深度学习

人工智能是当前这一代最受关注的话题。人工智能将改变人们对从现在起二十年后世界将如何发展的看法。

在今天发表在《科学报告》杂志上的一篇文章中，研究人员展示了如何采用一个世纪前引入的物理概念来解决这两个挑战，该物理概念描述了铁块冷却过程中磁体的形成。

近几年，人脸识别技术在现实生活中得到大规模应用，设备解锁、刷脸支付以及门禁安防等场景随处可见，且人脸编辑等新技术也不断涌现，带来便利的同时也引起人们对人脸安全的担忧。

2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉、语音识别等领域取得了较大成果，识别准确性大幅提升，何为人工智能发展的核心驱动力这一问题受到学术界和产业界的关注。

阻止勒索软件已成为许多组织的优先事项。因此，他们正在转向人工智能（AI）和机器学习（ML）作为他们的防御选择。然而，威胁者也正在转向人工智能和ML来发动他们的攻击。一种特定类型的攻击，即数据中毒，就利用了这一点。

近年来，AI普惠已成为企业数字化的一条快速通道，各类数字化工具为企业上云、用数、赋智提供了便捷的手段，而智能化也不再是那么的遥不可及。一方面，基础设施的算力在后摩尔定律时代高速增长，另一方面，越来越多的算力被以云服务的方式提供，甚至HPC云化也变成了一种潮流。此时，企业获取AI也在变得更加简便。

人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

新技术革命的到来，世界开始进入信息时代。要获取大量人类感官无法直接获取的信息，没有相适应的传感器是无法想象的。

随着深度学习的开放，人工智能在几年中快速发展，尖端技术慢慢向普及应用到各行各业。以下是国外一家专注于开源和堆栈技术新闻网站TheNewStark盘点的 2022 年值得人们期待的五个人工智能发展趋势。

人脸识别技术应用“爆发”，是否意味着证件、指纹识别等传统身份识别方式将被取代？有网友着急地问：胖了、瘦了怎么办？整容了怎么办？有人假扮自己怎么办？

去界面化、结合大量传感器的IoT设备，将在2018迎来全新的机会是非常靠谱的。AI、IoT、量子计算、无人驾驶、区块链这些我们耳熟能详的名词，正在坚持不懈的自我修炼，一点点进化和融合着。这一年的科技圈，至少应该是不怎么寂寞的。

ImageNet2016国际竞赛于今年9月举办，海康威视研究院继2015年后，再次向该竞赛发起挑战，在场景分类任务中斩获世界第一，目标检测和定位两项任务均获得第二名，场景分割获得第七名，战果斐然。来自全球包括商汤、公安三所、三星、UIUC、东京大学、香港中文大学等工业界和学术界在内的85支队伍同台竞技。