科学家预测：未来100万年人类将变成半机械人类
100万年之后人类及其生活会让当代人类难以辨识，那时的人类身体融合了诸多科技元素，将形成仿生人类。图中是未来学家胡安-恩瑞坤兹描述未来人类将获得基因增强，能够更好地帮助人类幸存于遥远星球。100万年之后人类及其生活将发生巨大变化，令人们无法想像。目前，专家指出，那时人类可能与科学技术融合在一起，形成仿生人类。同时，人类可以统一所有理论公式建立一个“标准理论”，使我们对于宇宙产生更深刻的认知。但是未来100万年很难对人类进行准确定义，他们处于科技世界之中，并且人类身体与科学技术紧密结合在一起。美国...
教程 [2026-05-03]
深度学习胸部x射线
作者:PranavRajpurkar1JeremyIrvin1KaylieZhu1BrandonYang1HershelMehta1TonyDuan1DaisyDing1AartiBagul1CurtisLanglotz2KatieShpanskaya2MatthewP.Lungren2AndrewY.Ng1摘要我们研发出一个优于职业放射科医师的，通过胸部x射线检测肺炎的算法。算法全名叫做CheXNet，是一个121层的卷积神经网络，并且在ChestX-ray14中实践训练，ChestX-r...
教程 [2026-05-03]
程序员一年写百万行代码是什么体验？这肯定是个Bug
2017骄傲和遗憾都将成为过去，2018元旦将至，春节还会远吗？年年岁岁没对象，岁岁年年撸代码，或许这一年你还在new对象，但是依旧没有对象，让我们情场失意，职场奔腾。那么，这一年你有多少代码产量？@Mob树志这个……没具体衡量过，大概5w左右吧@venson有一个项目好几百万行……@中原一点绿好像也就2万多行吧，项目组主要工作是更新网站，很多方法都是现成的，所以完成一个功能用不了太多的代码。@秒速5センチメートル行数啊，估算一下大概每个月2000左右，也许还不到。@老猫3w多行吧，没以前写的多...
教程 [2026-05-03]
假如你的AR会说话
相信很多人都看过这部电影《我，机器人》这部电影虽然讲的是机器人，但是其中也不乏近两年来流行的AI、AR等技术，影片其中有一段是男主找到了控制机器人的主脑，而这个主脑在现在看来就是人工智能（AI）和增强现实（AR）这两个技术想结合而产生的，这就是所谓会说话的AR。可是，当人工智能和增强现实这两个技术真的实现的时候我们不得不考虑一个问题，是否这两项技术结合在一起的时候会不会像电影中哪样，控制每个机器人来让他们控制人类？如果真的有这么一天的时候我们必须在AI中植入一些相应的程序来组织这个可能的发生，但...
教程 [2026-05-03]
Web前端开发的四个阶段
第一阶段：HTML的学习超文本标记语言（HyperTextMark-upLanguage简称HTML）是一个网页的骨架，无论是静态网页还是动态网页，最终返回到浏览器端的都是HTML代码，浏览器将HTML代码解释渲染后呈现给用户。因此，我们必须掌握HTML的基本结构和常用标记及属性。HTML的学习是一个记忆和理解的过程，在学习过程中可以借助Dreamweaver的“拆分”视图辅助学习。在“设计”视图中看效果，在“代码”视图中学本质，将各种视图的优势发挥到极致，这种对照学习的方法弥补了单纯识记HTM...
教程 [2026-05-03]
2018年12大顶级云安全威胁
如今，云计算正在不断改变组织使用、存储和共享数据、应用程序以及工作负载的方式。但是与此同时，它也引发了一系列新的安全威胁和挑战。随着越来越多的数据进入云端，尤其是进入公共云服务，这些资源自然而然地就沦为了网络犯罪分子的目标。公共云的利用率正在快速增长，因此不可避免地将会导致更多的敏感内容置于潜在风险威胁之中。但是，与许多人认为的刚好相反，保护云端中的企业数据的主要责任不在于云服务提供商，而在于云客户本身。我们正处在一个云安全过渡期，重点正从供应商转向客户。很多企业开始认识到，花费大量时间来判断某...
教程 [2026-05-03]
无人驾驶系列——深度学习笔记：Tensorflow的安装-windows系统
前言近期由个人工作的需要，着手开始研究深度学习相关的内容。也是小白一枚，希望通过文字来记录自己学习过程中踩的坑，给看到的人一点帮助。目前深度学习框架中，最火热也是相关社区支持比较好的就是Google发布的Tensorflow。所以我开始了对Tensorflow的学习。最早Tensorflow不支持windows，于是我使用的是Ubuntu16.04进行安装，不过当前版本已经支持的windows系统，所以记录一下我安装过程中的步骤和踩过的坑。系统：Win7旗舰版64位（windows10版本亲测可...
