AMiner:2018人工智能芯片研究报告

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AI芯片发展历程 上世纪八十年代,多层神经网络和反向传播算法的出现给人工智能行业点燃了新的火花。反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈,将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。 1989年贝尔实验室成功利用反向传播算法,在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。1998年Yann LeCun和Yoshua Bengio发表了手写识别神经网络和反向传播优化相关的论文《Gradient-based learning applied to document recognition》,开创了卷积神经网络的时代。 此后,人工智能陷入了长时间的发展沉寂阶段,直到

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AMiner:2018年人工智能之自动驾驶研究报告(前沿版)

1 概述篇 1.1 自动驾驶汽车概述 自动驾驶汽车(Automated Vehicle;Intelligent Vehicle;Autonomous Vehicle;Self-driving Car;Driverless Car)又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人,是一种通过计算机实现自动驾驶的智能汽车。 概念篇首先对自动驾驶汽车涉及到的相关概念进行介绍,包括自动驾驶汽车等级标准、智能汽车、无人驾驶汽车等;接着对自动驾驶汽车技术及其技术价值进行概括介绍;重点描绘了国外、国内无人驾驶汽车发展图谱。 自动驾驶汽车等级标准 在介绍自动驾驶汽车之前,我们先来了解一下SAE J301

2018-09-01 立即下载
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2018_AMiner_人工智能芯片研究报告

2018_AMiner_人工智能芯片研究报告 AMiner 研究报告第十四期 45Page

2018-12-05 立即下载
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AMiner:2018人工智能芯片研究报告

AI芯片发展历程 上世纪八十年代,多层神经网络和反向传播算法的出现给人工智能行业点燃了新的火花。反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈,将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。 1989年贝尔实验室成功利用反向传播算法,在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。1998年Yann LeCun和Yoshua Bengio发表了手写识别神经网络和反向传播优化相关的论文《Gradient-based learning applied to document recognition》,开创了卷积神经网络的时代。 此后,人工智能陷入了长时间的发展沉寂阶段,直到

2018-12-10 立即下载
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AMiner:2018人脸识别研究报告(2018年10月版)

自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。本研究报告对人脸识别这一课题进行了简单梳理,主要包括以下内容: 1.人脸识别概述 人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。报告首先介绍了人脸识别区别于其他生物特征识别方法的五项优势,包括非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性等;其次我们对人脸识别技术的发展历程进行梳理;接下来,报告介绍了当代中国政府对人脸识别技术发展的相关政策支持,这是人脸识别技术在我国得

2018-10-15 立即下载
3.26MB
清华-2018人工智能之自动驾驶研究报告

中国工程院知识智能联合实验室发布的最新前沿人工智能之自动驾驶研究报告,各个技术板块与人才分布情况。以飨各位技术大牛

2018-09-17 立即下载
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AMiner人工智能之机器翻译研究报告

随着计算机科学技术的发展,机器翻译作为自然语言处理研究的重要组成部分越发受到 人们关注。经过了几十年的努力,以机器翻译为代表的自然语言处理工作取得了巨大的进展, 并且在未来有着广阔的发展空间,为了梳理机器翻译领域的研究概括,我们编写了此份报告, 主要内容包括: 机器翻译概论。首先对机器翻译进行了定义,接着对机器翻译的发展历程进行了梳理, 对我国机器翻译现状进行了介绍。 机器翻译技术原理。机器翻译的技术原理可以概括为基于理性主义的方法和基于经验主 义的方法两种,分别对两种方法下的基于规则的翻译方法、基于实例的翻译方法、基于统计 的翻译方法以及基于深度学习的翻译方法进行介绍。 机器翻译领域专

2018-08-04 立即下载
2.22MB
计算机图形学研究报告PPT-清华-中国工程院知识智能联合研究中心-2018

计算机图形学研究报告 计算机图形学是计算机科学领域的重要研究方向之一,图形学技术 也在社会生活和生产的各个领域得到应用。 本研究报告对计算机图形学进行了简单梳理,包括以下内容: 计算机图形学概念。首先介绍计算机图形学的定义,接着对计算机 图形学的发展历程进行梳理,对我国计算机图形学现状进行介绍。 计算机图形学研究情况。对计算机图形学的主要研究内容,包括建 模、动画、渲染和图形交互以及计算机图形学的相关技术算法进行 介绍。 计算机图形学领域专家介绍。利用AMiner大数据对计算机图形学领 域专家进行深入挖掘,对国内外计算机图形学的学者进行介绍。 计算机图形学的应用及趋势预测。计算机图形学在现实

