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        EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學(xué)習(xí)

        機器學(xué)習(xí)vs.人工智能:定義和重要性

        • 機器學(xué)習(xí),有時也稱為計算智能,近年來已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙,并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù),甚至醫(yī)藥和醫(yī)療保健等領(lǐng)域取得了重大進展。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個領(lǐng)域,其目標是開發(fā)學(xué)習(xí)計算技術(shù)以及構(gòu)建能夠自動獲取知識的系統(tǒng)。
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        CBInsights公布全球32家AI獨角獸名單:中國占10 美國占17

        •   最近,全球知名創(chuàng)投研究機構(gòu)CBInsights發(fā)布最新的全球AI獨角獸公司名單,總計32家。其中來自美國和中國的最多,美國有17家,中國有10家,其余的還有來自英國、日本、以色列。名單顯示,2018年,估值達到10億美元的人工智能初創(chuàng)公司數(shù)量幾乎翻了一番,達到17家,而一年前只有9家。  據(jù)悉,該名單包括提供人工智能SaaS、為人工智能應(yīng)用構(gòu)建芯片、或以創(chuàng)新方式使用機器學(xué)習(xí)來構(gòu)建核心產(chǎn)品的初創(chuàng)公司,但是排除了硬件機器人初創(chuàng)企業(yè)和AR/VR公司。具體名單如下:      
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        深耕物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的核心要點,2019年慕尼黑上海電子展為您揭秘

        •   如今的世界,現(xiàn)金變成了微信和支付寶;逛商場變成逛淘寶;叫出租車變成叫滴滴;“您好”變成“您家WIFI密碼是什么?”,現(xiàn)實中的每個人都在不知不覺中成為萬物連接的一個節(jié)點,連接成為未來社會的主旋律。不久前,e星球發(fā)布了2019年未來汽車、智慧工廠、+AI、IoT+、新品基地與中國力量這6大關(guān)鍵詞。其中,物聯(lián)網(wǎng)作為未來科技發(fā)展的重要方向,不僅受基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、基礎(chǔ)性行業(yè)轉(zhuǎn)型和消費升級三大周期性發(fā)展動能的驅(qū)動,處于不同發(fā)展水平的領(lǐng)域和行業(yè)也成波次地動態(tài)推進物聯(lián)網(wǎng)的步伐。  從本質(zhì)上說,物聯(lián)網(wǎng)并不是一個很新的技術(shù)
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        斯坦福大學(xué)AI100報告:“人工智能+醫(yī)療”五大場景,人機協(xié)作是大范圍應(yīng)用前提

        • 2014年,斯坦福大學(xué)啟動了“AI100”項目,即“人工智能百年研究”。該項目集結(jié)了各領(lǐng)域頂尖的研究人員,旨在研究并預(yù)測人工智能將如何發(fā)展,及其對人類和社會的影響。
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        IBM:模擬芯片可為機器學(xué)習(xí)加速1000倍

        • 人工智能或許能解決一些科學(xué)和行業(yè)最棘手的挑戰(zhàn),但要實現(xiàn)人工智能,需要新一代的計算機系統(tǒng)。IBM在博客中的一篇文章中指出,通過使用基于相變存儲器(Phase-Change Memory,簡稱PCM)的模擬芯片,機器學(xué)習(xí)可以加速一千倍。
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        機器學(xué)習(xí)算法,攻克難疾的新救星

        •   近日,由劍橋大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的研究人員設(shè)計了一種用于藥物發(fā)現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)算法,該算法的效率是工業(yè)標準的兩倍,可以加快開發(fā)新的疾病治療方法的進程。    研究人員使用他們的算法來識別新的分子,激活了一種被認為與阿爾茨海默病和精神分裂癥相關(guān)的蛋白質(zhì)。  藥物發(fā)現(xiàn)的一個關(guān)鍵問題是預(yù)測一個分子是否會激活特定的生理過程。所以研究人員會構(gòu)建一個統(tǒng)計模型尋找已知的激活過程的分子之間的化學(xué)模式,但是建立這些模型的數(shù)據(jù)是有限的,因為實驗成本很高,并且不清楚哪種化學(xué)模式在統(tǒng)計上是有意義的。  劍橋卡文迪什實驗室的阿爾法·李博士認為
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        AI持續(xù)升溫:2025全球AI制造業(yè)市場規(guī)模將達172億美元

        •   全球第二大市場研究機構(gòu)MarketsandMarkets日前發(fā)布報告稱,2018年AI制造市場規(guī)模為10億美元,預(yù)計到2025年這一數(shù)字將增長為172億美元,預(yù)測期(2018—2025年)內(nèi)的年復(fù)合增長率為49.5%。    報告指出,大數(shù)據(jù)以及風(fēng)險資本投資的增加是推動AI制造業(yè)市場不斷增長的主要因素。此外,不斷發(fā)展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化也進一步推動了AI制造業(yè)市場的增長。  作為一項極具發(fā)展前景的前沿領(lǐng)域,人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展,其根本目的是提高效率,降低成本。而現(xiàn)階段AI在制造業(yè)的主要技術(shù)為機器
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        人工智能和機器學(xué)習(xí)帶來的云安全問題

