無論計算機未來在社會中扮演什么角色，杰夫·迪恩(Jeff Dean)都將在結果中發揮強大的作用。作為谷歌人工智能技術研究小組的負責人，他領導的工作覆蓋面十分廣泛，對從研發自動駕駛汽車到制造機器人，再到谷歌強大的在線廣告業務等方方面面都做出了貢獻。
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如今，根據在地球上觀測到的太陽和火星的運行軌跡，一種受大腦啟發的機器學習算法計算出了太陽位于太陽系的中心。而天文學家花了幾個世紀才弄明白這個道理。
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在過去的幾年中，信息安全一直都是基于防病毒方案、隔離技術和加密技術的組合。政府機構和信息安全公司愿意采用跟蹤互聯網流量的方法，并根據其簽名查找可疑材料。這些技術重點是在出現問題后去檢測惡意軟件，并去實現良好數據與惡意軟件之間的隔離。但是，如果惡意軟件未被檢測到，它可能會在系統后臺中潛伏數月甚至數年，并在以后變得活躍。
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高煥堂 （臺灣VR產業聯盟主席，廈門VR/AR協會榮譽會長兼顧問） 摘?要：AI機器學習的基礎活動之一就是提取特征。本文通過舉例和比喻來領悟特征的含義，以及理解特征提取的方法和目的。而且，從人為的特征提取，開始思考由AI機器自動提取特征的途徑，邁向深度學習之路。 1 從認識特征出發 1.1 以狗和兔子為例 據說古代有一位小公主（例如大清時代的格格），常常到荒郊野外去玩，攜帶一只狗去出行。為什么她要攜帶狗呢? 因為狗兒天生就最熟悉兔子的特征，而且兔子的特征也最吸引狗兒們，所以狗兒喜歡又擅長于探索
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從家居或商業應用，到互聯車輛，邊緣計算貫穿整個物聯網。隨著數據量的增加，這種計算需要具有最優網絡安全功能與最高功能安全級別的強大互聯邊緣計算平臺。創新通常成波出現（圖1）。一些創新浪潮遵循著發展路徑，例如，從早期的大型機到小型計算機，最后過渡到如今眾所周知的緊湊型計算機，這種變化是循序漸進的。考慮到計算能力隨時間推移變得更加強大、外形尺寸更加緊湊、軟件開發更加簡單，這種過程也非常合理。其他創新浪潮則更加劇烈。從手機到智能手機的過渡以及向物聯網的快速轉變就是這樣的例子。圖1：創新浪潮：物聯網和人工智能是邊緣
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思科2019年6月11日宣布推出旨在簡化網絡管理并讓網絡更加安全的軟件創新。如今，隨著企業越來越多地投資數字技術，不斷增多的工作負載往往讓IT團隊疲于應對。為了減輕這一負擔，并使IT能夠專注于提供創新，思科推出了全新的人工智能和機器學習功能，讓IT團隊能夠利用獨特的網絡洞察，快速高效地開展工作。在這些擴展功能中，思科還推出了能夠在整個企業網絡上提供更高效地管理用戶和應用的創新功能，包括園區網絡和廣域網、以及數據中心和物聯網邊緣等。
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摘?要：介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網絡的邊緣。 關鍵詞：人工智能；機器學習；邊緣；Cortex-M 人工智能(AI)及其子集機器學習(ML)均代表著人類生存的重要發展里程碑。雖然人們仍然在爭論一些道德問題，但AI和ML所提供的潛在好處實在令人難以抗拒。 AI是一個非常廣泛的主題（如圖1），在這里詳細介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網絡的邊緣。 1 什么是機器學習？ “機器能夠思考嗎？”這個問題促使偉大的科學家Alan Turing開發了“圖靈測試(Turing test)”，今天這
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總部位于瑞典的自動駕駛軟件公司Zenuity，成為第一家與CERN（歐洲核子研究組織）就開發面向自動駕駛汽車的快速機器學習開展合作的汽車公司。
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Marvell(美滿電子)還真能玩，不但聯合東芝為SSD帶來了以太網訪問能力，還讓SSD變聰明了，要打造“計算存儲”(Computational Storage)，SSD不再只是扮演數據存儲的角色，還要參與計算。Marvell正在將機器學習引擎引入到SSD主控之中，使其可以從CPU、GPU那里接手一些推理工作，直接處理自己內部保存的數據，而無需進行傳輸交換。硬件上，Marvell使用了一大堆數據排線，連接SSD與FPGA，而軟件上也有了比較成熟的進展。FMS 2019峰會上，Marvell就展示了這種計算
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專家指出，利用機器學習算法將臨床與分子數據結合，將成為“未來的潮流”。
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據外媒報道，美國密歇根大學（University of Michigan）衍生初創公司Voxel51發布了一款旗艦產品，一個軟件平臺，可更容易、更迅速、更便宜地訪問具豐富潛力的視頻數據。該軟件的目標客戶是從事視頻業務，但是難以從視頻中提取所需信息的公司。雖然視頻內有豐富的數據形式，但是由于極具復雜性、文件大且缺乏文字等定義單元，因而很難對視頻數據進行分析和搜索。
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每個人的走路方式都各有不同，而且它還會泄露有關你的更多秘密，比如你每時每刻的情緒。舉例來說，當你感到壓抑或沮喪時，你更有可能耷拉著肩膀，而不是昂首闊步地走路。
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近日在“Google Solve with AI”活動上，Google 資深研究員、Google AI 負責人Jeff Dean發表演講時指出，機器學習是解釋AI最好的一個方法。機器學習能通過數據的積累，自動收集信息，建立強大的數據庫，并找到一個模式，可以利用數學的運算進行推理。“但是怎么使用訓練出來的功能，又是另一個命題了。”
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奔跑、攀援、摔倒、爬起，對于野外動物來說，這些動作是與生俱來的本能。我們人類出生后，掌握這些動作的時間相對慢一些或者需要訓練，但作為彌補，我們擁有非常精細的手部運動技能，可以從容操作各種工具。 而眾所周知，無論是優雅地行走還是自然地抓取，機器人在這方面的表現一直不盡如人意，步態運動的協調性和機器手的靈巧度一直是業界難題。 但現在，情況正一點點發生變化。 據日前英國《自然》新聞與觀點文章稱，歷經幾十年，機器人終于在機器學習的幫助下，開始掌握自然地行走、奔跑和抓物的技能了。這一突破，被認為拉開了具有
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