- 人工智能將如何重塑人們的職業生涯?會讓人們更健康?如何提高分辨真假視頻的能力?最近的TED演講探討了一些有趣的人工智能問題。
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人工智能 機器學習
- UltraSoC日前宣布其嵌入式分析架構實現了一次重大擴展，支持設計人員和創新者將強大的、由數據驅動的功能集成至他們的產品中。汽車、存儲和高性能計算行業的開發人員現在可以在其產品中集成更復雜的、基于硬件的安全、防護、和性能微調功能，同時在系統級芯片(SoC)開發周期中使用UltraSoC的技術，還將在產品上市時間和成本方面獲得極大優勢。 這些新功能支持SoC設計人員構建具有多達65,000個組件的片上監測和分析系統，從而為擁有數千個處理器的系統提供無縫支持。未來隨著功能的迭代將可以支持擁有更多數量處
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UltraSoC 機器學習 人工智能
- 機器學習，有時也稱為計算智能，近年來已經突破了一些技術障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網絡、電子商務，甚至醫藥和醫療保健等領域取得了重大進展。機器學習是人工智能的一個領域，其目標是開發學習計算技術以及構建能夠自動獲取知識的系統。 學習系統是一種計算機程序，它通過成功解決過去的問題積累的經驗做出決策。盡管應用時間不長，但是有許多不同的學習算法，該領域是計算領域最熱門的領域之一，并且定期發布一些新的技術和算法。 機器學習vs人工智能 許多人認為機器學習和人工智能的含義是一樣的，但這并不十分準確。人工
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數據挖掘 機器學習 深度學習
- 機器學習，有時也稱為計算智能，近年來已經突破了一些技術障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網絡、電子商務，甚至醫藥和醫療保健等領域取得了重大進展。機器學習是人工智能的一個領域，其目標是開發學習計算技術以及構建能夠自動獲取知識的系統。
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數據挖掘 機器學習 深度學習
- 最近，全球知名創投研究機構CBInsights發布最新的全球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公司數量幾乎翻了一番，達到17家，而一年前只有9家。 據悉，該名單包括提供人工智能SaaS、為人工智能應用構建芯片、或以創新方式使用機器學習來構建核心產品的初創公司，但是排除了硬件機器人初創企業和AR/VR公司。具體名單如下：
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AI CBInsights 機器學習
- 如今的世界，現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?”，現實中的每個人都在不知不覺中成為萬物連接的一個節點，連接成為未來社會的主旋律。不久前，e星球發布了2019年未來汽車、智慧工廠、+AI、IoT+、新品基地與中國力量這6大關鍵詞。其中，物聯網作為未來科技發展的重要方向，不僅受基礎設施建設、基礎性行業轉型和消費升級三大周期性發展動能的驅動，處于不同發展水平的領域和行業也成波次地動態推進物聯網的步伐。 從本質上說，物聯網并不是一個很新的技術
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物聯網 機器學習 邊緣計算
- 2014年，斯坦福大學啟動了“AI100”項目，即“人工智能百年研究”。該項目集結了各領域頂尖的研究人員，旨在研究并預測人工智能將如何發展，及其對人類和社會的影響。
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人工智能 機器學習
- 人工智能或許能解決一些科學和行業最棘手的挑戰，但要實現人工智能，需要新一代的計算機系統。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，機器學習可以加速一千倍。
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IBM 模擬芯片 機器學習
- 近日，由劍橋大學領導的研究人員設計了一種用于藥物發現的機器學習算法，該算法的效率是工業標準的兩倍，可以加快開發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的蛋白質。 藥物發現的一個關鍵問題是預測一個分子是否會激活特定的生理過程。所以研究人員會構建一個統計模型尋找已知的激活過程的分子之間的化學模式，但是建立這些模型的數據是有限的，因為實驗成本很高，并且不清楚哪種化學模式在統計上是有意義的。 劍橋卡文迪什實驗室的阿爾法·李博士認為
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機器學習
- 全球第二大市場研究機構MarketsandMarkets日前發布報告稱，2018年AI制造市場規模為10億美元，預計到2025年這一數字將增長為172億美元，預測期(2018—2025年)內的年復合增長率為49.5%。 報告指出，大數據以及風險資本投資的增加是推動AI制造業市場不斷增長的主要因素。此外，不斷發展的工業物聯網和自動化也進一步推動了AI制造業市場的增長。 作為一項極具發展前景的前沿領域，人工智能與制造業的融合發展，其根本目的是提高效率，降低成本。而現階段AI在制造業的主要技術為機器
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AI 機器學習
- 人工智能和機器學習并不能解決所有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，謹慎使用這些技術可以使安全團隊在大規模運營時更加輕松。 人工智能和機器學習已經成為IT行業的流行術語，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品已經投放市場，但有些產品的能力讓人質疑。 機器學習包括收集數據、提取數據中的特定功能以訓練模型，以及對這些模型的應用和不斷調整以確保期望的結果。很多企業現在使用這些技術，但在安全性方面，當維度相對較小時最有效。機器學習在自動化技術方面尤其有用，這對于云
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人工智能 機器學習
- 人工智能和機器學習并不能解決所有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，謹慎使用這些技術可以使安全團隊在大規模運營時更加輕松。人工智能和機器學習已經成為IT行業的流行術語，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品已經投放市場，但有些產品的能力讓人質疑。
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- 2019年看起來已經像是一個不凡之年，一些重要的趨勢和創新似乎正在從多個方面顛覆變半導體行業。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是件很有意思的事情。這篇文章不是意法半導體的產品規劃，更不是什么市場預測，而是我們對當下行業流行趨勢的簡單概述。 10. 預測性維護 由于傳感器等技術的巨大進步，預測性維護成為工業應用的新紀元。舉一個例子，現在用ISM330DLC等電容式MEMS傳感器替代壓電式MEMS器件開發系統，在節省成本的同時對性能的影響微乎其微。隨著預測性維護開始進入消費市場，
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意法半導體 機器學習 MEMS
- 全球第二大市場研究機構MarketsandMarkets日前發布報告稱，2018年AI制造市場規模為10億美元，預計到2025年這一數字將增長為172億美元，預測期(2018—2025年)內的年復合增長率為49.5%。報告指出，大數據以及風險資本投資的增加是推動AI制造業市場不斷增長的主要因素。此外，不斷發展的工業物聯網和自動化也進一步推動了AI制造業市場的增長。
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AI 計算機視覺 機器學習
- 機器學習和云計算技術在2019年仍然成為“熱門話題”。隨著技術的發展和進步，那些在機器學習和云計算采用方面不受重視的組織可能會發現自己落后于人。而人們在行業市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功，組織必須將數據放在他們關注的平臺和中心。 機器學習 根據調研機構Gartner公司的調查，機器學習有望改變業務流程。它不僅可以重新配置勞動力，優化基礎設施行為，還可以通過快速改進的決策制定和流程優化來整合行業。 而且，更加令人興奮的是人們正處在企業機器學習轉型的開始階段。機器學習將越來越成為核心
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機器學習，云計算
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