        •   人工智能和機器學(xué)習(xí)并不能解決所有IT世界的安全問題,盡管一些宣傳和炒作可能會暗示這一點。但是,謹慎使用這些技術(shù)可以使安全團隊在大規(guī)模運營時更加輕松。  人工智能和機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為IT行業(yè)的流行術(shù)語,有時會被納入安全性營銷信息中。許多宣傳其算法能力的產(chǎn)品已經(jīng)投放市場,但有些產(chǎn)品的能力讓人質(zhì)疑。  機器學(xué)習(xí)包括收集數(shù)據(jù)、提取數(shù)據(jù)中的特定功能以訓(xùn)練模型,以及對這些模型的應(yīng)用和不斷調(diào)整以確保期望的結(jié)果。很多企業(yè)現(xiàn)在使用這些技術(shù),但在安全性方面,當(dāng)維度相對較小時最有效。機器學(xué)習(xí)在自動化技術(shù)方面尤其有用,這對于云
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        人工智能和機器學(xué)習(xí)會帶來云安全問題

        • 人工智能和機器學(xué)習(xí)并不能解決所有IT世界的安全問題,盡管一些宣傳和炒作可能會暗示這一點。但是,謹慎使用這些技術(shù)可以使安全團隊在大規(guī)模運營時更加輕松。人工智能和機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為IT行業(yè)的流行術(shù)語,有時會被納入安全性營銷信息中。許多宣傳其算法能力的產(chǎn)品已經(jīng)投放市場,但有些產(chǎn)品的能力讓人質(zhì)疑。
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        2019年趨勢和創(chuàng)新,今年都有哪些看點?

        •   2019年看起來已經(jīng)像是一個不凡之年,一些重要的趨勢和創(chuàng)新似乎正在從多個方面顛覆變半導(dǎo)體行業(yè)。因此我們認為,探究一下讓未來12個月變得令人期待的技術(shù)是件很有意思的事情。這篇文章不是意法半導(dǎo)體的產(chǎn)品規(guī)劃,更不是什么市場預(yù)測,而是我們對當(dāng)下行業(yè)流行趨勢的簡單概述。  10. 預(yù)測性維護  由于傳感器等技術(shù)的巨大進步,預(yù)測性維護成為工業(yè)應(yīng)用的新紀元。舉一個例子,現(xiàn)在用ISM330DLC等電容式MEMS傳感器替代壓電式MEMS器件開發(fā)系統(tǒng),在節(jié)省成本的同時對性能的影響微乎其微。隨著預(yù)測性維護開始進入消費市場,
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        AI持續(xù)升溫:2025年全球AI制造業(yè)市場規(guī)模將達172億美元

        • 全球第二大市場研究機構(gòu)MarketsandMarkets日前發(fā)布報告稱,2018年AI制造市場規(guī)模為10億美元,預(yù)計到2025年這一數(shù)字將增長為172億美元,預(yù)測期(2018—2025年)內(nèi)的年復(fù)合增長率為49.5%。報告指出,大數(shù)據(jù)以及風(fēng)險資本投資的增加是推動AI制造業(yè)市場不斷增長的主要因素。此外,不斷發(fā)展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化也進一步推動了AI制造業(yè)市場的增長。
        • 關(guān)鍵字: AI  計算機視覺  機器學(xué)習(xí)  

        機器學(xué)習(xí)和云計算技術(shù)的數(shù)據(jù)未來

        •   機器學(xué)習(xí)和云計算技術(shù)在2019年仍然成為“熱門話題”。隨著技術(shù)的發(fā)展和進步,那些在機器學(xué)習(xí)和云計算采用方面不受重視的組織可能會發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們在行業(yè)市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功,組織必須將數(shù)據(jù)放在他們關(guān)注的平臺和中心。  機器學(xué)習(xí)  根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司的調(diào)查,機器學(xué)習(xí)有望改變業(yè)務(wù)流程。它不僅可以重新配置勞動力,優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施行為,還可以通過快速改進的決策制定和流程優(yōu)化來整合行業(yè)。  而且,更加令人興奮的是人們正處在企業(yè)機器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型的開始階段。機器學(xué)習(xí)將越來越成為核心
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        機器學(xué)習(xí)的崛起:從無人駕駛到AI醫(yī)療,人們已進入深度學(xué)習(xí)的新世界

        • 不久之前,人們還常說,計算機視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來,這句話要改寫了。計算機不僅能和大多數(shù)成年人一樣識別圖片中的物體,在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16 歲的青少年。更神奇的是,如今的計算機不再是被動按照指令識別和駕駛,而是像自然界的生命由數(shù)百萬年前開始進化那樣,自主地從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。
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        機器學(xué)習(xí)在無人駕駛中的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

        • 1月10日,在青島舉行的2019國家智能產(chǎn)業(yè)峰會智能駕駛平行論壇上,孫振平研究員結(jié)合國內(nèi)外機器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和課題組近年來的一些研究成果,向與會人員分享了題為《機器學(xué)習(xí)在無人駕駛中的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨挑戰(zhàn)》的精彩報告。
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        人工智能浪潮下未來工作形態(tài)如何變革?

        • 隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用到標準化、重復(fù)性的機械自動化過程,銀行和保險等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少,而且在形式上也在發(fā)生改變。“半人馬智能”(即人機合作智能)在軟件編程等核心工作領(lǐng)域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結(jié)合,形成一種共生關(guān)系,推動生產(chǎn)率的顯著提升。
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        機器學(xué)習(xí)介紹

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        歡迎您創(chuàng)建該詞條,闡述對機器學(xué)習(xí)的理解,并與今后在此搜索機器學(xué)習(xí)的朋友們分享。    創(chuàng)建詞條

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