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TA的文章

新研究用AI预测癫痫发作,准确率达99.6%

路易斯安那大学拉斐特分校的两名研究人员 针对癫痫病发,开发了一种新的AI驱动模型——可以在发病前一小时内预测癫痫的发生率,准确率为99.6%。

贺建奎论文手稿曝光各种“谎言”!未达到抵抗HIV目的,还引发基因突变

论文手稿细节曝光,众多专业人士质疑,且婴儿父母可能不知情?

对话特伦斯:你并不清楚大脑是如何运作的,但你仍在用它不是吗?

“我们已经确定了一些关键原则,但是却没有一个概念框架能优雅地解释大脑如何运转......也许我们在理解深度学习网络如何解决实际问题方面取得的进展,将引出更多线索。自然可能比我们每一个人都更聪明,但作为一个物种,我并不认为人类无法解决智能难题。”

日益谨慎的谷歌AI,会在自我限制中越走越慢吗?

为了防止技术被滥用,谷歌对新推出的人脸识别服务进行了限制,但这种限制有时候反而会让竞争对手抢得市场先机。

MIT用AI为司机自私程度打分,让无人车了解如何与不同性格驾驶员“打交道”

如果使自动驾驶汽车具有社会意识,是否可以提高道路安全呢?

AI化身空间站故障排查小助手​!借助AI和声音实现未雨绸缪

博世SOUNDSEE 将深度学习与移动麦克风阵列相结合,在国际空间站发生故障前识别出问题。

波士顿动力机器狗变身侦查犬!被征警的Spot,更安全还是该害怕?

警察配警犬是我们相当熟悉的形象,然而在美国的马萨诸塞州,此犬已非彼犬——机器狗出警啦!

用训练BERT的方法解码蛋白质,我们能读懂生物界的语言吗?

毫无疑问,BERT在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。使用未经标记的数据集进行训练,可以得到能学会复杂的语言表示形式的大规模模型。那么,我们是否可以将类似的研究方法应用于生物学序列中,尤其是蛋白质序列?如果可以,在这些生物学家感兴趣的的问题上,比如对蛋白质进行建模预测,新的研究方法能够在多大程度上提高预测模型的表现呢?

史上最快AI计算机发布!谷歌TPU V3的1/5功耗、1/30体积,首台实体机已交付

还记得8月份占据各家科技头条的有史以来最大芯片吗?