深度学习还是机器学习 你有标签数据吗？ -如果没有，传统的机器学习可能是更合适 是否能否接受黑盒子模型？ –如果不能，传统的机器学习可能更合适 你了解你的数据吗？ –如果重要的特征提取需要专业领域知识，选择机器学习 你的数据规模是什么？ –深度学习通常需要大规模数据集 是否有GPU计算资源？ –深度学习需要大规模计算资源 你的模型期望精度是多少？ –机器学习可能会面临精度平台 发布单位：MathWorks

本资源为美团点评王超关于深度强化学习的分享 发布单位：美团

本资源为南京大学田鸿龙关于强化学习、迁移学习的分享 发布单位：南京大学LAMDA

近两年，随着人脸识别技术的迅速发展，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域。尤其是在进入2017年之后，人脸识别更是迎来了井喷式的爆发，互联网企业面对法律法规以及某些业务上的需求，纷纷推出账号实名认证，并将人脸认证环节在相关App中实现。然而，人脸识别技术在快速发展、深入社会的同时，也给我们带来了诸多安全挑战。个人隐私数据泄漏、技术滥用等造成的信息安全风险问题亟待解决。 发布单位：中国信息通信研究院安全研究所、北京百度网讯科技有限公司

本资源为旷视科技的智慧园区产品介绍，包含系统架构、建设内容、各功能子系统介绍、人脸识别典型案例介绍等内容 发布单位：旷视科技（Face++）

近年来，北京人工智能产业发展态势良好，在多个研究机构的中国人工智能发展区域排名中均位列第一。人工智能发展浪潮中，北京何以成为中国人工智能发展的领先城市？本报告将从政策、人才、平台、场景、环境等多维度进行客观分析，剖析北京人工智能产业创新发展的经验与做法，为社会各界了解北京人工智能产业发展现状提供参考和借鉴。 发布单位：北京智源研究院

●数据、算法、计算、场景驱动新一轮人工智能。现阶段，人工智能正在从专有人工智能向通用人工智能发展过渡，由互联网技术群（数据/算法/计算）和场景互为推动，协同发展，自我演进。人工智能已不再局限于模拟人的行为结果，而拓展到“泛智能”应用。 ●人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理，并且具备不停迭代和优化“试验—验证—学习”的正循环；人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识，支持知识的“产生—存储—应用—更新”的体系化管理。 ●人工智能更易于解决具备三类关键特性的商业问题： ○行业存在持续痛点； ○商业流程本身具备数字化的信息输入，问题可以细分并清晰地界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主； ○商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。 发布单位：阿里云研究中心，BCG

目前，地平线已形成由征程处理器、地平线 Matrix 自动驾驶计算平台、ADAS、NavNet 众包高精建图与定位、DMS、AR-HUD、Face ID 等构建的智能驾驶产品矩阵。基于自研 AI 芯片和领先的算法，地平线智能驾驶方案正朝着“综合环境感知 + 多模人机交互”的全面 AI 能力加速前进。在智能驾驶领域，地平线与全球汽车市场顶级 Tier1 和 OEMs 的合作关系不断拓展纵深，合作伙伴包括奥迪、博世、长安、 比亚迪、上汽、广汽等 发布单位：地平线

无人驾驶技术层面上仍存在较大问题： 目前面临的主要技术问题分析： 1)高性能感知技术仍然是制约智能车发展水平的主要因素，特别是高精度定位技术是目前智能车发展的重要瓶颈； 2)从目前智能网联汽车技术发展情况来看，单车感知无论从算法瓶颈还是从硬件成本上均难以满足智能车的发展需求； 3)从车路协同实现无人驾驶，即“聪明的车、智慧的路”，已渐渐成为行业共识。 发布单位：中国公路学会 作者为武汉理工大学 胡钊政

从5G产业链分类，5G生态在上游芯片、材料、基建，中游网络运营服务、边缘计算、专网、数字化智能化改造，下游融合应用等角度都存在巨大的机遇。5G投资初期以5G基建投资为主。5G的部署对构成5G基建的基站、承载网、核心网领域提出了更高要求，如基站射频芯片、承载网光模块以及核心网电磁屏蔽材料等细分领域存在技术突破、国产替代的巨大需求和机遇。中游如边缘计算、专网、数字智能化改造等网络运营环节也存在巨大的创新投资机会。5G的部署加速了5G应用的研发和创新，杀手级应用还暂未出现，5G下游应用投资也成为巨大的蓝海。据HIS预测，全球2020-2035年5G产业链累计投资额将达3.5万亿美元，其中，中国约占30%。与此同时，由5G技术驱动的全球行业应用将创造超过12万亿美元的销售额。 发布单位：创业邦

移动网络正在向智能化时代演进，其特征为多种应用场景、功能、服务和运营需求。包括人工智能（AI）在内的技术有望在网络规划、部署、运营、优化、业务部署和质量保障等领域推动自治网络的实现。 大部分标准制定组织（SDO），例如国际电联电信标准化部门（ITU-T）、3GPP、ETSI和CCSA都在积极制定自治网络的标准。 发布单位：国际电联

本资源来自阿博茨科技CTO刘铁锋 发布单位：阿博茨科技