Tag Archives: 深度學習

安控產業再進化,晶睿通訊掀起智慧影像新革命

作者 |發布日期 2018 年 06 月 08 日 16:55 |
分類 AI 人工智慧 , 物聯網 , 資訊安全

隨著連網裝置與人工智慧技術的成熟,影像辨識與深度學習的加速晶片逐漸成為新世代攝影機的標準配備。為了在競爭激烈的全球市場中脫穎而出,安控產業必須跳脫以往被動守護安全的角色,主動出擊以成為「眼睛」出發,衍伸出更多商業應用並創造影像附加價值。全球安全監控解決方案領導品牌晶睿通訊於昨(7)日舉辦 COMPUTEX 2018 記者會,分享在 AIoT 時代下,晶睿通訊如何透過具備深度學習的新一代智慧影像分析技術及結合防入侵軟體的攝影機,打破安全監控影像應用的疆界,坐穩台灣安控產業龍頭寶座。

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Socionext 開發人工智慧加速器引擎,優化邊緣運算

作者 |發布日期 2018 年 05 月 23 日 12:15 |
分類 AI 人工智慧 , 市場動態 , 汽車科技

SoC 方案供應商 Socionext Inc. 宣布已開發出一種新的神經網路加速器(Neural Network Accelerator,NNA)引擎,可最佳化邊緣運算裝置的 AI 處理。這項體型輕巧、極低功耗的引擎是專為深度學習推論處理而設計。與傳統影像辨識所用的電腦視覺處理器相比,性能可提升達100 倍。Socionext 將從 2018 年第三季開始提供軟體開發套組(SDK),未來並計劃推出結合 NNA 的 SoC 產品。 繼續閱讀..

修圖再進化,NVIDIA 用深度學習為圖片自動「填空」

作者 |發布日期 2018 年 04 月 25 日 14:00 |
分類 AI 人工智慧 , 尖端科技

能調整照片的軟體很常見,但你見過可為有缺陷的圖片「填空」的技術嗎?NVIDIA 研究團隊近日公布了稱為「圖片修復」(image inpainting)的內容,除了像一般編輯軟體可去除不需要的部分,還可以透過演算法模型,為有缺陷的照片填補內容。 繼續閱讀..

深度學習如何應用在醫學影像?

作者 |發布日期 2018 年 04 月 23 日 19:42 |
分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 醫療科技

近來人工智慧、機器學習與深度學習等技術,在影像處理與語音處理上,已經展現出遠比傳統方法優秀的效能。而在各種公開教育訓練資源中,日常生活的影像辨識(例如辨識手寫數字、門牌號碼等),也已經成為學習這項領域技術的常見材料。

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Google 重量級醫療 AI 成果:擴增實境顯微鏡可即時分析病理切片

作者 |發布日期 2018 年 04 月 18 日 8:15 |
分類 AI 人工智慧 , Google , VR/AR

深度學習技術近來在眼科、皮膚科、放射科和病理科等醫學學科領域展現出了極大的應用前景,它可以為世界各地的患者提供更加精準、可用的高品質醫療服務。Google 近期也發表了一項研究成果,該成果顯示,卷積神經網路檢測淋巴結中的乳腺癌轉移準確率,可以媲美一名訓練有素的病理學家。 繼續閱讀..

Google《Cell》論文:光學顯微鏡結合深度學習,成就螢光顯微鏡應用

作者 |發布日期 2018 年 04 月 17 日 18:00 |
分類 Google , 光電科技 , 生物科技

在生物和醫學領域,研究員常運用顯微鏡來觀察肉眼無法獲得的細胞細節訊息。雖然運用透射光顯微鏡(對生物樣本單側照射生成像),觀察起來相對簡單且活體培養樣本具良好耐受性,但生成的圖像難以正確評估。螢光顯微技術中會用螢光分子染色需要觀察的目標(比如細胞核),能簡化分析過程,但仍需要複雜的樣品製備。隨著包括圖像質量自動評估算法和協助病理醫師診斷癌組織等機器學習技術,在顯微鏡領域的應用越來越廣泛,Google 因此考慮是否可結合透射光顯微鏡和螢光顯微鏡這兩種顯微鏡技術開發一種深度學習系統,進而最大限度降低兩者的不足之處。 繼續閱讀..

談 AlphaGo 帶來的啟發,黃士傑:深度學習是具「創造性」的

作者 |發布日期 2018 年 03 月 21 日 23:02 |
分類 AI 人工智慧 , Google , 尖端科技

十年前對許多人來說,人工智慧(AI)還是一個科幻色彩十足的名詞,但就在去年 AlphaGo 與中國棋王柯潔的世紀之戰後,AI 的潛在發展性終於被人們正視,各產業都開始積極投入發展 AI 應用,可以說是 AlphaGo 讓 AI 進入黃金時代也不過。 繼續閱讀..

訓練人工智慧不用再花錢買設備!IBM 打造深度運算訓練環境

作者 |發布日期 2018 年 03 月 21 日 11:10 |
分類 AI 人工智慧 , GPU , 財經

「藍色巨人」 IBM 於 20 日宣布,為人工智慧(AI)開發人員推出新的深度計畫,名為「深度學習即服務」計畫(Deep Learning as a Service,簡稱 DLaaS) 。參與該計畫的開發者可以藉助 TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras 等相關深度學習架構來訓練人工智慧的神經網路,而不需自己掏錢購買、維護昂貴的硬體。

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為何人類學習速度快過機器?MIT:秘訣在「先驗知識」

作者 |發布日期 2018 年 03 月 12 日 12:18 |
分類 AI 人工智慧 , 機器人

2013 年 DeepMind Technologies 發表一篇突破性論文,展示神經網路如何透過觀看螢幕來學習玩 1980 年代的電子遊戲,幾個月後 Google 以 4 億美元收購該公司,DeepMind 開始應用深度學習,甚至在 AlphaGo 遊戲中勝過人類,但同時也突顯深度機器學習速度太慢的局限性,使得科學家開始探究人類學習事物的秘訣。 繼續閱讀..

分享 Google Brain 跨領域合作成果,簡立峰:開放源碼讓工程師與科學家能互有貢獻

作者 |發布日期 2018 年 02 月 07 日 13:00 |
分類 AI 人工智慧 , Google , 天文

在人工智慧(AI)技術持續進化之下,許多領域的發展都有了都有了長足的進步,面對無法人工檢查或處理的龐大資料,機器學習及深度學習便成了絕佳解決方法,Google 6 日特別分享了一些 Google Brain 在天文及生物醫學合作方面的成果,希望藉此讓大家體會到開源和數據的重要性。 繼續閱讀..

日本 PKSHA 股價飆,市值增額高居 IPO 企業之冠

作者 |發布日期 2017 年 12 月 28 日 9:15 |
分類 AI 人工智慧 , 財經 , 軟體、系統

日經新聞 27 日報導,2017 年日本總計有 90 家企業進行 IPO(首次公開發行),其中在東證 Mothers、JASDAQ 等新興市場 IPO 的 71 家企業中,搭上人工智慧(AI)、共享經濟等熱門議題的企業市值增額(12 月 27 日收盤價計算的市值和上市後首筆成交價計算的市值之間的差額)亮眼,增額排在前幾名。 繼續閱讀..