人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の分野を構成するさまざまな概念と技術があります。 そのような XNUMX つの概念が深層学習です。
モントリオール大学の新しい研究では、人間の脳の新しい神経計算モデルが導入されました。 この新しいモデルは、その仕組みについてより深い洞察を提供します...
ロスアラモス国立研究所の研究者チームは、ニューラル ネットワークを比較するための新しいアプローチを開発しました。 チームによると、この新しいアプローチは次のようになります...
韓国科学技術院（KAIST）の研究者グループは、脳の神経調節にヒントを得た新しいシステムを提案した。
米国と中国からの最近の XNUMX つの研究論文は、歯に基づく認証の新しいソリューションを提案しています。それは、歯を少しすりつぶしたり噛んだりするだけです。
KTH 王立工科大学とスタンフォード大学の研究者によって開発された新しいコンピューター コンポーネントは、シナプス細胞のように動作することで人間の脳を模倣します。
韓国の研究者らは、機械学習技術を使用して、スペースに制約のあるモバイルデバイス向けの「目に見えない」キーボードを開発しました。これにより、ユーザーは 157.5% 速く入力できるようになりました。
Apple の拡張現実技術への精力的かつ長期的な投資は今年加速しており、現実世界のオブジェクトをキャプチャして変換するための開発者ツールが新たに導入されています...
現在のニューラル ネットワーク アルゴリズムが依存する電子デバイスは大量の処理能力を必要とするため、これらの人工知能 (AI) システムはまだ遠いものとなります。
昨日、インテルの研究者がニューラル画像合成の新しい方法を明らかにしたため、ニューラル画像合成におけるいくつかの驚くべき新しい研究がインターネットの注目と想像力を集めました。
研究者チームは最近、フォトニック プロセッサを人工知能アプリケーションに適用し、フォトニック プロセッサが通常の電子チップの情報処理能力を大幅に上回ることができることを実証しました。
ディープラーニング ニューラル ネットワークは多くの場合大規模で、膨大なコンピューティング能力を必要としますが、新たな発見により、これをどのように削減できるかが実証されました。
MIT の研究者は最近、深層学習ネットワーク モデルで信頼レベルを迅速に計算できる技術を開発しました。これは、データ サイエンティストやその他の人々に役立つ可能性があります。
さまざまな機関の人工知能 (AI) 専門家グループが「AI の能力向上に対する長年にわたる大きな障害」を克服しました。 チームは人間に目を向けました...
人工知能 (AI) の安全性と信頼性は、テクノロジーの最大の側面の XNUMX つです。 それは常に改善され、取り組んでいます...
