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1.《美國：2016-2045新科技趨勢報告》
來源：智眾互動
簡介：前段時間美國公布的一份長達35頁的《2016-2045年新興科技趨勢報告》。該報告是在美國過去五年內(nèi)由政府機構(gòu)、咨詢機構(gòu)完疫、智囊團、科研機構(gòu)等發(fā)表的32份科技趨勢相關(guān)研究調(diào)查報告的基礎(chǔ)上提煉形成的桃焕。
通過對近700項科技趨勢的綜合比對分析芍秆，最終明確了20項最值得關(guān)注的科技發(fā)展趨勢。
該報告的發(fā)布一是為了幫助美國相關(guān)部門對未來30年可能影響國家力量的核心科技有一個總體上的把握乖寒，其二是為國家及社會資本指明科技投資方向，以確保美國在未來世界中的戰(zhàn)略優(yōu)勢院溺。
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2.《谷歌開放GNMT教程：如何使用TensorFlow構(gòu)建自己的神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)》
來源：機器之心
簡介：近日，谷歌官方在 Github 開放了一份神經(jīng)機器翻譯教程磅轻，該教程從基本概念實現(xiàn)開始珍逸，首先搭建了一個簡單的NMT模型，隨后更進一步引進注意力機制和多層 LSTM 加強系統(tǒng)的性能聋溜，最后谷歌根據(jù) GNMT 提供了更進一步改進的技巧和細節(jié)谆膳，這些技巧能令該NMT系統(tǒng)達到極其高的精度。機器之心對該教程進行簡要的描述撮躁，跟詳細和精確的內(nèi)容請查看項目原網(wǎng)站漱病。
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3.《【谷歌重磅發(fā)布2017學(xué)術(shù)影響因子】AI、視覺把曼、機器人TOP20 榜單》
來源：新智元
簡介：近日杨帽，谷歌發(fā)布了2017最新版本的谷歌學(xué)術(shù)指標，對收錄的會議和期刊論文根據(jù)被引用情況進行排名嗤军。在人工智能領(lǐng)域注盈，arXiv排在第一超越了著名的NIPS。在更細分的領(lǐng)域叙赚，比如計算機視覺中老客，CVPR排在第一。以“機器學(xué)習(xí)”為關(guān)鍵詞進行排名震叮，ICML排名第一胧砰。谷歌同時也發(fā)布了具體會議和期刊被引用最多的文章，比如苇瓣，視覺領(lǐng)域的文章被引用得最多的是 Wei Liu和賈揚清等人合作介紹GoogLeNet的論文尉间。
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4.《微軟王者歸來？人工智能或上演三足鼎立》
來源：AI世代
簡介：約書亞·本西奧（Yoshua Bengio）從來都不喜歡選邊站隊钓简。身為當今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的三大開山鼻祖乌妒，他早已功成名就。而作為人工智能領(lǐng)域的主導(dǎo)性技術(shù)外邓，深度學(xué)習(xí)仍然非常新穎撤蚊，以至于每當能夠推動它進步的人出現(xiàn)時，從創(chuàng)業(yè)公司到跨國巨頭损话，再到美國國防部侦啸，所有人都會側(cè)耳傾聽槽唾。
然而，雖然嚴·勒坤（Yann LeCun）和杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）都已經(jīng)分別加盟Facebook和谷歌光涂，但53歲的本西奧卻選擇在蒙特利爾大學(xué)山頂校區(qū)3樓的一間小辦公室里繼續(xù)工作庞萍。
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5.《物聯(lián)網(wǎng)傳感器讓人工智能獲得生命并感知世界》
來源：人工智能學(xué)家
簡介：“我們所說的真實都是由非真實的東西組成的⊥牛”——尼爾斯·波爾
對許多人來說钝计，人工智能的“虛擬世界”和我們生活的“現(xiàn)實世界”似乎永遠對立。在過去60年的大部分時間里齐佳，人工智能在本質(zhì)上都是學(xué)術(shù)或理論性的私恬，我們很容易就能明白為什么許多人質(zhì)疑它在我們的“現(xiàn)實世界”中是否真正有用。但實際上炼吴，這兩個看似不同的世界并非真的互不相通本鸣，因為人工智能的虛擬世界可以在現(xiàn)實世界應(yīng)用。
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6.《張溪夢：如何打造高速增長團隊硅蹦，實現(xiàn)快速增長》
來源：大數(shù)據(jù)文摘
