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人工智能可以說是無處不在，衛生保健領域也不例外。話雖如此，但由于監管審批機制并沒有與時俱進地向前發展，所以要將人工智能應用在醫療保健領域使其發揮最大作用，造福人類需要更長時間。 Zebra Medical Vision為醫療行業提供了一個深度學習的圖像分析平臺。該公司今天宣布，其冠狀動脈鈣化評分算法獲得了FDA 510(k)的許可。這對這家以色列公司來說是一個重大的進步。該公司在6月份籌集了3000萬美元，用于在美國市場推廣其產品。 Zebra的技術可以通過人工智能算法準確捕捉到被誤診的疾病、早期
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AI
相比與國外領先水平相差十余年甚至更多、在追趕巨頭時遭遇生態壁壘等諸多阻礙的傳統芯片行業， AI芯片行業顯然并無“輸在起跑線”的壓力，在這一全新的賽道上，中國有機會逆風翻盤。
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AI 芯片
智能穿戴產品已融入日常生活中，而隨著AI的迅速發展，以及消費者對于健康生活型態日益重視，為帶給消費者更佳的使用體驗，穿戴式設備的功能不斷推陳出新，而這些應用皆有賴大數據的整合處理，實現智能化的深度資訊搜集與分析，因而驅動傳感器的精確度需求大增。
穿戴式設備商機持續成長，根據市場研究機構IDC預估，2021年智能穿戴設備出貨量將達2億4010萬臺，相較于2017年的1億2550萬臺，市場成長將近一倍，5年復合成長率達18.2%;而穿戴式產品的使用定位也逐漸明朗，目前多以運動、定位、通話、支付為主，
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AI 穿戴設備 傳感器
在《科技之巔》一書的開篇，就有這樣一段論述：
人類最重要的進化就是學會使用工具，有了技術……人類歷史就是一部技術史。
科學與技術，實際以“流水線”模式銜接推進。基礎研究發現原理、規律，打開視野和思路;應用研究探索其技術或商業的可行性，通過技術開發成功轉化成有用的產品。
當其他公司還在AI賽道追求一城一池得失，用不能大規模實用化的小trick來勾引媒體與大眾目光時，百度上周在AI開發者大會上揭開了AI技術實用的藍圖。
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百度 AI
華為是中國實力最強的芯片設計企業，其研發的手機芯片已追上了國際領先水平，與手機芯片老大高通不相上下，在這樣的情況下順勢介入當下逐漸火熱的AI芯片行業也可以認為是順勢而為。
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華為 AI 芯片
昨日，華為內部“達芬奇計劃”首次曝光，該計劃旨在將AI帶入華為所有的產品和服務中。而最首要的一步，就是開發用于數據中心的AI芯片，挑戰英偉達!
這是華為最新的秘密“作戰”方案，也即將是影響最廣泛的戰略目標。
什么是“達芬奇計劃”?涉足AI第一關
據The Information爆料，華為內部已制定了代號“達芬奇”(Project Da Vinci)的項目，也被一些華為高管稱為&ldqu
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華為 達芬奇 AI
患有自閉癥譜系障礙的兒童，往往難以識別周圍人的情緒狀態，而通過機器進行演示并讓這些兒童進行學習是目前廣為應用的方式。近日，麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Lab)宣布，該團隊研發出了一種個性化的機器學習方式，可以分辨孩子在活動過程中的參與度和興趣。 該團隊宣稱，這個個性化的“深度學習”網絡，使機器人對孩子反應的感知，與人類專家的評估結果達到了60%的相同率。 據介紹，對于人類觀察者來說，要讓孩子的參與意愿和行為達成高度一致是很有挑戰性的。普通的機器人(非個性化的)與人類專家的評估結果通
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有一天，這個新芯片領域看起來與舊芯片領域別無兩樣——x86，英偉達GPU，ARM等。但就目前而言，這場AI芯片競賽已經脫離了起跑線，并且其眾多參賽者都打算繼續堅持下去。
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2018年，人工智能乃至前沿科技領域創投環境發生了哪些變化?新形勢下的創業機會在哪里?細分領域的商業化落地面臨哪些具體問題?
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AI 芯片
智能家居發展至今已有數十年的時間，大體上可以分為兩個階段，一個是單品智能化，通過手機APP來逐一控制智能家居設備;第二是智能化聯動，即通過控制某一單品，其他設備進行相應的工作。而在智能家居旗下的子系統——家居安防，則顯的略為尷尬。 在智能家居設備中，大部分設備所涉及的是用戶習慣問題，對于用戶的隱私并不會直接參與，而家居安防中的攝像機，則會將用戶的隱私赤裸裸的記錄下來。 家居安防當前應對方案 在目前的家居安防中，隱私是一個重點解決的問題，如何避免用戶數據被泄露，不同企業的做法不同。除去企業自己對數
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AI 智慧家居
AI+醫療早已不是炒作，而是確實的存在。
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人工智能來擔任編劇的例子雖然讓人覺得頗為神奇，但是想要完全取代人類編劇一職的話可能尚還難以得到認同。那么，人工智能可會有什么別的法子拯救一下中國頹廢的編劇行業?
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人工智能 AI
總有一條曲線讓人著迷和好奇，比如下面。 ▲圖注： “摩爾定律”半年的百度指數 一個突然的拉升，促成了“摩爾定律”在半年內的一個最高關注度，即便時間拉長到幾年，同樣是制高點。 這背后發生了什么? 筆者試圖去分析這條高起的曲線背后的原因： 4月到5月期間，正值某公司被制裁從而掀起了國民級國產芯片大討論，而提到芯片就很自然的想到了摩爾定律，從而導致搜索量和關注度隨之大漲。 但更值得關注和思考的是，與這條陡然上升的關注度恰好成相反態勢的是業內人士及整個行業對摩爾定律的憂慮和價值考量。 例如英偉達C
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AI 李彥宏
著名神經科學家、清華大學教授魯白認為，數據隱私、數據權屬是人工智能進一步發展需要解決的重要課題。數據調查顯示，有接近8成的受訪者擔心某些領域的人工智能會威脅自己的隱私。 魯白教授提到的人工智能時代的數據隱私，狹義理解指向生物特征數據，生物特征數據包括人臉信息、指紋信息、指靜脈信息、掌紋信息、聲紋信息乃至虹膜信息、以及在醫療場景的器官信號數據。這些生物特征數據正在被各種的傳感器收集，將每天提高我們生活的便捷性。 當我們對智能家庭音箱發出指令時，它能辨識到這是我發出的指令，而不是其他人的指令，這里使用
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AI 生物數據
一般利用均衡器可以將音樂中的低音部分調出來，但是麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室(Computer Science and Artificial Intelligence Lab，CSAIL)的研究人員發現了更好的解決方案。他們所研發的新系統 PixelPlayer，能夠利用人工智能來區分和過濾聲音，讓音樂聽起來更洪亮或更柔和。 將指定視頻錄入經過充分訓練的 PixelPlayer，系統隨機能夠過濾伴奏，同時識別音源，接著計算圖像中每個像素的音量，然后通過“空間定位”確定產生相似音波的片段。
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