...

研究者らは従来のコンピューター上で複雑な量子コンピューティングアルゴリズムを実行する

EPFL のジュゼッペ・カルレオ教授とコロンビア大学の大学院生マティヤ・メドビドビッチ氏は、従来のコ...

スタンフォード大学の非接触型デバイスは、アクチュエータをスリーブに「縫い付ける」ことで、タッチ情報を遠隔で送信できる。

世界的なパンデミックは2年近く続いており、リモートワークで何日も過ごし、他の人との物理的な接触を切望...

デジタル経済時代の識別技術の新たな展開

青果市場では、小銭を気にせず、携帯電話をスワイプするだけで支払いができます。駅では、切符を買うために...

...

...

PyTorch 生成的敵対ネットワーク (GAN) を簡単に構築

あなたの目の前に表示されている画像の人物は現実には存在しません。実は、機械学習モデルによって作成され...

企業に利益をもたらす 5 つの AI トレンド

[[358096]]市場の状況がますます複雑化する今日の不安定なビジネス環境では、組織が分析に基づく...

AIとデータサイエンスの未来を形作る主要なトレンド

データ中心の機能と対象顧客への理解を備えた人工知能とデータサイエンスが世界を席巻しています。企業は、...

AI が公共安全活動を支援する独創的な方法

翻訳者 | 劉涛レビュー | Chonglouソフトウェア技術の発展は確かに大きな進歩を遂げました。...

モバイルデバイスでのリアルタイムディープラーニング

[[210219]] 2017 年には、モバイル アプリケーション向けのディープラーニングにおいて大...

DeepMind の巨額損失の背後で、今日の AI は正しい方向を選んだのでしょうか?

DeepMind は研究に重点を置く世界最大の AI 企業かもしれないが、過去 3 年間の損失は ...

盲目的に大規模モデルを追求して計算能力を積み上げないでください。シュム、カオ・イン、マー・イーは、AIを理解するための2つの基本原則、シンプルさと自己一貫性を提案した。

過去2年間、「優れた計算能力を活用して奇跡を起こす」大規模モデルは、人工知能分野のほとんどの研究者の...

アリババ、1秒でフェイクニュースを暴く「AI噂クラッシャー」を正式リリース

[[261230]]エイプリルフールは私たちにとってただ楽しい日です。親にとって、ネット上の噂は日々...

...