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Oct 3 2017

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A.I.機器學習.自駕車
人工智慧的發展沒有一蹴可及的，過去要先有 Cloud first，然後才有 Mobile first，現在才能做到 AI first。Google 翻譯也不完全都是人工智慧，其實更有效的是工人智慧，練著練著，機器就越來越厲害了；垃圾郵件的過濾也是這樣，最有效的是使用者的檢舉。所以先有工人智慧，後來才有辦法出現厲害的人工智慧。
這位多倫多軟體工程師 Jason Carter 的轉型之路。他在 4 月份打算轉型機器學習，並公佈了一項為期 3 個月的學習計劃。 如今計劃期滿，轉型之路有何心得？關於深度學習的閱讀清單又有哪些？
電腦視覺是其中一個已經存在、發展良好的DNN框架，很多早期自動駕駛車輛技術開發商是利用這種框架；但對其他感測器資料例如雷達與光達，並沒有太多經過訓練的DNN。這也是DeepScale希望能搶進的領域－－而且該公司具備自行設計DNN的技術能力與經驗。
精選新創好文
iPhoneX 的「刷臉」解鎖背後是什麼技術原理？ 化妝、整形或眼睛沒對上螢幕，也能辨識嗎？感測技術還能應用在哪？這塊餅有多大？「刷臉時代」真的要來了嗎？《商業周刊》整理以下 6 個問答，快速掌握「刷臉」商機。
分期付款其實就是借貸，而把借貸的按鈕整合進結帳流程中，這正是亞馬遜在做的事。和銀行借錢至少要花半天、填一堆表單，但向亞馬遜借錢只需要一個點擊。還有一項大家最熟悉的例子—Apple pay，未來，用戶不用再需要知道他們用的是哪間銀行，只需知道服務本身。
這個被稱之為「Lyric speaker」的透明喇叭可不是只有外觀透明這麼簡單。除了手工於日本組裝以外，這個喇叭特殊之處在於，他的透明區域其實是一種可穿透的螢幕，可以拿來顯示影像。心動手癢的話，目前還可以在連結的網站上先讓你「試玩」一下！
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