美食照?不用拍,現在能用 AI 直接自動產生

啤酒加洗碗精、刮鬍泡當鮮奶油這種用各種人工物與攝影技巧拍美食照早就不是新鮮事,但現在似乎有了更快、更簡便的方法:直接用神經網絡生一個!

不用標記就可辨識圖像! DeepMind 最新研究用強化對抗學習合成繪圖程式

它們是自己學會做這件事,而不是靠人工標記的數據集。

隔絕世界紛擾,讓鍾子偉執行長全心投入工作:Sony WF-1000XM3 真無線主動式降噪耳機

關鍵評論網共同創辦人暨執行長鍾子偉,認為創業家總是在跟時間賽跑,只要可以幫助創業家節省時間、創造效率,就是非常好的產品。Sony WF-1000XM3 真無線主動式降噪耳機使用創新先進科技,卻以最柔軟的形式,用音樂活化了繁忙的商務與工作。

強強聯手!Google 和 Nvidia 帶來最優化版 TensorFlow 1.7

Google 目前已經發布了 TensorFlow 1.7,同時也將跟 NVIDIA 更緊密地合作。希望這個新的解決方案額能夠在提供最強性能的同時,保持TensorFlow 的易用性和靈活性!

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。

【數位轉型私房菜】成功打造創新的轉型故事,關鍵在於企業文化與人才

面臨數位轉型浪潮來襲,如何找到最適合的轉型 DNA,成為最重要的關鍵。此篇以五個企業數位轉型成功案例,帶你了解數位轉型的關鍵成功要素。

電腦會自己畫圖!微軟 AI 把文字變成栩栩如生的影像畫面

近年 AI 在各領域表現大幅躍進,不管是作曲、建立另一個 AI,成果都相當讓人刮目相看前陣子京都大學發表了可以「讀心」的 AI,從無到有還原受試者正盯著的影像。現在微軟 AI 又在影像領域產生了新的突破,能夠看完文字敘述以後自己「畫圖」。

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。

2020 提升職場社交力:星巴克教你「感謝」的秘訣

你是否曾經想要好好感謝某人,話到嘴邊又說不出口;或者重要節日到了,卻還沒想好該送什麼禮物?別著急,星巴克已經先為你想好各式各樣的送禮情境了。

App 的大 AI 時代來臨!App 的大 AI 時代來臨!Android 8.1 開發者預覽推出神經網路 API

今天 Google 推出開發者測試版 Android 8.1 Oreo,其中最亮眼的莫過開放神經網路 API,在客戶端搭配機器學習導入更多神經網路運算。

Google 拼了!為了做好手機的搜尋,聘百名語言學博士人工標註資料

為了訓練神經網路演算法,Google 在全世界聘用了約百名語言學博士處理資料,進行人工篩選。

全 MIT 出產、雲端數據皆在台灣,Rogy 360 全景相機要你安心直播

傻瓜級全景相機能夠紀錄周遭所有畫面,任何角度都不遺漏,搭配一鍵直播功能,捨去繁雜設備及線材、不會被電話訊息干擾,無論何時何地,一個人就可以立刻直播。

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手機 AI 大戰開始,安兔兔推出 AI 測試基準安兔兔 AI 測試版

隨著 AI 在手機產業成為討論話題,繼 UL Benchmark 在 PCMark 提供機器視覺測試項之後,安兔兔也提供稱為安兔兔 AI 的測試基準公測版,安兔兔號稱此項測試基準可提供一個量化的基準,不過由於業界 AI 還未標準化,安兔兔強調安兔兔 AI 是與包括高通、聯發科、華為海思、 NVIDIA 等業界廠商共同合作開發。 不過其實手機的 AI 應用多半還是著重在機器視覺上,安兔兔 AI 的測試項也不例外,基於圖片分類與對象識別兩種機器視覺應用。圖片分類是以 200 張圖片作為基準,基於 Inception v3 神經網路,至於對象識別則是透過 mobilenet ssd 神經網路進行共

Arm 發表機器學習運算平台 Project Trillium 與相關 IP 套件,預計 2018 年終全面上市

Arm 稍早宣布推出 Arm Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ,強調其 IP 套件具備高度的擴充性,能夠提供包括機器學習( ML )與神經網路 ( NN )功能,當前先以行動裝置的應用處理器為第一步,預計接下來將會把技術拓展到包括感測器、智慧揚聲器、家庭娛樂等領域; Project Trillium 是專為處理機器學習與神經網路的處理器,強調相較透過 CPU 、 GPU 結合加速器的異構運算更具效率,同時效能也超越傳統的 DSP 可編程邏輯。 Project Trillium 套件包括 Arm 機器學習處理器, Arm 物件偵測處理器兩項 IP ,以及 Arm

工程師用神經網路把 AI 訓練到像是他爸在玩馬力歐賽車

多數的玩家聽到用人工智慧玩遊戲,第一個反應多半是這樣還有樂趣嗎?的確,以現行不少賽車遊戲的 AI 來說,多半都只會順著所謂的完美路線前進,或是遇到特定的情況會以不合情但合理的方式前進,與真正的人類玩家行為完全不同;而在兩年前打造出 MarIO 神經網路讓 AI 自己玩超級瑪利歐世界的工程師 SethBling 又再度打造了玩馬力歐系列遊戲的新 AI ,稱為 MariFlow ,這次他透過類神經網路技術進行學習,不過目的並不在於打造完美的 AI ,而是更像真人的 AI ,至少他試圖讓 AI 的技術跟玩法像是他的父親 SethBling 一樣。 MariFlow 透過四層的計算去預測 SethBl