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伯克利大学
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2018年12月25日 行业加州大学伯克利分校的一项新研究表明，AI的进步已经对健康数据的隐私造成了新的威胁。这项工程学院工业工程与运筹学部（IEOR）教授Anil Aswani及其团队的研究表明，目前的法律法规远远不足以...
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2018年06月01日 数据Berkeley发布了最大，最多样化的驾驶视频数据集，其中包含丰富的BDD100K注释。您现在可以访问bdd-data.berkeley.edu上的数据进行研究。研究者最近发布了arXiv报告。现在仍然有机会参加CV...
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2018年05月18日 行业经过训练以减少预测误差的机器学习系统通常会根据敏感特征（如种族和性别）呈现歧视行为。一个原因可能是由于数据中的历史偏见。在包括贷款，招聘，刑事司法和广告在内的各种应用领域，...
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2018年04月28日 机器学习如果你打算从UC Berkeley骑行到金门大桥（Golden Gate Bridge），这样骑行20英里也不错，但问题是，你从没骑过自行车！更棘手的是，你初来乍到，对这里还不熟，手里只有一份OL的时尚地图...
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2018年04月20日 无人机图为Lunar Lander游戏 左：不清楚摄像头指向位置的自主智能体飞行员； 中：未达到最佳标准的人类飞行员； 右：人-机组合 想象这样一个场景，无人机驾驶员远程操控一架四旋翼飞行器...
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2018年04月12日 机器学习模拟类人表演一系列动态性强的特技 运动控制问题作为强化学习的基准，深度强化学习方法无论对操纵还是运动型任务都十分有效。然而，经过深度强化学习训练的人体模型常常会作出不自然的...
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2018年01月02日 机器学习深度神经网络(DNNs)在各种应用领域都取得了巨大的进展，包括图像处理、文本分析和语音识别。深度神经网络也被作为许多网络物理系统的重要组成部分。例如，自动驾驶汽车的视觉系统可以利用深...
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2017年12月09日 自动驾驶[video width="640" height="360" mp4="http://imgcdn.atyun.com/2017/12/videoplayback.mp4"][/video] 首先观看→https://www.youtube.com/watch?v=KcJJOI2TYJA 问题:快速和安全的运动...
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2017年12月05日 机器学习让机器人在现实世界中自主行动是很困难的。即使拥有昂贵的机器人和世界级的研究人员，机器人在复杂的、非结构化的环境中仍然难以自主导航和交互。 图1：一个学习的神经网络动态模型使...
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2017年10月10日 机器学习深度强化学习(Deep reinforcement learning)在许多任务中都能获得成功。标准深度强化学习算法的目标是掌握一种解决给定任务的单一方法。因此，训练对环境中的随机性、策略的初始化和算法的实...
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