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    科學走下“神壇”引爆公眾科學日

    今天的北京氣溫驟降,陰雨襲來,不過絲毫沒有影響天文愛好者的熱情。上午9點,國家天文臺的大門前已排起長龍——這是一年一度的“科普盛宴”中國科學院公眾科學日活動現場,上千名來訪者到此一探宇宙之美,感受科學魅力。 5月19日、20日,作為我國自然科學最高學術機構,中國科學院所屬120個院屬科研單位“打開”大門,向公眾開放一大批國家重點實驗室、植物園、天文臺站、博物館、野外臺站、大科學裝置。來自該院的不完全統計,兩天時間共有2000多名科學家與公眾現場互動,超過50萬人次的社會公眾參加活動。 在中國科學院物理研究所,園區里畫上經典公式的涂鴉井蓋最近在朋友圈里迅速走紅,這個周末,不少家長帶著孩子慕名而來,和“換上新裝”的井蓋合影留念。 涂鴉井蓋上,一只站在木塊上的青蛙在河中漂流,背后蘊含的便是阿基米德浮力定律;一只貓咪望向魚缸中的小魚,它看到的魚的位置比魚實際的位置要高,這是斯涅爾定律,也就是光的折射定律在中間“搗鬼”;一位男士......閱讀全文

    中科院院士譚鐵牛:人工智能發展需要理性務實

       人工智能經歷62年發展,風雨兼程,已經取得重大進展,專用人工智能取得突破性進展并得到廣泛應用。日前,中國科學院院士、中科院自動化所研究員譚鐵牛在參加人工智能創新論壇時指出,人工智能將對生產力和產業結構產生革命性影響,并推動人類進入普惠型智能社會。  不過任何事物的發展不可能一直處于高位,也會有

    中科院自動化所:歡迎來到人工智能王國

    可愛靈巧的機器鼠、通過人臉識別即可實時測心跳的心率檢測儀、領先一步享受無人值守的無人售貨亭……19日,中國科學院自動化研究所舉辦第十四屆“自動化之光”公眾科學開放日活動,上演了一場讓人眼花繚亂的AI大秀,吸引了眾多各界群眾和大中小學生前來參觀。此次開放日主要通過人工智能+、腦科學+、走進實驗室和科普

    中科院合肥研究院團隊提出一種新型人工智能框架

    中新網合肥10月14日電 (吳蘭 陳坤)記者14日從中科院合肥研究院獲悉,該院智能所先進制造技術研究中心王紅強研究員團隊提出了一種新型目標檢測人工智能框架,為快速高精度實時在線目標識別提供了新的解決方案。相關工作發表在計算機科學及工程技術領域頂刊 Expert Systems With Applic

    從分子到人工智能 中科院院士學術報告會精彩紛呈

      5月29日上午,中國科學院第十九次院士大會舉行學部第六屆學術年會首場全體院士學術報告會。中國科學院5位院士或結合科學前沿熱點、或聯系國家經濟社會發展,展示科學研究成果、闡述對科學問題的認識和建議,奉獻了一場場精彩的報告。5月29日上午,中國科學院第十九次院士大會舉行學部第六屆學術年會首場全體院士

    人工智能會談判

    英國倫敦深度思維公司的一項研究表示,人工智能(AI)代理可談判和形成協議,使其在桌面游戲《外交》中勝過其他無此能力的代理。這些發現展示了一種深度強化學習方法,用其建模的代理可以與其他人工代理溝通和合作,在玩游戲時共同制定計劃。相關結果近日發表于《自然—通訊》。 開發能展現出代理間合作和溝通的人工智能

    人工智能再次戰勝人類,人工智能強勢闖入醫療界

      人工智能技術在物流、醫療、金融、產業物聯網等很多領域都有現實應用。對于關乎每個人健康的醫療領域而言,不管醫生是不是接受,人工智能已強勢闖入醫療界。  最近有兩條消息再次把人工智能推向了高潮:  1.2017兩會中人工智能第一次出現在政府工作報告中,關注人工智能的科技界因此熱血沸騰。  2.世界癌

    人工智能體會走捷徑

    ? 圖片來源:DeepMind 本報訊 稱,一種最新研發的計算機程序具有類似哺乳動物一樣的尋路能力。該研究同時也為理解人腦的運作提供了更多見解。 神經網絡——以人腦為模型的計算機系統——能夠執行大量令人驚嘆的任務,如物體識別,但是在尋路方面的表現卻不盡如人意。人腦的尋路功能依

    人工智能助力藥物研發

    人工智能工具能幫助科學家規劃多步驟化學反應。 圖片來源:Roger Mayne Archive/Mary Evans Picture Library   化學家有了新的實驗室助手:人工智能(AI)。研究人員開發出一種深度學習計算機程序。其可產生創建諸如藥物化合物等小型有機分子所需的反應序列

    人工智能,用好才好用

    ?? 為期3天的2018中國互聯網大會12日在北京閉幕,與會專家學者就互聯網前沿技術、產業發展態勢話題進行了研討。大會期間,一系列以移動物聯為核心的科技成果亮相,人工智能成為討論焦點。   “通過視頻解碼,再結合裸眼3D顯示技術,你以后能在清晰度達到8K的電視上看世界杯了。”在中國聯通的展區,工

    人工智能“自學”做翻譯

      得益于神經網絡——從人腦獲得靈感的計算機算式——的發展,自動化的語言翻譯已經存在了相當長一段時間。但訓練這些網絡需要海量數據:數以千萬計的逐句翻譯,以展示人類如何做這項工作。現在,兩篇新論文表明神經網絡可以在無需平行文本的情況下學習翻譯——這一令人震驚的進展或讓人們獲得許多不同語言的文獻記錄。 

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