隨著時間的推移，世界各地的電影制片廠和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著巨大的價值，或者可以作為大數據應用程序的一部分加以分析，從而為我們提供精確的預測、關聯分析，或為我們帶來期望的結果。為了得到最終結果，我們應該把這些內容用可靠且經濟的方式存儲起來，確保萬無一失。這樣才能通過數據分析、人工智能(AI)和機器學習(ML)開啟貨幣化的道路。而媒體庫和分析平臺的構建，既可以在企業本地，也可以在云端完成，或著由二者結合來完成。 選擇一個供應商購買
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人工智能 機器學習
無論是在醫療、旅游、還是商業活動，以人工智能為代表的新技術正在徹底改變人與人之間的交流方式，并將打破身體、地域、國別、語種的各種限制。未來，我們的交流對象也將不再局限在人類，可以是機器、可以是動物。
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語音技術 機器學習
過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節節退敗，屢敗屢戰，而多任務處理(multi-tasking)幾乎是為數不多可以讓人類驕傲的事情了。人們可以同時打開8個網站、數份文檔和一個交友軟件，即使正在專心處理其中一件事，只要突然收到一條回復或更新提醒，也能夠快速安排。對機器而言，要在同一時間完成這樣的任務顯然有點困難，因此，多任務處理一直被視為人類獨有的技能點。 然而，這個優勢也將失去了。 近幾年，Alphago、視頻識別、指紋解鎖、圖片識別、語音轉文字、機器人看病等一系列事件，使我們深刻的感受到人工
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機器學習 AI
偏見是指個人對他人或其他群體所持有的缺乏充分事實依據的認識和態度，而機器學習中的偏差則是由缺乏足夠的特征和用于訓練模型的相關數據集不全面引起的。機器學習算法在訓練中嚴格按照其數學構造和數據執行任務，準確完成人類所輸入的內容，因此，機器學習模型的偏差通常是由設計和收集相關數據的人的“偏見”造成的。 數據科學家在構建算法并對機器學習進行訓練時，源自其本身某種程度的偏見會不可避免地蔓延到AI模型中，比較幸運的是，機器學習的偏差能夠被檢測和規避。不過，相關的研究人員仍需保持警惕。本文總結了需要了解和防范的4
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機器學習
機器學習定義：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E(一個程序從經驗E中學習解決任務T進行某一任務量度P，通過P測量在T的表現而提高經驗E(另一種定義
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機器學習 監督學習 無監督學習
10月24日上午消息，據中國臺灣地區媒體iThome.com.tw報道，Google在2018 ACM多媒體會議上，推出一種使用機器學習來標注圖片界面，讓使用者快速為圖片中物體標記出輪廓以及標簽，提高整體標記速度達三倍。 由于現代基于深度學習電腦視覺模型的性能，取決標簽訓練資料的多少，越大的資料庫將能讓機器學習有更好的表現。Google在許多深度學習的研究都一再提到，高品質的訓練資料取得并不容易，而這個問題已經成為發展電腦視覺的主要瓶頸，對于諸如自動駕駛、機器人或是圖片搜尋等這類以像素為辨識基礎的工
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谷歌，機器學習
據科技日報報道，英國《自然·醫學》雜志23日在線發表了一項人工智能與醫學研究：英國科學家報告了一個名為“AI臨床醫生”(AI Clinician)的學習智能體。“AI臨床醫生”通過強化學習，能幫助人類醫生改進實時決策，在全球范圍內提高敗血癥的治療效果，進而每年挽救萬千條生命。 敗血癥是一種嚴重威脅生命的疾病，患者機體對炎癥感染產生極端反應，導致組織和器官受損。敗血癥是全球第三大死亡原因和醫院內死亡的主要原因。治療敗血癥的關鍵是正確施用注射液和藥物，以幫助病人維持血壓穩定。但是，目前的臨床實踐尚未達到
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機器學習
美光科技公司今天在愛達荷州議會大廈前舉辦慶典，歡慶公司成立 40 周年。美光在全球的辦事機構舉辦了多場慶祝活動。 美光科技于40 年前在美國博伊西成立，從一家初創公司逐步發展成為全球第四大半導體公司，擁有業界最廣泛的存儲解決方案組合。如今，美光在世界 17 個國家/地區擁有 34000 多名員工。在發展過程中，美光科技貢獻了近 40000 項專利，其對創新的追求推動著公司不斷發展壯大。過去 40 年間，美光的高性能存儲解決方案助力各種終端應用(如個人計算、智能手機、網絡和云計算)實現了多項更廣泛的技
