人工智能本來并不存在偏見,它不會因為無法通過邏輯來解釋的理由而“想”某些東西是真的或假的。不幸的是,從創建算法到解釋數據,機器學習中存在著人類的偏見,并且直到現在,幾乎沒有人試圖解決這個嚴重的問題。
本周二,外媒表示,由谷歌前首席技術官Varun Kacholia和Facebook前搜索引擎工程師Ashutosh Garg一起創立的AI公司,近日完成了2400萬美元的融資,投資方為Lightspeed Ventures和Foundation Capital。
這是一
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AI 人工智能
人工智能(AI)和大數據的不斷發展帶來對超高計算力的需求,使得相應硬件組成和算法架構也在不斷創新中尋求突破,以達到新應用所需的計算能力。
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FPGA,加速,AI,大數據
具有人工智能的處理器大部分都會融入到汽車,PC,安全攝像頭,智能音箱,機器人等相關科技設備,但是最初AI芯片一直都在手機中研發,曾經眾多科技產品都圍繞著PC領域轉,現在眾多科技產品已經圍繞著手機領域。
從去年開始,AI芯片的領域讓智能手機變的更加聰明,我們用戶真正意義上最離不開的設備肯定就是手機,但是大多數高端手機都會擁有一個AI加速器,比如說iPhone X的Apple A11芯片和Galaxy S9的三星Exynos 9810等等。
但是AI芯片的加入讓手機
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AI 5G
近日發布報告指出,隨著人工智能(AI)在醫藥保健領域的廣泛應用,醫療AI市場在未來幾年預計將快速發展。在2016年,醫療AI市場價值為7.6億美元,在未來8年(2017-2024),該市場預計將以超過40%的年復合增長率(CAGR)快速增長,到2024年總的市場規模將超過100億美元。
報告指出,高昂的初始資本需求和維護維修費用以及AI可能擾亂行業并導致大規模失業的擔憂,阻礙了AI的早期采用。然而,隨著人們對這些技術所帶來的好處日益了解,AI在醫療領域的應用正越來越廣泛,例如藥物研發和醫學影像學
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AI
在蘋果的電子產品和服務中,人工智能已經成為一個“難言之隱”,人工智能的落伍導致了智能音箱HomePod銷量慘淡,Siri智商也遭到了消費者嘲諷。
據外媒最新消息,蘋果正在人工智能領域大舉發力,近日擴大了西雅圖研發中心的辦公場地,似乎準備將團隊擴大到將近500人的規模。
需要指出的是,蘋果的總部位于加州庫比蒂諾市,蘋果剛剛在該市啟用了第二個辦公園區(太空船辦公區),不過蘋果研發人工智能的分支機構,設立在華盛頓州的西雅圖市。
據報道,蘋果最近增加了西雅圖人工智能研
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AI
對于因遵循摩爾定律飛速發展而飽受詬病的芯片行業來說,AI的加入帶來了一股新鮮空氣。如今,嶄新的筆記本電腦可能看起來并不比5年前快多少,但隨著AI芯片的出現,你可能有理由再次升級。
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AI 芯片
在未來AI會需要更多的硬件來支持,谷歌認為人工智能的領域還只是一個初期階段,它帶來的只是智能硬件設備上的一個核心算法,通過智能設備上的核心AI在進一步的提升該技術,并且改善硬件設備上的一個核心點,讓這項技術通過AI做的更加完善。
谷歌目前在開發一種深度學習算法,這項算法可以提升音頻的環境范圍,想象一下,在非常嘈雜的環境中如果能聽到音頻是一件非常不容易的事情,但通過AI算法它可以解決這樣的問題。
此外,這樣的解決方法,主要用于識別一個獨
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谷歌 AI
每一個時代總會有一個時代的代表公司,而大時代之下代表企業之間的小博弈,也一定程度上映射著國家間的大博弈。
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云計算 AI
IPO的新政策與高門檻為曾經火熱的市場潑了盆涼涼的冷水,AI獨角獸們似乎陷入了更為困難的境地,需要真正被“技術獨角獸”觸碰的,終究是龐大的產業需求,抓住了,資本的道路也就自然出現了。
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AI
2020年AI芯片市場規模將達146.16億美元,人工智能技術以AI芯片為載體正在迅速崛起。
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AI 寒武紀
多年以來,作為被大家熟知的品牌,聯想一直以其 PC 業務受到關注,但自 1984 年創辦至今,鮮有中國品牌像聯想這樣,在國際化上不僅通過 PC 業務,更是在數據中心、移動業務、VR/AR 甚至于人工智能等領域展開全球化步伐。
有趣的是,對于新技術的嘗試,聯想近幾年一直在努力“帶頭”。以 2017 年的 AR Mirage 產品為例,通過和迪士尼合作,聯想將星球大戰絕地武士的體驗帶到了現實,并實現了不錯的銷量。而在 2018 年 CES 上,聯想更是早早同谷歌合作,通過 S
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AI 聯想
2018年的A股政策,對技術創業公司來說,頗像這幾天北京的天氣:乍暖還寒。
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AI
在國內專注于機器視覺的人工智能創業公司不在少數,這條擁擠的賽道中商湯的巨額融資無疑是搶眼的,而融資背后,為什么商湯會這么值錢,這或許是個比融資額更有趣的話題。
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商湯科技 AI
人工智能同傳的快速發展,也留給了行業一個經久的叩問,AI 到底會不會替代人工?
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AI
作為企業應該依托技術創新,特別是格力這種傳統制造業更需要依靠新技術解決生產力問題,特別是當前的大數據時代,更應該隨著時代的改變而改變。
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