標記合成圖像已經創建
支持AI革命和支持 Neuromation
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准确度要求极高。搜集大量的图片、文字和声音数据很容易，但对数据进行描述和标注以使其可 以被使用是一直以来存在的挑战并且成本高昂。过去几年中，工作众包在创建数据和标签数据的 过程中被使用，这需要大量的人力去纠正错误并提高准确性。该过程缓慢、昂贵，并且引入了个 人偏见。并且，一些工作内容是人类无法做好的，比如估计物品之间的距离、在某场景中对光线 强度的量化以及准确地翻译文字等等。
我们的运营流程主要关注于寻找期望用 Neuromation 的技术来并接纳我们的方法的工业领 域合作伙伴。其目的是对第三方开放我们的上述沙盘以允许他们购买我们的数据并训练他们的模 型。
在制药/生物技术方面，Neuromation方法有很多有趣的目标。一般来说，任何问题，当构造比识别更简单时，非常适合我们的合成方法（输出容易从输入计算，反之则难;像计算机科学的哈希函数）。我们正在寻找诊断和药物发现的合作伙伴，开发一个试点项目，并开设一个实验室。根据我们的估计，可以使用深度学习模型来处理药物发现领域和生物系统动态的许多假设结构。如果您在现场工作并有好的想法，请写信给我们：partnerships@neuromation.io
我们理想的试点合作伙伴将带来一个可以轻松部署在行业中的具体问题。最有趣的情况是，Neuromation不仅需要模拟系统的输出以进行适当的分类，还需要建立一些基本的过程，用于创建将扩展到其他问题和领域的全尺寸建模。我们期待您的建议！
且无限多的被准确标签的范例数据。 我们根据单个图片或数据点进行收费。数据产生工具可以被装载于网页服务 API。一般来
说您仅在某约定了的确认程度达成时付费。该模型会对真实世界的数据进行训练并交叉确认。针 对具体项目的合作机会同样也存在。
Neuromation可以建立您的后端人工智能引擎。我们将从头开发一个模型，照顾数据生成，模型训练和调优。Neuromation也可以根据需要进行再培训和维护。Neuromation可以帮助您，如果您需要使用附加数据点（合成生成）来改进现有模型。
结果可以部署为云上的API或嵌入到设备中。我们首选的模式是为已处理的收取费用。但我们也可以将模型与您联系起来，并使用完整版本的IP部署您的基础架构。并使用完整版本的IP部署您的基础架构。
Neuromation从事基础研究合成数据在深度学习中的作用。我们想分享我们的结论，并与其他团队合作。
如果您认为，合成数据可以使您的研究工作受益， Neuromation 可以让我们的员工科学家帮助您实现目标。我们可以组织短期和长期项目的研究小组。这种类型的服务没有具体的商业模式。如果研究课题很有趣，Neuromation 可以赞助努力。
NEUROMATION 很自豪宣布
人工智能创业大赛
英特尔展示Movidius Myriad X，一个深入培训的计
算机视觉芯片,由英特尔构想，来到 Movidius收购周年纪念日，来到Movidius收购周年纪念日，公司展示了一个品牌生产新Myriad X芯片。
Kaldi语音识别获得TensorFlow深度学习支持
Kaldi是一个开源语音识别工具包， 已经与开源 TensorFlow深入学习库进行了更新。Yishay Carmiel开发商和Hainan Xu的IntelligentWire海南在后面的整合，他们的计划是使用组合来加速自动语音识别（ASR）系统的发展。
深入学习正在改变我们的生活方式
分析，人工智能（AI）和大数据 – 这些词，当没有“深度学习”术语时不再完整，它是一个强大的短语，因为识别出生命中的优势，越来越成为业务词汇的一部分。 畅销书作家,及就业务技术和大数据话题的主讲嘉宾·布伦丹·马尔说这是有很好的理由，深入学习“这是通往人工智能的一种方法，在发展自主时，在革新许多行业里自我教学体系显示了很大的希望。深度学习在其语音和图像识别算法中被谷歌使用，由Netflix和亚马逊决定您要下一步观看或购买什么，并由麻省理工学院的研究人员预测未来。”
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