mit csail

网易科技讯9月15日消息，据VentureBeat报道，人类利用对物理世界的隐含理解来预测物体的运动，并推断它们之间的相互作用，但机器人很难实现这些逻辑上的飞跃。不过，在麻省理工学院（MIT）下属计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）发布的最新论文中，研究人员描述了一个被称为“时间关系网络”(TRN)的人工智能系统，

雷锋网 AI科技评论按：在网上看视频时，缓冲或像素化现象时有发生，极其影响观看体验。现在，MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）利用神经网络算法，最大化地缓解了这种现象。将这种算法应用到YouTube或Netflix等网站之后，观众将会获得更好的体验。此外，这项技术还能应用于VR，缓解现有的网络带宽不够的问题。

选自MIT CSAIL机器之心编译参与：李亚洲包括 MIT 计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）的研究员在内一组团队创造出了一系列新算法，能够高效的在高维数据中拟合概率分布。 　　 数据分析，尤其是大数据分析，大多是将数据拟合到数学模型的问题，最熟悉的例子就是线性回归，也就是找到数据点近似分