王海峰：发挥AI头雁效应，实现高水平科技自立自强
作为引领未来的战略性技术，人工智能（AI）技术创新层出不穷，产业发展如火如荼，成为经济高质量增长的新动能。发展人工智能，是提升国家竞争力、促进经济社会可持续发展的重大战略。人工智能是怎样实现的？如何让机器学会思考？人工智能将在经济社会智能化升级中产生哪些重大影响？人工智能产业发展面临着怎样的机遇和挑战？ 深度学习技术及应用国家工程研究中心主任、百度首席技术官王海峰做客CCTV-2《中国经济大讲堂》，讲述人工智能和深度学习技术的发展脉络，分享人工智能与实体经济融合的创新应用、产业格局与未来趋势。王海峰表示，人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，要充分发挥人工智能的“头雁”效应，强化国家战略科技力量，努力实现高水平科技自立自强。 如何让机器学会思考？ 节目中，王海峰从技术演进到场景应用，一步步抽丝剥茧，为观众揭开了人工智能的神秘面纱。 “机器如何认识一个苹果？”王海峰以此为引，从小朋友学习认识“苹果”讲......阅读全文
深度学习复兴：向人工智能迈进
它是未来的一部分，我们才刚刚开始。图片来源：BRUCE ROLFF 3年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中提取了1000万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3
人工智能进入“深度学习+”阶段
虽然从底层技术看，ChatGPT并不算创新，但其社会影响远远超出了预期。这款由美国人工智能公司OpenAI开发的聊天机器人，2022年11月推出后火遍全球，成为史上增长最快的消费者应用程序。 让机器和真人自由对话，一直是人工智能领域的重要目标之一。ChatGPT的爆火背后，其实是深度学习技术的
百度王海峰：AI创新和发展，进入“深度学习+”阶段
进入2023年，百度首席技术官王海峰对创新和增长充满乐观。 “‘深度学习+’，是创新发展新引擎，驱动技术发展和产业增长，让创新创造大有可为。”在百度Create AI开发者大会上，王海峰提出“深度学习+”：人工智能（AI）的技术创新和产业发展，已经进入“深度学习+”阶段。 他指出，深度
百度飞桨成中国深度学习市场应用规模第一
7月28日，2022全球数字经济大会“人工智能驱动未来产业论坛”在京召开，中国信息通信研究院（简称）联合深度学习技术及应用国家工程研究中心发布了《深度学习平台发展报告(2022)》。报告对深度学习平台进行了多维度分析，指出百度飞桨基于我国产业实践与应用创新需求，在社区生态构建上持续发力、优势渐显，在
百度王海峰：深度学习为科学研究带来新方法
12月7日，2025大湾区科学论坛人工智能分论坛暨第六届中国（广东）人工智能论坛在广州南沙举办。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰发表主旨演讲。 王海峰做主题分享。2025大湾区科学论坛 供图 他表示，当前人工智能正以前所未有的速度加速演进，科学智能（AI for
人工智能解锁新领域－深度学习算法助力发现古人类遗迹
近年来，深度学习作为机器学习的一个分支，在考古学中迅速普及应用，使得考古工作的效率得到提升。除了用于发现考古遗迹，预测、翻译古文字，人工智能还参与了部分文物的修复过程。 人工智能继续探索新领域，这次是考古。 近日，来自美国宾夕法尼亚州立大学、澳大利大悉尼大学等4所研究机构的研究人员，在著名考
AI侦探敲碎深度学习黑箱
研究人员创建了能填补照片空白的神经网络，以鉴别人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美国加州旧金山的一个小型玻璃办公室内，陷入了对人工智能的沉思。作为优步公司的研究科学家，Yosinski正为在笔记本电脑上运行的人工智能（AI）进行“脑外科手术”。 很多AI将改变人类现代生活，例如
深度学习算法“解密”脑活动
英国《自然·医学》杂志9月25日在线发表的一项研究，报告了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激，从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。 慢性瘫痪患者的生活质量可以通过脑机接口加以改善。脑机接口可以将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备（例如计算机光标