2018-09-22 立即下载
9.88MB
(394页)AMiner-2019人工智能发展报告-191201.pdf

2019人工智能发展报告,包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、计算机图形学、多媒体技术、人机交互技术、机器人、数据挖掘、信息检索与推荐等各个人工智能领域的发展报告

2020-04-13 立即下载
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清华Aminer研究报告

清华aminer:自然语言处理研究报告 清华:aminer 3d打印研究报告 清华2018自动驾驶与人工智能研究报告 中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录(2019)

2019-04-26 立即下载
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2018年智能机器人(前沿版)报告-清华大学-

2018年智能机器人(前沿版)报告-清华大学-

2018-09-21 立即下载
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清华AMiner-2019年第二期《人工智能之知识图谱》.pdf

清华AMiner-2019年第二期《人工智能之知识图谱》,知识图谱报告

2019-06-19 立即下载
7.51MB
2018人工智能技术专利深度分析报告-中国专利保护协会

2018人工智能技术专利深度分析报告-中国专利保护协会,最新的研究报告

2018-12-13 立即下载
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THU AI TR:人工智能之机器学习

人工智能之机器学习报告 THU AI TR:以AMiner科技情报大数据挖掘服务平台为基础,聘请领域内专业学者为顾问,采用人工智能自动生成技术,以严谨,严肃,负责的态度,提供深刻的科技洞察报告,通过概述篇、技术篇、深度学习篇、论文解读篇、人才篇、应用篇、趋势篇、开放资源篇等梳理机器学习领域的众多关键技术及其进展,整理专家的观点意见和开放资源。

2020-01-28 立即下载
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清华-2018人工智能之自动驾驶研究报告-2018.07.pdf

自动驾驶汽车概念。 首先对自动驾驶汽车相关概念、 技术以及技术价值进行介绍,接着对国外、国内无人驾驶汽车发展历程及现状进行了梳理。 自动驾驶汽车研究情况。 对自动驾驶技术研究中的重要技术进行介绍。 自动驾驶汽车领域专家介绍。 通过 AMiner 大数据平台对 AMiner 的自动驾驶人才库进行数据挖掘, 统计分析出领域内学者分布及迁徙。 同时, 介绍了目前自动驾驶汽车领域的国内外代表性研究学者。 自动驾驶汽车应用介绍。 自动驾驶汽车已经以交通参与者的身份来到了我们身边, 未来主要的应用方向包括公共交通、 快递运输、 服务于老年人和残疾人等。 自动驾驶汽车趋势介绍。 到 2020 年, 过去积累

2019-11-04 立即下载
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自动驾驶与人工智能研究报告2018.pdf

2018年自动驾驶与人工智能研究报告,AMiner研究报告第七期,内容包涵无人驾驶关键技术,无人驾驶的应用,学者分布,发展趋势等。

2019-08-30 立即下载
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计算机图形学-清华AMiner研究报告第九期-2018 PDF

目录 1.1 计算机图形学概念 .......................................................................................................................................2 1.2 计算机图形学发展历史...............................................................................................................................4 1.3

2018-09-22 立即下载
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必读论文 信息检索与推荐必读论文 10 篇(AMiner推荐)

AMiner 研究团队开发出一款利用人工智能(AI)技术、帮助科研工作者阅读论文的智能论文搜索工具。该工具可以展示出该领域的必读论文,并且对所选论文进行“智能”阅读,反馈给你该论文的综述、研究方法及主要结论,即帮你快速阅读文献,大大地节省了时间和精力。

2020-05-07 立即下载
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中国人工智能发展报告2019.pdf

清华大学和中国工程院知识智能联合研究中心发布2019人工智能发展报告 导读:本报告由清华大学知识智能联合研究中心团队负责编写。依托于 AMiner 平 台的数据资源及技术挖掘成果生成相关数据报告及图表,邀请清华大学、同济大 学等高校专家解读核心技术及提出观点建议。报告遴选 13 个人工智能的重点领 域进行重点介绍,包括:机器学习、知识工程、计算机视觉、自然语言处理、语 音识别、计算机图形学、多媒体技术、人机交互、机器人、数据库技术、可视化、 数据挖掘、信息检索与推荐等。在述说各领域概念及发展情况等内容的基础上, 报告着重介绍了各领域人才情况以及对代表性文章的解读。

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