3月20日，2017“云+视界”大会在北京召开，聚焦视频、直播行业的“新洞察、新趋势、新格局”，集结视频、直播行业的一众行业巨擘。文化部市场司副司长马峰、人民日报总经理叶蓁蓁、腾讯集团高级执行副总裁汤道生、腾讯公司副总裁腾讯云负责人邱跃鹏、腾讯音视频实验室总经理刘晓宇等500余位来自视频、直播、广电

3月26日，Linux基金会在洛杉矶开放网络峰会上宣布LF深度学习基金会（LF Deep Learning）成立。该基金会将专注于支持和维护在人工智能领域的开源创新，努力实现为全世界开发人员和数据科学家提供关键性新技术的目标。 **腾讯因在AI开源领域的卓越技术影响力，受邀成为LF深度学习基金会初始

导语 2016年，继虚拟现实（VR）之后，人工智能（AI）的概念全面进入大众的视野。谷歌，微软，IBM等科技巨头纷纷重点布局，AI 貌似将成为互联网的下一个风口。 很多开发同学，对人工智能非常感兴趣，确不知从何入手进行学习，精神哥也同样被这个问题困扰。直至看见汉彬同学的这篇文章，豁然开朗，让我坚定地

Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前

“超9成受访者认为人工智能会对自己的工作生活产生影响。”3月2日上午，一项由中央电视台财经频道《中国经济生活大调查》联合腾讯社会研究中心发布的AI公众认知调查呈现出上述结论。AI的异军突起，是否真的提升了我们日常生活的幸福感？来自微软、IBM、腾讯的科技大咖如何看待人工智能？无人驾驶距离我们有多远？

​ 文/叶剑霞、刘金松 2016年“两会”即将拉开帷幕，来自各地的代表委员又将相聚北京共商国是。在民生、改革等诸多议题中，涉及互联网所占的比重越来越大。尤其是在去年国家推出互联网+行动计划后，互联网不再是一个相对独立的领域，它对社会、经济、生活、文化等各个方面产生了非常深远的影响。 在我国经济放缓、

​ 张 江 集智俱乐部创始人 北京师范大学副教授 不久前，《未来简史》的中文版刚面世，一时洛阳纸贵。此书的英文版在2016年一经推出就引起了巨大的轰动。这不仅是因为该书的作者尤瓦尔.赫拉利因为当年的畅销书《人类简史》而一炮走红，本质的原因是这本书提出了一系列令人匪夷所思、难以接受的观点。比如，书中指

司晓 腾讯研究院院长 腾讯研究院是腾讯专门成立的社会科学研究机构，自成立以来，团队一直在思考一个问题，如何更好地搭建开放合作的研究平台，汇集各界专家的智慧，探讨解决互联网产业发展过程中的焦点问题，分享腾讯公司在社交网络、数字内容产业、大数据、云计算以及互联网金融等方面的能力与优势，以互联网的思维与视

作者简介 倪辉，喜爱C/C++，腾讯优图实验室基础研究组高级研究员，负责图像和人脸相关的技术研究和软件开发，非常热爱开源社区，系腾讯社交网络事业群首个AI开源项目ncnn负责人。 ncnn （GitHub地址：https://github.com/Tencent/ncnn，点击“阅读全文”也可直接访

引言：6.14日“腾讯创新日 科技年技术盛宴”代表腾讯各个事业群技术实力的四级专家、腾讯微创新2016年度创意获奖团队欢聚一堂，一起畅谈AI、系统安全、架构设计、社交传播、推荐模式、游戏引擎等前沿科技和腾讯应用创新的台前幕后。来自TEG的AI Lab 计算机视觉中心的总监、专家工程师刘威，就深度学习

首先，什么是策略产品。举几个策略产品例子：搜索、推荐、反作弊、广告。策略产品专注于“策略”，将已有的数据/资源，通过具体策略转换成服务提供给用户使用。由于笔者经历主要是搜索排序类产品，因此本文的一些经验也是基于搜索排序类产品，如有不通之处，欢迎批评指出。 策略产品经理通用的工作流程：需求挖掘→策略设

最近婚讯不少，大众点评和美团在一起了，晓明和baby在一起了。 小编忍不住也要来凑个热闹，今年的WE大会也要好事成双！一天两场活动，让你们从早玩到晚！ 创新场+探索场 烧脑8小时，hold得住？ 上午创新场——8个先锋项目，国际创新团队同台PK。 下午探索场——10位思想大家，前沿科技跨界分享。 大

未来是什么样？或许我们每个人都曾问过这样的问题。但就像腾讯公司首席探索官（CXO）David Wallerstein在WE大会上说的一样，对未来的预测非常困难，因为技术变革、人口增长等很多因素都可以影响人类的未来。 请将思绪向前调整一下：500年前的人是否能想到，如今的人类可以随意在天空中遨游？10

本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇，聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架。 将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结

摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出给训练深层模型带来