发布时间：
你说的顶级我可能了解不多，这方面的我知道一个人工智能与机器人
重要会议和期刊 机器学习 会议 国际机器学习会议(ICML) 国际神经信息处理系统会议(NIPS) 国际学习理论会议(COLT) 欧洲机器学习会议(ECML) 亚洲机器学习会议(ACML) 期刊 Journal of Machine Learning Research Macine Learning 人工智能 会议 IJCAI AAAI 期刊 Artificial Intelligence Journal of Artificial Intelligence Research 数据挖掘 会议 KDD ICDM 期刊 ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data Data Mining and Knowledge Discovery 计算机视觉与模式识别 会议 CVPR 期刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 神经网络 期刊 Neural Computation IEEE Transaction on Neural Networks and Learning Systems 国内活动 每两年一届的中国机器学习大会CCML 每年举行的机器学习及其应用研讨会MLA-----------------------------------------------------这是从周志华《机器学习》里摘抄的
英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。《每日科学》网刊登了来自英国金斯顿大学的文章，称科学家将为机器人装配人工智能视觉技术。英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。这项为期三年的研究项目与伦敦国王学院（King's College London）和伦敦大学学院（University College London）合作，研究如何采集、压缩这些最先进的摄像头所提供的数据，并以远低于现在的能源消耗在机器之间进行数据传输。该项目得到了英国工程和自然科学研究委员会（Engineering and Physical Sciences Research Council）130万英镑的资助，将致力于利用新开发的动态视觉传感器进行学术研究。这种传感器只更新图像中产生移动的部分，大大降低了对计算能力和数据存储的要求。这些神经形态传感器模仿哺乳动物的眼睛处理信息的方式，能够快速有效地检测其视野中的光线变化，一位研究人员指出。在该项目中，她领导团队寻找创新的方法来处理和传播通过传感器获得的信息。“传统的摄像头技术可以在一系列单独的帧或图像中采集视频。如果其中的某些区域比另一些区域变动更多，就可能导致资源浪费。”该研究人员指出，“在一个真正的动态场景中，例如爆炸，由于帧率和处理能力的限制，且使用了太多的数据来表示静态区域，导致最终不能准确采集快速移动的部分。”“但这些传感器是由一家正与我们就该项目进行合作的公司生产，它们会按照不同的速度对现场的不同部分进行采样，且仅在光线条件发生变化时才获取信息。”这大大降低了摄像头的能源和处理需求。在项目进行期间，研究团队将研究如何从动态视觉传感器中高效地获取高质量的镜头，然后在机器之间共享或上传到云端服务器。据该研究人员介绍，该研究还可能对这种传感器在医学领域的应用产生广泛的影响。“这种节能措施为机器人、无人机和下一代视网膜植入物等打开了新世界，极大地扩展了这些设备的监视作用和其他用途。”她说，“它们可以用于人类无法进入且无法为电池充电的小型设备中。”“有时传感器被从飞机上扔到森林里，并停留多年。这样做的目的是让配备了这些传感器的不同设备能够相互高效地共享高质量的数据，而不需要人的干预。”作为项目的一部分，该团队将探讨这些传感器如何作为物联网（IoT）的一部分协同发挥作用。物联网是通过互联网连接的可以远程操作的设备。
机械工程与技术，人工智能与机器人研究
人工智能与机器人研究，不过最有影响力可能算不上，可以参考参考吧
它就是一普通刊物，连知网都还没有收录。
计算机辅助设计与图形学学报自动化学报计算机研究与发展中国图像图形学报计算机集成制造系统计算机应用与软件控制理论与应用计算机应用计算机应用研究 等等望采纳！！！
它就是一普通刊物，连知网都还没有收录。
（人工智能与机器人研究），这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章，比较权威可信的
亲。。。。多少字。。。给你
人工智能应用范围比较广
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
没有
11111