深度学习和神经网络技术,通过识别、诊断疾病,AI有望为医学带来变革。
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到2020年,路上的数亿辆汽车都将有无人驾驶功能,这是迈向物联网世界的趋势,也是人工智能(AI)领域的进步。要想设计无人驾驶车辆,就必须能够驾驭海量摄像头和传感器的数据,分析这些数据并运用人工智能技术。
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因为试验样本的数量更大,可能发现更多和药效有关的信息证据,但即便如此,这一阶段也永远不足以证明临床应用可行。
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近年来,机器学习(Machine Learning, ML)和深度学习(Deep Learning, DL)的应用领域极速扩张,而数据、更快的硬件、更好的算法则是推动人工智能的进展的三大基石。
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上天赐予人类惊人的学习能力。我们从出生开始就学习复杂的任务,如语言和图像识别,之后在一生中以这种第一学习体验为基础不断进行修正。
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科技中每一次的典范转移(Paradigm shift,用于描述基本理论中从根本假设或法则上进行的改变),都会推动企业改革进而重新规划生产,并随之激起创新浪潮。 今天我们处于全球人工智能(AI)革命的早期阶段。
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人工智能(AI),可以说是科技信息时代的大飞跃,既具备一定的类人逻辑性,又具备强大的计算能力和数据存储能力。虽然,目前业界并不处在一个良好的投资状态,但AI 技术依旧被认为是下一个带来巨大经济效益,提高社会生产力的巨大突破点。
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似乎在互联网的每一个时代,亚马逊总能先行一步。1994年,当中国接通第一次正式接入国际互联网时, 贝佐斯已经创办了第一家在线书店,后来成了全球万货商店。
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金凯能 2018-04-17 15:56:21电池知识
在过去的一年AI无论是在无人驾驶技术上还是在语音识别或者在围棋游戏的把控上,都取得了骄人的成绩,同时这也揭示了机器蕴涵的巨大能力。
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在IAIS 2016智能机器人专场,张柏兴博士作为演讲嘉宾发表了题为《机器人与智能制造》的演讲。张柏兴是武汉大学计算机视觉与遥感工程实验室博导兼博士后、武汉海默机器人股份有限公司技术总监,主要研究方向是机器人及人工智能。
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今年以来,如果要盘点世界级的科技创新热点,人工智能(AI)当仁不让会入选其中。并且随着技术的成熟、配套体系的发展,人工智能的市场化热度也在持续增长,无疑也将在2017年迎来一轮蓬勃式发展。
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英特尔11月30日上午在北京举行“2016英特尔人工智能论坛”。本次大会可以认为是英特尔在人工智能,特别是深度学习上的战略布局在国内的首次全面展示。新智元在此前的报道中曾提到,英特尔的深度学习技术现在很大程度上依赖于今年收购的芯片公司Nervana。
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我们的世界正处于 AI 革命的尖端。世界各地的公司已经使用 AI 技术做了各种各样的事情,从解析医疗记录到造无人车。对个人来说,像亚马逊的 Alexa,苹果的 Siri,谷歌的 Now 等数字助理兴起了对话 bot 的热潮。
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据国外媒体Intpolicydigest报道,德国经济学家克劳斯.施瓦布(Klaus Schwab)认为,我们即将步入第四次工业革命,这将带来此前人类从未体验过的巨大变化。与这场全新的工业革命密切相关的技术有人工智能(AI)、物联网(IoT)、3D打印、生物打印、基因编辑、自主驾驶汽车(AV)等等。
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