Google 開源音效合成器!NSynth Super 用機器學習創造新聲音

將 16 種原始音源輸入到 NSynth 演算法中,最終生成了超過 10 萬種新的音色。

機翻大突破!微軟中英新聞翻譯達人類水平

這是首個在新聞報導的翻譯品質和準確率上可以媲美人工翻譯的翻譯系統!

不會程式語言,也能寫程式!一站式開發平台 IDEAS Chain 讓創意不卡關

從提出想法,到做出原型是每一個物聯網產品創業項目的第一步。

全台首例!Google 雲端導入機器學習為「紡織業」迎戰快時尚世代

面對「快時尚」世代,時尚產業汰換循環快速,仰賴人力來處理對企業來說越來越無法負荷,數位化轉型為當務之急。這間台灣本土紡織公司受到啟發,決定利用Tensorflow及Google 雲端平台找到新的出口!

Google 宣布:即拍即搜「Google Lens」將全面開放給Android 用戶!

只要經由「拍攝」一個簡單動作 Google 就可幫你查找資訊,同時支援 38 種英文互譯的語言組,近日 Google 表示,這項服務將擴大開放給其他 Android 裝置,包括三星,華為、LG、Motorola、Sony 和 HMD ,其他未擁有 Pixel 手機的人也能體驗到這項功能了!

【數位轉型私房菜】讓保險不再那麼難懂,新安東京海上與網路世代的溝通之道

保險種類多、進入門檻高,要買到一張適合自己的保單,消費者得花上許多精力與時間,為了貼近一般消費者需求,新安東京海上產險決定採取不同以往的做法,同時順應數位轉型浪潮,另闢蹊徑。

終於來了!Google 智慧鍵盤 Gboard 支援 Android 注音輸入繁體中文

不用綠幕輕鬆後製!Google 人工智慧技術在 YouTube 上即時去背

人工智慧運用在 YouTube 除了優化推薦和內容審核, Google 人工智慧推出即時去背功能,利用神經網路影片分割(Neural network video segmentation)讓換背景和換濾鏡ㄧ樣簡單!

台灣綠色能源時代來臨,解析風電發展3大關鍵要素

在能源取得不易的台灣,風力發電更是目前政府積極發展的發電方式之一。如今離岸風電三大關鍵因素:「投資商機」、「人才就業」及「技轉國產化」皆已到位,只待時間發酵。

Google 免費機器學習課程正式上線!支援多國語言含中文

去年東京機器學習論壇上, Google 表示在今年度會把企業內部員工訓練課程開放,今日 Google 正式將免費人工智慧學習網站上線,其中機器學習速成課約15小時,從互動課程、研究人員講座到 40 多個操作練習都包含在內!

當 AI 懂得把色情影片移花接木,會帶來甚麼倫理和法律問題?

台灣與香港兩地,目前均未有充分的相應法律保障復仇式色情受害人,遑論討論如何處理偽造的色情影像啊!除了法律條文外,觀乎多次情慾照片外洩時的反應,社會文化對待受害人的態度同樣有待改善。

創新聲學技術再現聲音本質:跨界音樂人柯宗佑解密 VOLVO 頂級車用音響系統

柯宗佑從吉他手起家,經驗跨足演唱會音控、錄音師、混音師與母帶後製,多元的職涯使他培養出對聲音敏銳的直覺。原以為車用音響難滿足專業人士,但VOLVO打造的兩套車用音響,似乎使他找回那個愛嘗試不同可能的大男孩。

電腦能「看到」你在想什麼畫面?京都大學用神經網路和腦部訊號重建影像

日本科學家發明了一種令人毛骨悚然的機器,它能以驚人的準確性窺視你的大腦。這個 AI 能研究大腦中的電子信號,以準確地計算出某人正在看的圖像,甚至思考。

專訪 KKTV 資料競賽團隊:辦比賽,得像新創公司一樣經營!

不過是辦個資料探勘競賽,有必要這麼認真,這麼花功夫嗎?KKTV 的經驗告訴你,真的很值得!

So-net x Nexusguard 攜手合作,打造全新資安防禦服務

日本 Sony 企業在台分公司 So-net 與知名資安服務大廠 Nexusguard 進行資安防禦服務合作簽署,佈局台灣市場建置全新資安服務,提供企業客戶高效的客制化資安服務。

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微軟更新Azure Machine Learning平台服務 加強深度學習、感知應用技術 推動更多元人工智慧發展

微軟認為未來在人工智慧技術應用將使現有運算模式變得更好,同時也能讓電腦系統與人類之間有更好互動模式,甚至可以協助讓人類工作流程變得更加順暢,並且增加更多執行便利性,但絕非透過人工智慧技術取代人類核心地位。 在這次Ignite 2018活動裡,微軟強調將進一步投入人工智慧應用,希望除了藉此協助企業能以更高效率完成工作事項,同時也期望能以人工智慧改善人類生活,因此深度學習與機器學習等人工智慧技術發展,對於目前的微軟而言將會是重點投資項目。 除了開放企業端能以客製化方式打造專屬Cortana技能,藉此對應企業更複雜使用需求,同時也能因此讓Cortana累積學習更多使用經驗,微軟在此次Ignite 2

Google 將 TPU 加速器濃縮到邊際運算領域,推出 AIY Edge TPU 與開發板

Google 為了其 TensorFlow 機器學習框架,開發了專為其提升效率的 ASIC 晶片" TPU ",做為在進行 TensorFlow 等機器學習行為提供更有效率的運算,而 Google 也為了將 TPU 技術帶到邊際運算,在 Google Cloud Next 大會宣布兩款針對邊際運算的產物,為 AIY Edge TPU 以及基於這款晶片的兩款開發工具,將 Google 的 TPU 技術帶到邊際運算領域。 當然針對邊際運算不可能實現與 Google Cloud 資料中心同級的運算規模, AIY Edge TPU 是為了執行 TensorFlow Lite 的加速

Computex 2018 : Arm 談 Project Trillium 與 ML 加速器:秉持提供各項應用最適宜的核心的理念

Arm 在這波機器學習熱潮中,也宣布將針對機器學習推出 Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ,稍早 Arm 副總裁、院士暨多媒體處理器事業部總經理 Jem Davies 也就 Arm 在機器學習的布局與想法進行分享;對於 Arm 而言,異構運算以及提供各類應用最合適的核心架構,至今仍是 Arm 的重要理念,而原本在智慧裝置中的機器學習應用,原本可藉由 CPU 、 GPU 搭配 DSP 的異構運算達成,但隨著在行動裝置上影像、語意等應用日趨複雜,以及物聯網裝置也將由 IoT 進化到 AIoT ,機器學習不光只是在智慧裝置上有所需要,也將在物聯網領域遍地開花。 為了讓