机器智能
何时超越人类？
Knowledge
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本期收录-科技前沿、智能产品、以图搜图
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Quantum App Store即将来临
科技前沿 量子计算 产品
PC时代，是app store的代表是黄页、导航网站；移动互联网，则是apple store，各种安卓应用市场；微信超级app，则带来了新榜之类的公众号store；游戏方面，则一直都有各种store，比如steam、taptap。区块链，有dapp store……
MIT的智能手套
智能手套 VR AR 科技前沿
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）公司多年来致力于开发可将现实生活中的物体纳入其数字化世界的系统。考虑到这一点，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的一个团队开发了一种智能手套，该手套可以检测您的手势，并可以区分30多种不同的家用物体。
AI可以制作游戏吗？
游戏 gpt-2 T5
AI Dungeon是一款AI生成的文字冒险游戏，玩家可以通过键入所需的内容来逐步完成游戏。得益于AI文本转换器GPT-2的新颖改编，游戏能够响应玩家的输入。这样，游戏为每个玩家提供了自己独特的游戏体验。目前作者正在使用T5语言模型来升级游戏~
语义相似度搜索，常用方法与场景
语义 相似度 搜索 bert
可以完成在两个文档中找到相似的句子；从报告中提取我们感兴趣的句子（关键信息）；还可以找到Twitter、Facebook、Snapchat等所有社交公司的日常活跃用户……
自动标注-以图搜图=？
以图搜图 目标检测 应用 方法 产品
这个案例，给我们提供了一个灵感，图片或者文本，我们都可以先做自动标注（目标检测、命名实体识别），然后再扩充丰富相似信息。结合了目标检测的以图搜图； 同样的原理，在文本搜索中……
常见的图像任务概念的区别
知识 图形分类 目标检测 语义分割 全景分割
HED：Holistically-Nested Edge Detection
HED canny算子 边缘检测
作者提出的end-to-end的边缘检测系统，称为HED，使用holistically来表示边缘预测的结果是基于图像到图像的，端到端的过程；而nested则强调了在生成的输出过程中不断地继承和学习得到精确的边缘预测图的过程。
HED方法的最后输出是远远优于canny算子的。
匿名统计人流量
bodypix 应用
这个应用场景，如果没有接触过实际业务，是很难想到的。
匿名相机
应用 匿名相机 产品
使用机器学习来识别图像和视频中的人物，然后对整个面部或整个身体进行模糊处理，像素化或遮挡。
什么是dropout？
dropout 深度学习 知识
为了防止训练阶段的过拟合，随机去掉神经元。在一个密集的(或全连接的)网络中，对于每一层，我们给出了一个dropout的概率p。在每次迭代中，每个神经元被去掉的概率为p。
Fontjoy ，一键自动匹配同性质又有所区别的字体
字体 工具 智能工具
能帮助设计师们提升筛选字体效率的同时，也会带来一定的惊喜感，提供源源不断的灵感。
实战多臂老虎机
多臂老虎机 蒙特卡洛模拟
学习使用Google Analytics来进行统计，使用汤普森采样和蒙特卡洛模拟来进行k-arm bandit实验。
Enaible的公司正在开发机器学习软件，专门用来衡量员工完成不同任务的速度
案例 应用 衡量员工工作效率 评分 机器学习
该AI系统使用一种名为Trigger-Task-Time的算法，据介绍，该算法同时兼顾了复杂性、序列性、内外关系性、流程性、工作时间等，从而能够获得相对准确的生产率得分。
深度抠图Deep Image Matting
抠图 数学 ImageMatting 深度抠图
抠图问题，用一个数学公式表达:Ii = αiFi (1 − αi)Bi ,αi ∈ [0, 1].
Behance-Artistic-Media数据集
数据集 t-SNE 降维
数据集是根据Behance建立的，Behance上的艺术品跨越许多领域，例如雕塑，绘画，摄影，图形设计，涂鸦，插图和广告。我们再次看到了t-SNE用于降维，可视化数据集的应用。
数据艺术家VS数据科学家？您是毕加索还是爱因斯坦？
思考 艺术 科学 跨界
斯坦福大学计算机科学家唐纳德·努斯（Donald Knuth）：“ 计算机编程是一门艺术，因为它将积累的知识应用于世界，因为它需要技巧和创造力，尤其是因为它产生了美丽的物体。”
