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![关于 AI，你一直想知道但不敢问的五大问题]()
关于 AI，你一直想知道但不敢问的五大问题
常言道，世界上没有愚蠢的问题。作为一个靠着问“愚蠢的问题”谋生的人，我可以告诉你，这样说真的很愚蠢。不过，最棒的问题通常是让一个聪明的人向一个一无所知的菜鸟（也就是我）从头开始解释一件事。在英伟达工作的一大好处就是，我可以向许多聪明的人问一些非常非常愚蠢的问题。事实证明，不只是我有这些疑问。月复一月，成千上万的读者在搜索引擎中问这些问题。而他们可以访问我们的博客，找到问题的答案。这些是什么问题呢？
2022-08-30 gcs 5
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![机器自主学习、混音识别、自动语言翻译：NVAIL合作伙伴开创性深度学习研究亮相ICLR]()
机器自主学习、混音识别、自动语言翻译：NVAIL合作伙伴开创性深度学习研究亮相ICLR
ICLR（International Conference on Learning Representations）对于深度学习领域的研究人员而言意义非凡。该会议于4月30日 – 5月3日在温哥华举行，全球顶尖AI研究实验室的专家齐聚一堂，分享了他们的最新研究。NVIDIA的三大NVAIL（NVIDIA AI实验室）合作伙伴——瑞士AI实验室 (IDSIA)、纽约大学和东京大学，也和其他实验室一起
2022-08-30 gcs 9
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![在 GTC，了解零售商为何处于使用 AI 的前沿]()
在 GTC，了解零售商为何处于使用 AI 的前沿
从增强店内客户体验到简化后端供应链运营，AI 正在彻底改变零售行业。在今年在硅谷举行的 GPU 技术大会上，与会者可以了解 AI 如何改进损失预防并为购物者跟踪和自动结账提供支持，以实现更加个性化的客户体验和成本效益更高的业务。以下是 GTC 不容错过的六场零售主题会议：沃尔玛如何通过 NVIDIA GPU 提高预测准确度 — 沃尔玛实验室数据科学主管 John Bowman 将展示 GPU 计
2022-08-30 gcs 16
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![数据挖掘新方法：这家公司利用AI帮助快速评估企业并购风险]()
数据挖掘新方法：这家公司利用AI帮助快速评估企业并购风险
风险评估对于大多数行业都是一项至关重要的工作，而在企业合并或收购中尤为关键。如今，AI的应用也延伸到了这一领域。3月的GPU技术大会让与会者们大开眼界。来自美国马萨诸塞州的数据管理咨询公司Congruity360也向与会者展示了其如何利用AI提高风险评估过程的速度和精度。降低并购风险决定搬到一起住的两个人可以清算他们的所有财产，并快速决定该如何处理它们。但当一家公司并入另一家公司时，难以归类的数据
2022-08-30 gcs 4
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![在 SC19 上，GPU 加速器助力超级计算机实现 AI 和百万兆级计算]()
在 SC19 上，GPU 加速器助力超级计算机实现 AI 和百万兆级计算
SC19 将于下周在“里高之城”丹佛举行，届时，GPU 将成为一些功能强大的超级计算机中计算科学的关键要素。在今年的年度超级计算活动中，关于 AI 和百万兆级计算性能的竞赛已成为热门话题。对于这两个领域，专家都依赖 GPU 加速器。在周一下午 3 点（美国山区时间）的特别致辞中，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋将为大会拉开序幕。（在此观看适合移动设备的直播。）他将深入介绍 GPU 的最新创
2022-08-30 gcs 12
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![悦目的 AI：深度学习如何检测眼部疾病]()
悦目的 AI：深度学习如何检测眼部疾病
在我母亲去世前几年里，她的视力开始因黄斑变性而逐渐减退。由于中央视力模糊，她不得不放弃驾驶执照。起初，她还可以借助更大倍数的放大镜看书，但后来就是这样也做不到了。最终，甚至连认出面孔都困难。老年性黄斑变性，即 AMD，是导致 50 岁以上美国人视力减退及失明的主要原因。无法治愈。您可以在下图中了解到患有这种疾病的人可能看到的场景 — 两个小男孩拿着球。“（患有 AMD 的）病人正在遭受痛苦。无论
2022-08-30 gcs 108
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![人工智能将何去何从？听听人工智能或参与神经信息处理系统大会 (NIPS) 演示的开发者怎么说]()
人工智能将何去何从？听听人工智能或参与神经信息处理系统大会 (NIPS) 演示的开发者怎么说
人工智能将何去何从？这个问题最适合于在本周加州长滩市举行的神经信息处理系统大会（即人们更为熟知的 NIPS）的论坛和工作坊上抛出。可能没有什么比直接向 MILABOT 提问更有趣了。这款人工智能产品由蒙特利尔大学的团队开发，并亮相于我们在此次大会展台举办的两场演示活动的其中一场。这款机器人的特别之处在于：可以与用户进行开放式对话，能够从回复喵喵双关语到探究您与母亲的关系。这款机器人的其中一位开发者
2022-08-30 gcs 4
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![一文读懂会话AI到底是个啥]()
一文读懂会话AI到底是个啥
一段高质量的人机对话，应该是响应迅速，应答智能且声音自然的。但是直到目前，支持实时语音应用程序的语言处理神经网络的开发人员都面临着一个无奈的权衡：想要速度快就会牺牲掉应答的质量，追求智能的应答则响应会变得很慢。这是因为人类的对话是极其复杂的。每个语句都建立在既定的上下文以及之前的互动基础之上。从圈内玩笑到文化元素和文字游戏，人类一直在以连贯且细致入微的方式讲话。每一个响应几乎都是立即紧跟着上一个句
2022-08-30 gcs 56
