heeds ai simulation predictor 文章
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- 麻省理工學院的研究人員最近開發出一種神經網絡，能夠以相對較高的準確度對個人患有認知功能障礙的可能性做出預測。因此在一定程度上，我們可以將其理解為一種抑郁癥檢測器。 當然，這種說法并不準確，我們將稍后詳加探討。 由麻省理工研究員Tuka Alhanai、Mohammad Ghassemi以及James Glass組成的研究團隊在Interspeech 2018大會上展示其工作成果。 根據相關論文，他們開發出一種無情境方法，可借此確保機器對人類的文本或音頻表達內容進行分析，從而檢測出該人的抑郁度評分
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麻省理工 AI
- 9月21日消息，人工智能被越來越多的用在了智能手機，且隨著新手機的不斷更新換代，有AI加持的智能手機的占比也越來越大。據Digitimes Research統計，由于HiSilicon(海思)麒麟980和蘋果的A12 Bionic處理器都配備了AI(人工智能)加速器，因此智能手機生產中，基于AI加速的智能手機占比，即有AI加持的智能手機，預計在2018年第四季度超過30%。 海思麒麟980通過神經網絡處理單元(NPU)以提高其AI計算性能，蘋果的A12 Bionic芯片通過集成iOS12和ARKit
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AI 麒麟980
- AI芯片市場是一個巨大的蛋糕，但同時有一個有限的容器，涉足其中的企業將會在技術創新的基礎上進行不斷的優勝劣汰，這是市場選擇的正常現象，一個技術的崛起，就意味著會出現泡沫破滅的時候。
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AI 芯片
- 人工智能、人才賦能正深刻地影響著商業步伐，人工智能并不是為了取締人類而存在，利用人工智能的能力可以幫助人類強化自身能力，幫助人類探索計算機向人類形態的完善。
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AI 微軟
- 量子計算機被視為下一代計算機接班人，各方角逐量子計算機的主要動力在于，它擁有顛覆各行各業的潛力。
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AI 量子計算
- 9月17日至19日，上海舉辦主題為“人工智能賦能新時代”的2018世界人工智能大會，此次論壇由中國發改委及其工業和網絡空間部門主辦，旨在展示中國在人工智能方面不斷增強的實力。受邀參加活動的公司包括阿里巴巴、騰訊、谷歌等等。 大會期間，谷歌舉辦了“AI觸手可及”主題論壇，來自Google的頂尖研究人員、中國高等院校的教授以及開發者圍繞AI的應用、Google在全球的AI戰略以及如何實現長期的、負責任的發展進行了分享與交流。 谷歌全球副總裁、工程研究員JayYagnik，介紹了谷歌如何通過AI使應用程
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谷歌 AI
- 9月17日，由中國發展研究基金會主辦的中國發展高層論壇專題研討會在北京舉行。在主題為“技術創新的競爭與合作”的研討單元，IDG資本全球董事長熊曉鴿說，未來要盯住硬科技領域，包括5G網絡技術、人工智能(AI)、智能制造、自動駕駛技術、基因產業。 提及中國經濟的發展，熊曉鴿認為，在過去20年之間，中國的經濟發展尤其是投資領域的發展，很多來自消費互聯網領域。“互聯網本身給經濟發展帶來很多機會，但是從今天發展來看，無論是在美國還是在中國，消費互聯網行業的紅利正在消退。” IDG資本于1992年創立于美國波
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5G AI
- 談及AI的落地，老生常談的商業化問題，倒推回去就是硬件和解決方案，這是大部分技術發展的最終歸宿：束之高閣的技術，只有商業化才能觸達普羅大眾，得到可持續的發展，AI也不例外。
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AI 深度學習
- 30億美金背后最牛的技術之一就是——看臉，泡沫必然存在，然而只要和實踐結合，應用落地，并且能夠提高效率，就沒有泡沫一說。對于公司本身來說，踏實做事更重要。
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AI 商湯科技
- 1837年，一封“上帝創造何了何等奇跡!”的電報，拉開了通信時代的帷幕。 1946年，計算機出現，人類處理數據的能力帶來指數級的提升。 而在1969年，當計算能力、通信能力這兩項技術首次握手，就為人類社會帶來驚人的改變。 Arpanet網絡(Internet的前身)的出現，將信息處理能力和通信能力連接，一個前所未有的互聯網時代開始了。 IT和CT的每一次握手都不簡單 在這之后，通信能力和計算能力的每一次融合，都帶動了一個新產業的出現。 2003年，隨著計算機的微型、可移動化技術發展和無線網絡
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AI 5G
- 隨著AI芯片越來越成為科技界和社會的熱點，AI安防芯片也備受關注。AI安防芯片廣泛分布于安防產業的各個環節，扮演著核心角色，安防產業從模擬與數字發展到到網絡高清，乃至于當前的人工智能，無一例外都得益于芯片技術的進步。
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安防 AI
- 雖然目前距離真正掌握人類語言還有一定距離，但這將是人工智能發展的下一座里程碑——真正掌握語言，幫助人類更好地做出關鍵決策!
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IBM AI
- 技術架構的類型隨著科技的發展不斷最終將殊途同歸，區別在于不同時期不同需求，這也是各個AI芯片創業公司為什么要進行卡位戰的原因。但無論怎么發展，技術永遠都是第一要義。
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AI 芯片
- 谷歌云CEO Diane Greene剛剛在其官方博客上公布了一則重磅新聞，確認來自卡內基梅隆大學的計算機科學院院長Andrew Moore教授將在2018年底接任李飛飛的谷歌云AI負責人職位，而李飛飛也將正式回歸斯坦福大學當教授。
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谷歌 AI 李飛飛
- 最近發表在Nature上的一篇論文中，IBM Research AI團隊用大規模的模擬存儲器陣列訓練深度神經網絡(DNN)，達到了與GPU相當的精度。研究人員稱，這種“芯片”可以達到 GPU 280 倍的能源效率，并在同樣面積上實現 100 倍的算力。這是在下一次AI突破所需要的硬件加速器發展道路上邁出的重要一步。 IBM Research 研究員 Stefano Ambrogio之前 擔憂：我們可以在一個比 GPU 更快的系統上進行訓練，但如果訓練操作不夠精確，那就沒用。目前為止，還沒有證據表明使
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IBM AI PCM
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