目　錄 CHAPTER01 計算機視覺 001 1.1　計算機視覺發(fā)展概述 / 002 1.1.1　計算機視覺的發(fā)展之路 / 002 1.1.2　計算機視覺 ：讓機器看懂世界 / 005 1.2　計算機視覺技術(shù)前沿 / 013 1.2.1　從感知到認(rèn)知 ：全面構(gòu)建“視覺+”智能體系 / 013 1.2.2　從識別到檢測 ：視頻中的人類動作理解研究 / 023 1.2.3　基于互聯(lián)網(wǎng)文本描述和深度對偶學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù) / 028 1.2.4　基于深度學(xué)習(xí)的無人駕駛路徑規(guī)劃和控制 / 035 1.2.5　從海量監(jiān)控視頻中提取并展示目標(biāo)活動線索 / 040 1.2.6　基于視覺的無人機地面目標(biāo)自主跟蹤系統(tǒng) / 044 1.2.7　視覺內(nèi)容自動描述的研究進展 / 050 1.3　計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用落地發(fā)展 / 052 1.3.1　從蜜棗網(wǎng)案例談微軟認(rèn)知服務(wù) / 052 1.3.2　深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用進展 / 056 1.3.3　計算機視覺技術(shù)助力京東無人零售店 / 061 1.3.4　商湯科技助力中國移動在線打造移動端實名認(rèn)證系統(tǒng) / 064 點評 / 066 CHAPTER02 智能語音語義 067 2.1　國內(nèi)外智能語音產(chǎn)業(yè)的格局與趨勢 / 068 2.1.1　智能語音技術(shù)概述 / 068 2.1.2　智能語音產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況 / 071 2.1.3　智能語音應(yīng)用場景及發(fā)展趨勢 / 074 2.1.4　智能語音產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望 / 075 2.2 　自然語言處理與語音識別的技術(shù)前沿 / 076 2.2.1　文本自動摘要研究進展 / 076 2.2.2　深度學(xué)習(xí)時代下的機器翻譯 / 085 2.2.3　人機對話系統(tǒng)綜述 / 092 2.2.4　基于結(jié)構(gòu)化知識監(jiān)督的事件抽取研究 / 096 2.2.5　解讀“人機交互”的核心技術(shù) / 102 2.2.6　基于 WaveNet 的語音合成聲碼器研究 / 113 2.2.7　 2017 年 TREC 任務(wù)賽 ：基于LSTM的問題相似度學(xué)習(xí)方法 / 117 2.3 　智能語音語義技術(shù)的應(yīng)用落地發(fā)展 / 121 2.3.1　阿里巴巴的自然語言處理技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展 / 121 2.3.2　從網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)識知識工程 / 129 2.3.3　利用自然語言處理技術(shù)控制金融風(fēng)險 / 136 點評 / 140 CHAPTER03 人工智能芯片 141 3.1　人工智能芯片發(fā)展概述 / 142 3.1.1　人工智能芯片 ：從歷史看未來 / 142 3.1.2　人工智能芯片 ：加速智能時代的發(fā)動機 / 152 3.2　人工智能芯片的技術(shù)前沿與應(yīng)用進展 / 160 3.2.1　Thinker ：可重構(gòu)混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算芯片 / 160 3.2.2　寒武紀(jì) ：智能處理器和基準(zhǔn)測試集 / 174 3.2.3　端側(cè)人工智能芯片的挑戰(zhàn)和展望 / 180 3.2.4　端側(cè)人工智能芯片和構(gòu)筑華為終端智慧化之路 / 185 3.2.5　稀疏化 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算新范式 / 189 3.2.6 神經(jīng)形態(tài)計算發(fā)展現(xiàn)狀與展望 / 198 3.2.7　英特爾 Loihi 神經(jīng)擬態(tài)芯片 ：引領(lǐng)智能計算新突破 / 206 3.2.8　面向腦機接口的神經(jīng)擬態(tài)芯片 / 215 3.2.9　光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——重新定義人工智能芯片 / 219 3.2.10　從 AIoT 的人機交互需求看人工智能芯片的落地路徑 / 224 3.2.11 浪潮：面向多模態(tài)應(yīng)用的超異構(gòu)計算平臺 / 230 點評 / 243 參考文獻 244 作者介紹 251