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当前，人工智能正在席卷全球科技产业，更加多的行业和市场都在人工智能领域展开耕耘，作为当今辅助人类展开创意和变革的最重要生产力工具和技术驱动力，人工智能技术当前早已发展到什么阶段了呢？未来人工智能产业又将不会南北何方呢？本期我们一起来聊聊。对于人工智能技术来说，我们日常常常看见的也许是机器算法的应用于、又或是对于自然语言的处置等内容，对于人工智能来说，现在早已搜集了海量的拟合算法，其中涵括了计算机视觉、游戏、自然语言处置、网络图、知识库等很多内容。
当前，人工智能正在席卷全球科技产业，更加多的行业和市场都在人工智能领域展开耕耘，作为当今辅助人类展开创意和变革的最重要生产力工具和技术驱动力，人工智能技术当前早已发展到什么阶段了呢？未来人工智能产业又将不会南北何方呢？本期我们一起来聊聊。对于人工智能技术来说，我们日常常常看见的也许是机器算法的应用于、又或是对于自然语言的处置等内容，对于人工智能来说，现在早已搜集了海量的拟合算法，其中涵括了计算机视觉、游戏、自然语言处置、网络图、知识库等很多内容。
计算机视觉感官其中值得一提的是计算机视觉，对于计算机视觉来说，3D技术是最不受注目的一类，2017年的CVPR，MIT、马萨诸塞大学阿默斯兹分校和谷歌DeepMind的研究人员展出了一项成果，用于自动编码器（VAE），建构了一个名为SingleVPNet的框架，能从多个视角的深度图或其适当的轮廓（silhouette）自学分解模型，并用于图形函数从这些图像分解细节精美的3D形状。对于计算机辨识感官框架来说，通过一系列有所不同视角的2D深度图当中，研究人员就需要去分解新的3D形状和3D图片，其中的平均误差将不会增大到0．35左右，也就是说计算机视觉所带给的3D图片将不会是十分细致的一张图。
动作辨识在人工智能领域当中，动作辨识是整个视频辨识当中尤为关键的一项组成部分，整个动作可能会跨越视频当中，对于动作辨识来说，很有可能沦为图像识别的最重要组成部分，2017年的NeurIPS，CMU机器人学院的研究人员RohitGirdhar和DevaRamanan利用注意力机制（AttentionalPooling），在维持网络复杂度和计算出来量基本恒定的情况下，在三个静态图像和视频标准动作辨识数据集上提高了动作辨识的基准。
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