deep learning

深度學習可說是人工智能的核心技術之一，多年來已經發展出不少的應用，不過傳統的電腦算法仍然有一定的優勢。DeepMind

在無線通訊的世界中，頻譜是一個相當有限的資源，小規模的無線通訊可能要花不少時間才找到沒有干擾的頻道，在無線通訊越來越普及

勒索軟件近年肆虐全球，Sophos 的《2019 年網絡威脅報告》亦指出今年網絡罪犯勢將增加向鎖定目標發動預謀的勒索軟件

人工智能和深度學習登記處的發展如日中天，不過在應用這些技術時，則仍然有相當的技術門檻。Facebook 人工智能研究主管

特首在 2018 年的施政報告中，提及到要撥款超過 200 億予大學發展科研項目，雖然沒有特別提及投放資源培訓科研人才，

人工智能的開發需要不少資源才可以完成，因此一個好的開發平台對開發者而言相當重要。最近 Linux 基金會旗下的組織發佈了

繪圖晶片公司輝達 (NVIDIA) 日前悄悄修改了用戶授權合約，禁止在資料中心使用消費等級的 Geforce 系列顯示卡來深度學習。換句話說，就是只能使用輝達旗下的高階 Tesla 系列做深度學習。不過，Tesla 系列的顯示卡價格是 GeForce 價格的好幾倍，相關舉動已引起部分進行深度學習的企業不滿。

不少專家指大數據是智慧城市有效實踐的基礎，而如何應用大數據更是其中關鍵。政府的政策和城市規劃的配合是一方面，同時亦需要科技公司積極投入研發更廣泛的大數據應用，近期舉辦的亞太雲端科技博覽上，多間國際供應商就展出他們的最新解決方案，其中 HIKVISION 就展示了他們應用深度學習，智能分析安防監控影像的技術方案。

機器學習、深度學習這些人工智能相關的解決方案用途甚廣，早前我們報導過有色情網站用演算法讓用戶可透過「以圖搜尋」找出相似女星，其實搜尋引擎上篩選不雅內容時亦會用到類似的技術。近日 Yahoo 就宣佈在 GitHub 上開源其偵測不適宜工作場所 (NSFW) 圖像的深度學習方案，據指這可能是首個識別 NSFW 圖像的開源演算法。

提到開源的深度學習 (Deep Learning) 開發框架，相信不少人首先想起的是外國研究機構和科技企業，如 Google 的 TensorFlow 和 Facebook 的 Torch 等。其中 Google 更與 Udacity 合作推出免費深度學習課程，TensorFlow 亦是開源代碼平台 GitHub 上數一數二受歡迎的開發框架。常被譽為中國 Google 的百度亦一直有發展深度學習技術，旗下的翻譯、搜尋排名及度秘聊天機械人等產品自然不乏深度學習技術的應用。該公司近日就宣布開源其用於開發人工智能的深度學習開發框架 Paddle，上傳到開源代碼平台 GitHub 上。