TPU将成深度学习的未来？（二）
能够进行数据推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度学习的第一阶段，而新版则能让神经网络对数据做出推论。谷歌大脑研究团队主管Jeff Dean表示：“我预计我们将更多的使用这些TPU来进行人工智能培训，让我们的实验周期变得更加快速。”“在设计第一代TPU产品的时候，我们已经建立了一个相对
TPU将成深度学习的未来？（一）
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，谷歌的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。在这个月看来，第一代的TPU处理器已经过时。在昨天凌晨举行的谷歌I/O 2017
深度学习协助预测厄尔尼诺－|《自然》论文
《自然》发表的一篇论文Deep learning for multi-year ENSO forecasts报道了一种可以提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习方法，克服了该领域内长期存在的一项挑战。用来预测厄尔尼诺现象的CNN预测系统来源: Ham et al. 厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和
深度学习算法准确追踪动物运动
根据英国《自然·神经科学》杂志8月21日在线发表的一项研究，美国哈佛大学团队运用一种新型深度学习算法，成功追踪动物运动及行为，其准确度可达到人工水平，而且无需采用追踪标记物或进行费时的手动分析。专家认为，这一成果打开了海量的数据来源之门。 准确追踪行为发生期间的身体运动部位是运动科学的一项重要
吴恩达：谁赢了人工智能－谁就会赢得互联网
在月初举行的百度世界大会上，百度发布了几款新智能硬件，包括百度Eye。而另外一个产品，百度酷盒，就出现在了百度北美研发中心。百度首席科学家吴恩达(Andrew Ng)手拿着它的原型产品，对观众进行了介绍，根据Andrew的说法，这也是百度酷盒产品实体的首次亮相。从现场来看，它是一个比手掌略大的白
三名顶级科学家：增设两大实验室，聚焦前瞻基础技术
作为百度发展人工智能的核心机构，百度研究院刚刚完成了一次重要的实力扩充。从左到右：熊辉、Kenneth Ward Church、王海峰、浣军 近日，百度研究院在美国硅谷召开了全员大会，宣布Kenneth Ward Church、浣军、熊辉三位人工智能领域的世界级科学家正式加入。与此同时，百度
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
自研深度学习框架综合竞争力中国市场排名居首
5月19日，市场调研机构Frost & Sullivan（沙利文）发布《中国深度学习软件框架市场研究报告（2021）》，百度的飞桨综合竞争力领跑行业，Meta的PyTorch和谷歌的TensorFlow紧随其后。过去10年，人工智能从实验室走向产业，计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，均
全球首个知识增强千亿大模型亮相
12月8日，鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心。 为什么大模型在产学界持续走热，越来越多的技术公司入场？ 如中国工程院院士、鹏城实验室主任高文所言，预训练模型赋能人工智能衍生更多的应用，而不局限于某个领域，是人工智能自身发展并作用于社会及科学创新的重要工具
百度首席技术官首度表态“通用人工智能”
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/507230.shtm“过去一段时间，以大语言模型为代表的人工智能技术取得了令人震撼的成绩，而这些已经让我们看到了通用人工智能的曙光。”近日，在由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的WAVE SUMMI
人民日报：科技创新，谁行谁上