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美光科技 機器學習 自動駕駛
恩智浦面向重點應用領域推出的eIQ邊緣智能軟件環境和可自定義的系統級解決方案，邊緣節點開發人員如今可利用數學升級來推動云上機器學習(ML)的歷史性發展。 eIQ軟件環境包括構建和優化云訓練ML模型所需的工具，可在工業、物聯網(IoT)和汽車應用等各領域資源受限的邊緣設備中高效運行。一鍵式完成生產的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應用領域。通過節省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬家產品需要機器學習功能的客戶得償所愿。 恩智浦資深副總裁兼微控制器業務總經理Geoff Lees表示：“我
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恩智浦 機器學習
借助恩智浦面向重點應用領域推出的eIQ邊緣智能軟件環境和可自定義的系統級解決方案，邊緣節點開發人員如今可利用數學升級來推動云上機器學習(ML)的歷史性發展。 eIQ軟件環境包括構建和優化云訓練ML模型所需的工具，可在工業、物聯網(IoT)和汽車應用等各領域資源受限的邊緣設備中高效運行。一鍵式完成生產的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應用領域。通過節省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬家產品需要機器學習功能的客戶得償所愿。 恩智浦資深副總裁兼微控制器業務總經理Geoff Lees表示：
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恩智浦 機器學習
IDC報告顯示，預計機器學習工具和解決方案的企業級采用率將在本十年結束前達到65% - 并且支出將達到460億美元。平均而言，55%的企業CIO已將機器學習視為業務加速的核心優先事項之一。本文重點介紹了2019年機器學習將如何繼續發展。 以下是億歐智庫為您帶來的精選分享： 機器學習的新用例即將出現 今年早些時候，美國陸軍宣布將使用定制的機器學習軟件工具用于戰斗車輛的預測性維護。換句話說，機器學習將能夠預測車輛可能需要何時以及何種類型的維修服務。另一個有趣的機器學習用例是根據之前股票收益的記錄預測
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機器學習 人工智能
如今已是2018年，人工智能比以往任何時候都更接近科幻小說。
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人工智能 機器學習
人工智能和機器學習一直以來都頗受企業關注，很多企業榨干腦汁的去思考怎樣從中受益，但實現路程依舊艱難。
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人工智能 機器學習
9月6日，以“AI賦能，驅動未來”為主題的2018中國人工智能峰會(CAIS 2018)在南京國際博覽會議中心成功召開。本次峰會匯聚了Leslie Valiant、吳恩達、周志華、李波等人工智能領域的多位頂級大咖以及京東、ARM、華為、小米、拜騰等企業代表。其中，2010年圖靈獎得主、英國皇家學會會士，美國科學院院士，哈佛大學教授Leslie Valiant帶來了主題為《Challenges for Machine Learning》的演講 。 Leslie Valiant在演講中說，人類在1950
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機器學習 人工智能
新思科技推出一種回歸模式加速器，其為基于人工智能(AI)最新形式的驗證應用。作為新思科技VC Formal?解決方案的組成部分，VC Formal采用頂尖的機器學習算法，將設計和驗證周期中的性能驗證速度提高10倍。此應用還可加速形式屬性驗證，以便后續運行實現更好的形式收斂。回歸模式加速器應用還能夠在每日回歸測試時顯著節省計算資源，以驗證復雜的芯片系統(SoC)設計，從而在過去無法實現的情況下運行形式驗證。 意法半導體研發設計經理David Vincenzoni表示，“作為領先的集成設備制造商，意法半
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機器學習介紹
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