作者：36大数据 数控小V
2015年3月，北京文安公司发布了基于大数据下深度学习的机动车厂牌型号识别技术。
车辆身份识别系统是智能交通的重要分支，它需要人工智能、图像处理、计算机视觉、模式识别等相关技术的综合应用。目前国内的车牌识别技术已经日益成熟，随着智能交通技术应用的不断加深，业界迫切希望提取更多元的车辆信息，除车牌号码外，还需要车辆的厂牌、型号以及颜色等信息特征。这些特征在停车场无人管理、交通事故处理、交通肇事逃逸、违章车辆自动记录等领域具有广泛而迫切的应用需求。
作者：leido
最近深度学习在机器视觉CV、自然语言处理NLP领域表现出强大的潜力，各种深度学习/机器学习框架也层出不穷。TensorFlow是google于去年(2015.11)开源的深度学习框架，截止目前(2016-11-28)Github上已经有38000+的star数，称之为最近最受欢迎的深度学习框架一点也不过分。
本着学习TensorFlow和RNN的目的，前些天发现了char-rnn这个有趣的项目，具体就是基于字符预测下一个字符，比日说已知hello的前四个字母hell，那我们就可以据此预测下一个字符很可能是o,因为是字符char级别的，并没有单词或句子层次上的特征提取，相对而言比较简单易学。
据国外媒体报道，有家新公司在打造一种经过人工智能（AI）技术增强的耳机产品，其背后的理念是 AI人耳比普通的人耳要好使。
我们往往要在喧闹环境中专注于特定的声音——如孩子的哭喊声，在嘈杂的俱乐部中听朋友说话等等——这并不容易做到。要是人工智能能够让我们的耳朵变得更加智能呢？有家公司打算明年初推出这种智能平台：售价299美元的蓝牙耳机。他们的真正目的是什么呢？揭开AI增强的人耳听觉的序幕。（这可能也预示着手机的末日。）
该款耳机名为Here One。
目前，深度学习已经广泛应用于各个领域，很多童鞋想要一探究竟，这里抛砖引玉的介绍下最火的深度学习开源框架tensorflow。
雷锋网按：本文原载于Qunar技术沙龙，原作者已授权雷锋网发布。作者孟晓龙，2016年加入Qunar，目前在去哪儿网机票事业部担任算法工程师。热衷于深度学习技术的探索，对新事物有着强烈的好奇心。
目前主流的TensorFlow。用tensorflow这样工具的原因是：它允许我们用计算图（Computational Graphs）的方式建立网络。同时又可以非常方便的对网络进行操作。下面就是对计算图的直观讲解。
注：看完这部分内容的人，可以紧接着实现一个神经网络：代码演示LV1。
在“数据为王”的今天，越来越多的人对数据科学产生了兴趣。数据科学家离不开算法的使用，那么，数据科学家最常用的算法，都是哪些呢？
最近，著名的资料探勘信息网站KDnuggets策划了十大算法调查，这次调查对数据科学家常用的算法进行排名，并发现最“产业”和最“学术”的算法，还对这些算法在过去5年间（2011~2016）的变化，做了一番详细的介绍。
这次调查结果，是基于844名受访者投票整理出来。
KDnuggets总结出十大算法及其投票份额如下：
请参阅文末的所有算法和方法的完整列表。