前不久，国家发改委正式批复，由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室，与其他共建单位一起，推动我国深度学习技术及应用领域的产学研标用全面发展。 对这样的“殊荣”和责任，新任百度集团总裁兼首席运营官、微软前全球执行副总裁陆奇评价，“我们感到非常荣幸，百度有机会作为牵头者，来筹建中国自己的
百度CTO王海峰：通用人工智能曙光已现
“过去一段时间，以大语言模型为代表的人工智能技术取得了令人震撼的成绩，而这些已经让我们看到了通用人工智能的曙光。” 近日，在由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的WAVE SUMMIT深度学习开发者大会上，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰首次发表他对于通用人工智
人工智能将深度介入肿瘤诊治
近日，国家肿瘤临床医学研究中心与中国科学院计算技术研究所签署合作协议，双方将在医学影像计算机辅助诊断、肿瘤多组学等科研领域开展合作研究。国家肿瘤临床医学研究中心主任郝希山院士表示，此次强强联合将建造医疗界的“阿尔法狗”，使人工智能深入到肿瘤诊治的多个领域。 据介绍，当前人工智能已经深入到医疗行
人脸检测发展：从VJ到深度学习（二）
选好了窗口，我们开始对窗口中的图像区域进行观察，目的是收集证据——真相只有一个，我们要依靠证据来挖掘真相！在处理图像的过程中，这个收集证据的环节我们称之为特征提取，特征就是我们对图像内容的描述。由于机器看到的只是一堆数值，能够处理的也只有数值，因此对于图像所提取的特征具体表示出来就是一个
基于深度学习的化纤外观缺陷语义分割
摘要： 针对化纤外观缺陷检测使用基于深度学习的语义分割方法，总结了自2014年以来基于深度学习的典型语义分割方法，并在此基础上应用到化纤外观检测项目上，取得了不错的效果。 01 化纤外观缺陷检测背景 化纤作为纺织制造的原料，由化纤生产企业进入下游纺织企业前会收卷形成丝饼，但在丝饼
人脸检测发展：从VJ到深度学习（五）
在过去十几年的探索过程中，涌现出的特征不胜枚举，这里只选取了部分比较有代表性和反映了人们探索思路的特征进行举例。这里所有列举的特征都有一个共同的特点：都由科研工作者根据自己的经验手工设计，这些特征的设计反映了人们对问题的理解和思考。虽然随着不断的改进，设计出的特征已经日臻完善，但直到现在
DeepDEP：深度学习构建肿瘤依赖性图谱
大家好呀！今天给大家介绍一篇2021年发表在Science Advances上的文章。全基因组功能缺失筛查揭示了对癌细胞增殖十分重要的基因，称为肿瘤依赖性。然而将肿瘤依赖性关系与癌细胞的分子组成联系起来并进一步与肿瘤联系起来还是一个巨大的挑战。本研究，作者提出了DeepDEP，基于深度学习模型和
人脸检测发展：从VJ到深度学习（六）
还有一种比较典型的结构是树形的级联结构，从形状上来看其和金字塔式的级联结构是一样的，也是从上往下分类器的数目逐层增多，区别就在于树形的级联结构中没有同一层分类器之间的横向连接，只有相邻层分类器之间的纵向连接，即一个窗口在同一层上不会由多个分类器进行分类，而会直接被送往下一层或者被排除。树
深度学习框架可预测锂电池寿命
近日，华东理工大学机械与动力工程学院、先进电池系统与安全重点实验室教授栾伟玲课题组与国家级高层次人才、华东理工大学讲席教授陈浩峰合作，在全球交通科学与技术领域期刊《交通电动化》发表论文，首次提出用于锂电池寿命预测相关的可解释性深度学习框架。 在锂电池寿命预测领域，建立全面的电池老化模型是项艰巨
人脸检测发展：从VJ到深度学习（四）
造成人脸检测速度慢的根本原因还在于输入规模过大，动辄需要处理几十上百万的窗口，如果这样的输入规模是不可避免的，那么有没有可能在处理的过程中尽快降低输入规模呢？如果能够通过粗略地观察快速排除掉大部分窗口，只剩下少部分窗口需要进行仔细的判别，则总体的时间开销也会极大地降低。从这样的想法出发，
深度学习在雷达中的研究综述（三）
3.2 基于SAE的SAR图像处理研究SAE的特点是可自动从无标记数据中学习特征，并且给出比原始数据更好的特征描述，进一步通过该学习到的特征得到更好的分类效果。有学者将其应用于地物目标分类、舰船分类以及城市变化检测等场景。并且通过SAE对SAR图像进行分析，其与传统方法相比，展现SAE具有自动学习高