簡介：張溪夢：《頂級數(shù)據(jù)團隊建設(shè)全景報告》定稿后我就看過了荣德，寫得非常好。我在上周參加一個CTO峰會時就引用了報告中的內(nèi)容童芹，例如人們對數(shù)據(jù)價值的認知度普遍較低涮瞻、數(shù)據(jù)價值落地艱難等，分析結(jié)果受到很多CTO的高度認可辐脖。因為大數(shù)據(jù)概念在中國過去幾年里風(fēng)起云涌饲宛，數(shù)據(jù)受到了很多行業(yè)和公司的熱捧，大部分企業(yè)為此投入了大量資源嗜价、時間艇抠、人力，但能夠真正利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生可衡量的價值的公司鳳毛麟角久锥。
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7.《百度陸奇最新內(nèi)部演講：人工智能時代家淤，給工程師的5個建議》
來源：36氪
簡介：在陸奇看來，一個優(yōu)秀的工程師瑟由，僅僅寫得一手好代碼是不夠的絮重，還需要有一些必備的工作態(tài)度和方法
人工智能已經(jīng)成為百度最基本、最核心的行動路線歹苦，百度集團總裁兼COO陸奇不單對外反復(fù)強調(diào)這個觀點青伤，而且還在內(nèi)部展開統(tǒng)一思想的行動。
7月11日殴瘦，陸奇出席了百度內(nèi)部Engineering Leadership Talk時表示狠角，在人工智能時代，一個優(yōu)秀的工程師蚪腋，僅僅寫得一手好代碼是不夠的丰歌，還需要有一些必備的工作態(tài)度和方法姨蟋。面向工程師群體，他談了一些建議立帖。
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8.《最新版互聯(lián)網(wǎng)云腦架構(gòu)圖發(fā)布眼溶，解讀云機器人、人工智能晓勇、物聯(lián)網(wǎng)等19個前沿科技》
來源：智眾互動
簡介： 一堂飞。新版互聯(lián)網(wǎng)云腦架構(gòu)圖增加了哪些要素
從2008年1月3日第一版互聯(lián)網(wǎng)云腦（Internet Cloud Brain）架構(gòu)圖繪制以來，時間已經(jīng)過去9年宵蕉，本文發(fā)布的版本是互聯(lián)網(wǎng)云腦架構(gòu)的第四個版本酝静，如上圖所示，（其他三個版本請參考本文附錄）羡玛。與前個版本相比，這個版本主要重點突出了有以下幾點
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9.《BAT 人工智能實驗室大起底：都叫AI Lab宗苍，三巨頭究竟有什么不同》
來源：新智元
簡介： 本文梳理和比較了百度稼稿、騰訊、阿里巴巴三家人工智能實驗室的架構(gòu)讳窟、研究方向及研究領(lǐng)域让歼。總的來說丽啡，BAT各自 AI Lab 所關(guān)注的方向和定位有著明顯的差異谋右，這也顯示了三家公司對 AI 的不同看法以及AI在三家公司內(nèi)戰(zhàn)略地位的差異。
隨著阿里正式發(fā)布智能音箱“天貓精靈 X1”补箍，其2016年成立的人工智能實驗室也首次高調(diào)亮相改执。BAT 的人工智能實驗室至此已讓人眼花繚亂。本文將為您梳理和比較百度坑雅、騰訊辈挂、阿里巴巴三家人工智能實驗室的架構(gòu)、研究方向及研究領(lǐng)域裹粤，并希望能從中一窺這三巨頭的 AI 前進方向终蒂。
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10.《專訪喬治亞理工終身教授藍光輝： 開創(chuàng)隨機加速梯度法助力深度學(xué)習(xí)》
來源：機器之心
簡介：藍光輝教授，博士畢業(yè)于喬治亞理工學(xué)院遥诉，目前任教于喬治亞理工 H. Milton Stewart 工業(yè)和系統(tǒng)工程學(xué)院拇泣，他還擔(dān)任著《Computational Optimization and Applications》、優(yōu)化算法頂級期刊《Mathematical Programming》和《SIAM Journal on Optimization》等雜志的副主編矮锈，是國際機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法方向的頂級專家霉翔。藍光輝教授專注于計算機科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，他的專注方向包括：隨機優(yōu)化和非線性規(guī)劃的理論愕难、算法和應(yīng)用早龟，包括隨機梯度下降和加速隨機梯度下降惫霸，以及用于解決隨機凸和非凸優(yōu)化問題。
近日葱弟，機器之心對這名頂尖學(xué)者進行了專訪壹店，談及他的科研生涯，「在隨機加速梯度法上的開創(chuàng)性進展讓 Geoffrey Hinton 獲得訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的啟發(fā)」芝加，以及對于優(yōu)化算法在業(yè)內(nèi)應(yīng)用中的展望硅卢。
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