能识别出类似的新图片或新单词...
业界动态 2016-11-04 20:55:08 -
一眼“看清”物体 谷歌DeepMind识别算法新突破
11月4日消息，据国外媒体报道，算法往往需要数千个例子才能学到某样东西，不过谷歌的研究人员找到了这一问题的解决方案。大多数人看过一两次某样物体就能将它认出来，而驱动计算机视觉和语音识别的算法则需要成千上万的例子才能够熟知某个新图像或者新词语...
智能设备 2016-11-04 19:10:18