教程 [2026-05-03]
人工智能行业前景预测 全球市场或超2700亿元
人工智能经过60年的积淀，从去年开始在深度学习、跨界融合、人机协同和群体智能等方面，都出现重要新进展。现在，科技界、企业界的专家和创新型企业，包括一些年轻的创业者正在共同制定促进中国人工智能创新发展的规划。这个规划旨在推动人工智能在经济建设、社会民生、环保事业、国家安全等方面的应用。2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出了中国人工智能将“三步走”：第一步到2020年初步建成技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干个全球领先的骨干企业，核心产业规模超过1500亿元、带...
教程 [2026-05-03]
AI人工智能时代已经到来 “北斗即时判”实现纯语音交互
全球AI已经势不可挡，中国人工智能的脚步也未曾停歇。在今年6月的夏季达沃斯上，人工智能就已经成为会上被反复讨论的一个世界级热门话题。有专家预测，2030年中国或成人工智能最大受益者。2016年是AI60年，中国人工智能学会联合近30家学会共同发起了AI60年系列活动，当年AlphaGo击败李世石，AI正式崛起；2017年则更成为了AI的爆发年。在这一年间，众多AI技术涌现，给人们带来了认知上的冲击。人们对于人工智能的认识，不再局限于高深莫测的描述，而是被更为具象化的实物和可体验的应用所取代，各类...
教程 [2026-05-03]
从LIGO到黄大年 2017五个令人拜服的科学家/团体
2017年，科学界星光熠熠，其中包括将机器学习与神经科学结合的人工智能团队DeepMind，荣获诺贝尔物理学奖的LIGO团队成员等等⋯⋯视频回顾五大突出成就团队与学者，他们的贡献令人惊叹。DEEPMIND团队2016年3月，人工智能AlphaGo4:1战胜世界围棋冠军李世石。世纪人机大战以人类失败告终。“先解决智能，再用智能解决一切。”DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯如是说。创造了计算机里程碑的DeepMind，并没有止步于下棋，而是放眼于人类神经科学。2017年10月，DeepMind团...
教程 [2026-05-03]
工信部：网络强国建设2018年重点工作任务
2018年全国工业和信息化工作会议昨日在京开幕，会议提出了我国网络强国建设2018年重点工作任务。抓住网络信息技术革命的重大机遇，构建技术、设施、安全的强国基础“铁三角”，打造数字时代国家竞争新优势。（1）开展网络强国建设三年行动。启动一批战略行动和重大工程。（2）进一步提升网络供给能力。加大网络提速降费力度。加快百兆宽带普及，推进千兆城市建设，实现高速光纤宽带网络城乡全面覆盖、4G网络覆盖和速率进一步提升、移动流量平均资费进一步降低、中小企业宽带和专线使用成本进一步下降。完善国际通信网络出入口...
教程 [2026-05-03]
高科技来了！玩游戏一样开船的时代来了……
增强现实（AugmentedReality，简称AR），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。信德海事网12月28日消息，26日，日本船东公司三井商船在其官方网站发布消息称其正与谷野联合开发一套基于AR技术的航行信息显示系统（VoyageInformationDisplaySystem，信德海事网将其简称为VIDS），实现航行中信息的真实再现。虽然借助目前现代航运中所使用的各种导助航仪器我们完全可以对船舶所处的航行环...
教程 [2026-05-03]
万物智联慧结成网：信息技术驱动物流产业转型升级
传化大数据后台所呈现的全国干线货源流向图。传化供图中新网杭州10月28日电(杨韵仪)通过智能云仓调配移动机器人拣选搬货，通过城际干线运力调度指挥平台——陆鲸APP配货找货、发货调车并定制城际互联快线，使用城市物流无车承运人易货嘀APP进行同城货运智能化调度，利用“传化支付”进行系统的支付结算服务……这些都是传化智联打造的传化网智能物流平台的重要组成部分。而这个平台背后，正是互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在发挥着强大的支撑。作为驱动物流产业转型升级的重要力量，信息技术正引发物流产业新一轮...
教程 [2026-05-03]
2018年值得关注的200场机器学习会议
2017年马上就要过去了，这一年你的收获怎么样？在学习的过程中，独自学习与向别人学习同样重要，其中通过各种会议了解AI行业研究成果是个不错的提高自己的方法。对于专注于机器学习的伙伴来说，2018年有哪些值得关注的会议呢？以下内容来源于AlexKistenev的总结，建议收藏！按国家总计，这两百场会议中，有80场在美国举办，29场在英国举办，12场在加拿大举办，并且大部分会议在北美举办。按城市总计，这两百场会议中，有28场在伦敦举办，20场在旧金山举办，10场在纽约举办。以下大会列表按照举办时间列...
教程 [2026-05-03]
人工智能创造新型态工作 制造业受冲击
越来越多的人担心将会有越来越多的人类工作会被机器人取代。2020年将有180万个职位被人工智能取代，但同时也将创造约230万个新工作。研究机构Gartner表示，受人工智能影响的工作数量将因产业而异；2019年时，医疗照护、公部门与教育界的就业机会将持续成长；制造业则会遭受最大冲击。2025年，人工智能创造净新增就业数将达到200万个。Gartner分析指出，许多重大创新都曾经历过引发失业潮的过渡期，但随后就复甦，并紧接着业务转型，人工智能未来很可能会依循这个路线发展。人工智能将改善许多职位的生...