自动机器视觉初创企业Nexar发布实时互动地图产品

由于视觉和语音是两个至关重要的人类交互元素，数据科学能够利用计算机视觉和语音识别技术来模拟这些人类任务。即使它已经开始模仿和杠杆在不同的领域，特别是在电子商务部门。机器学习的进步和高带宽数据服务的使用增强了图像识别的应用。

机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比，必须手动定义和验证功能。在深度学习中，神经网络采用这一手动步骤：在训练过程中，独立地自动识别和提取特征。

人工智能安全专家Dawn Song警告称，“对抗性机器学习”可用于逆向工程系统 - 包括用于防御的系统。

专家们希望开发一种技术，可以监测猪的个体面部表情，确定它们的感觉，并将数据发送给农民，提醒他们注意健康和福利问题。

我们一直在寻找最佳的图像注释平台，该平台提供多种功能、项目管理工具和注释过程的优化（当您需要注释50k图像时，每个图像减少1秒钟！）。

富士通开发了一种基于人工智能的新方法，可以对视频片段进行行为分析，据该公司公告称，它可以识别出一系列细微而复杂的人类活动，而无需大量的培训数据。

在目前可用于计算机视觉的许多工具和库中，有两种主要的工具OpenCV和Matlab在速度和效率方面表现突出。在本文中，我们将详细介绍这两种方法。

英国初创公司Photonic Vision开发了一种激光雷达飞行时间传感的颠覆性方法。

商业上的成功通常归结为根据突然的市场变化做出快速决策。计算机视觉（一种在AI领域中崛起的快速技术），可以帮助商用机构和其他企业才做到这一点。

神经科学家和计算机视觉科学家表示，一个空前庞大的新数据集将帮助研究人员更好地理解大脑是如何处理图像的。

计算机视觉在现实世界中已经有了大量的应用，而且这项技术还很年轻。随着人类和机器继续合作，人类的劳动力将被解放出来，专注于更高价值的任务，机器的自动处理依赖于图像识别的过程。