深度学习

无人驾驶主要的技术点：

12月24日，百度研究院发布2020年十大科技趋势预测，涵盖人工智能、芯片、区块链、物联网、量子计算等前沿科技领域。

过去一年中，多技术融合正在加快，AI开发的门槛在迅速降低，产业智能化让第四次工业革命的晨曦喷涌而出。沿着这些2019年已经深埋在科技土壤中的种子，我们可以提前展望一下2020。今天，百度研究院发布2020十大科技趋势预测。

在现代IT环境中，网络威胁日益突出。人们需要探索人工智能在网络安全中的六个最常见的角色及其产品。

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为平衡检查效果与检查效率的关系，ATR算法需要进行分档，如果需要进行非常细致的检查的时候，可以选择一种检出率很高的算法，如果不用细致检查的时候，可以选择一个误报比较低的算法。

深度学习在这些复杂模型在其他领域所表现出的优异结果，以及在金融建模领域的巨大差距，将会有一系列的创新涌现。可以更好地解决金融和贸易领域的关键问题，将会提高效率、提高透明度、加强风险管理和新的创新，其中最大的优势之一就是可以大幅减少人工参与的特征工程去"拟合"训练数据。

近日百度牵头联合国际商会中国国家委员会（ICC China）人工智能工作组20多家成员单位京东、海尔、浪潮等共同制定了《人工智能知识产权合作倡议》，并由国际商会中国国家委员会正式向社会各界发出倡议。

大华股份近些年深入研究视图萃取技术，视图萃取技术实现对海量视图的实时结构化提取，对人、车、物识别分离，提取有效结构化数据，并对视图中的车、人脸进行深度结构化处理，实时感知城市中的高危人员和车辆。其不仅可以对实时监控视图做结构化与应用，还可对历史视图做结构化归档与应用。

在无人驾驶车上安装远程监控系统,可以实时跟踪无人驾驶车辆的动态,并在有紧急状况的条件下,对无人驾驶车辆进行实时操控,避免发生意外,从而达到安全运行的目的。无人驾驶车辆的远程监控系统的原理是无人驾驶车辆通过环境感知技术将周围的信息通过无线网络上传到监控终端,监控终端的操作人员通过下达控制命令,最终控制无人驾驶车的转向和速度。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期；最近几年随着以深度学习为主的人工智能技术进步，人脸识别技术得到了迅猛的发展。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，是综合性比较强的系统工程技术。

研究人员推出了一款新型计算机芯片，其运行速度是传统芯片的百倍。这到底是什么?它为何能显著提高芯片性能?科技日报记者就此采访了相关专家。