最近，Tensorflow添加了一些新的功能，现在我们可以扩展API来确定感兴趣的对象的像素和像素位置。请参见下面的例子:

上一期的《相识PowerEdge R6415：工业与艺术的完美碰撞》?评测可谓是卖足了关子，等了一整个周末的你是不是已经“磨刀霍霍”了，别急，让我们一起正式揭盖!

大脑的进化进程持续已久，从5亿年前的蠕虫大脑到现如今各种现代结构。例如，人类的大脑可以完成各种各样的活动，其中许多活动都是毫不费力的。例如，分辨一个视觉场景中是否包含动物或建筑物对我们来说是微不足道的。为了执行这些活动，人工神经网络需要专家经过多年的艰难研究仔细设计，并且通常需要处理一项特定任务，例如查找照片中的内容，称为遗传变异，或帮助诊断疾病。

3月17日，北京打破长久的降水沉寂，一早就飘忽起白雪。就在这一天，小鱼易连在北京成功举办了超500家核心伙伴参与的“AI小鱼，赢视界——2018全球合作伙伴大会”。依水而兴，小鱼易连董事长兼CEO袁文辉成功发表了以“AI小鱼，赢视界，大视频，云融合”为核心策略的云视讯全新生态。

数据可视化数据科学家的非常好用的数据分析工具，那么如何改进使得它成为更好的工具?机器学习可能是其中的一个关键。

如今，有大量功能强大的可视化工具可以帮助您展示想法、可视化数据、进行谈话，与客户和全球社区分享您的重要分析。在本文中，我们将比较最常用的平台并分析其主要功能，以帮助您选择一个或多个平台，为您的工作交流提供不可或缺的帮助。

近些年，深度学习获得越来越多的吸引力和关注。它主要集中在机器学习的一部分：人工神经网络。本文具体解释了为什么深度学习是分析中的游戏改变者、何时使用它，以及Visual Analytics如何让业务分析师利用由(公民)数据科学家构建的分析模型。

根据过去三年来的数据，雇主对AI相关职位的需求增加了一倍多。 　　以下是一些重要的结论： 　　·过去三年，雇主对与AI有关的角色的需求增加了一倍多。 　　·2018年市场上最受欢迎的三项人工智能工作是数据科学家、软件工程师和机器学习工程师。

近日，以“智慧生活，全球平台”为主题的AWE2018于上海国际博览中心炫酷开启。这是一场创新产品和领先科技的展会，全方位的展示了家用电器以及消费电子等领域的创新成果，以及智慧家居、智慧出行、智慧物流、工业互联网等平台的应用体验。

在普通移动个人电脑的功能上，不仅仅是CPU和GPU，还包括嵌入式人工智能推理芯片，比如英特尔/Movidius视觉处理器(VPU)。

梯度下降是目前最流行的优化策略，目前用于机器学习和深度学习。它在训练模型时使用，可以与每种算法结合使用，易于理解和实施。因此，每个使用机器学习的人都应该理解它的概念。阅读完这篇文章后，你将了解梯度下降是如何工作的，它今天使用了哪些类型，以及它们的优点和权衡。

想学习机器学习，或者你需要了解基本概念吗?今天，本文为刚刚开始机器学习冒险的人们提供了两个重要参考资料：机器学习术语表和ML规则。

语音识别已经走过了很长的路，但这只是一个开始。我们需要了解它是如何工作的，一些最好的语音识别技术是什么，等等。

当遇到机器学习(ML)问题时，有许多不同的算法可供选择。在机器学习中，有一种叫做“免费午餐”的定理，基本上说没有任何一种ML算法能够恰如其分的适合所有问题。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。因此，除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法，否则算法如何进行正确的选择。

近段时间，京东启动了一个名为“AI Catapult Accelerator”(简称AICA)的加速器项目，利用AI和区块链技术构建新的业务和应用程序;保时捷将各种区块链和AI解决方案引入智能汽车;还有近日媒体曝光的，预计将于3月21日正式对外发布的猎豹移动的人工智能+区块链项目“智能链”(AI BlockChain) 。

数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(EDA)以获取对数据的一些洞察。创建可视化确实有助于使事情更清晰易懂，特别是对于大型高维数据集。在你的项目结束时，能够以清晰、简洁和引人注目的方式展示你的最终结果非常重要，因为你的受众往往是非技术性客户，他们可以理解。

近日，谷歌的人工智能研究人员有了一个新花招：以今天的静态照片的方式为自拍视频提供新的背景。

微软认知服务是该公司托管的人工智能算法的所在地。今天，该公司宣布推出三种新的AI工具，包括人脸API、自定义影像服务、必应实体搜索 API。

导读：本文解释了DevOps与机器学习之间的协同作用以及他们的应用程序，如跟踪应用程序交付、故障排除和分类分析、防止生产失败等。

在不久的将来，或许科技公司会采用人工智能驱动的流程进行招聘，垂直领域的人力资源团队可以因此而从AI的力量中受益。 　　到2019年，预计市场份额将达到66亿美元，人工智能将会以天文数字再继续增长。关于机器学习的含义及其利弊，有各种各样的讨论和争议。但许多人都认为，人工智能是未来正式出现在这里的一个强烈信号。人工智能技术有能力“破坏”商业世界中的所有行业，但确实它在招聘过程中可能产生的差异非常惊人。