科技业界普遍认为人工智能(AI)是未来明星产业，然而如何快速累积相关研发技术、扩充人才资源，在AI技术应用多元而难以聚焦情形下，全球各国及科技巨头对于AI领域的摸索重点，透露出对于AI潜在商机的战略布局，近几年某些特定技术领域的AI新创业者，更成为科技巨头购并的主要对象。
大陆腾讯研究院近期发布《中美两国人工智能产业发展全面解读》指出，大陆与美国各自着重的AI技术有所不同，美国的AI新创重视自然语言处理、机器学习应用、机器视觉与图像识别，相关新创公司分别达252、242及190家;至于大陆则以机
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外媒ibtimes报道称，既然员工像“机器人”般工作，那么德意志银行行长John Cryan表示，可以削减“大量”员工。
首席执行官John Cryan说：“随着人造智能(AI)和自动化技术的兴起，而且大量员工又似机器人般工作，那么对未来和正在工作于德意志银行的员工来说，工作前景将不可避免地产生巨大改变。”
此前，《金融时报》(FT)于 9 月 6 日报道了法兰克福的一次会议，证实了德意志银行将不再需要扩招员工。但是，
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据福布斯杂志报道，我们每天能产生2.5EB(约合10亿GB)数据，这相当于25万个美国国会图书馆或500万台笔记本电脑记录的内容。我们有32亿个全球互联网用户，他们每分钟在Pinterest上发布9722个Pin，在Twitter发布347222条消息，在Facebook上留下420万个“点赞”，我们还通过拍照和视频、保存文件、打开账户等行为产生其他大量数据。
我们正处于传统计算机数据处理能力的极限，而数据却依然在不断增长。虽然摩尔定律(Moore’s Law
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量子计算机 机器学习
基于麦肯锡全球研究所对跨越10个国家，14个行业的3073名企业高管和160个AI使用案例的AI调查，以及一项独立的数字研究项目，本文提出要想利用AI取得成功，CEO们需要知道10个要点。
人工智能的热潮已经渗透各行各业，对AI的投资正在增长，并且这些投资越来越多地来自技术领域之外的组织。利用AI获得成功的案例也越来越多，例如亚马逊通过使用AI驱动的仓储机器人Kiva提高运作效率，通用电气利用AI预测来维护其工业设备的运行，等等。
显然，企业的CEO需要考虑AI对业务的影响，但AI在商业环
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一 前置知识 拉格朗日乘子法是一种寻找多元函数在一组约束下的极值方法，通过引入拉格朗日乘子，可将有m个变量和n个约束条件的最优化问题转化为具有m+n个变量的无约束优化问题。在介绍拉格朗日乘子法之前，先简要的介绍一些前置知识,然后就拉格朗日乘子法谈一下自己的理解。 1.梯度 梯度是一个与方向导数有关的概念，它是一个向量。在二元函数的情形，设函数f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导，则对于每一点P(x0,y0)∈D，都可以定义出一个向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
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目前半导体产业正处于数据分析的中途点，除了大量数据已被产生及分析之外，新技术的开发也让分析数据更有效率。不过，评论认为，随之而来的问题是如何进一步利用数据，因此也可望激发更多实验与投资潮出现，一举推升半导体到新的成长阶段。据SemiconductorEngineering报导，思科(Cisco)预估，2021年每年网路流量将从2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB为1兆GB)，来到3.3ZB，而且从每日最忙碌60分钟期间的流量来看，在2016年已增加51%，相对整体流量成长则仅有32%。评
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半导体 机器学习
摩尔定律放缓，使得我们得以重新进入“架构的黄金年代”，见证各式各样芯片和指令集的飞速发展。
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摩尔定律放缓，使得我们得以重新进入“架构的黄金年代”，见证各式各样芯片和指令集的飞速发展。
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机器学习
只需要几次意外事故，就能阻止无人驾驶汽车的部署。这可能不会妨碍先进的自动驾驶系统部署，但它很可能会对完全无人驾驶车辆的开发产生相当大的威慑作用。
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全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner发布了2017年新兴科技技术成熟度曲线(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各类新兴科技技术揭示出未来五到十年内可以帮助各企业在数字经济时代中生存并繁荣发展的三大显著趋势。 这三大趋势为无处不在的人工智能(AI)、透明沉浸式体验(transparently immersive experiences)和数字平台(digital plat
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印度媒体《TheHindu》8日报导，苹果(AppleInc.)执行长提姆库克(TimCook)在受访时表示，人工智能(AI)是非常强大的、它将会越来越接近人类的能力，未来在某个时间点，部分AI功能将会远优于人类。他说，AI就像空气一样，看不到却又无所不在，包括软体、AppleTV、电子邮件、HomePod等苹果研发团队手上都有AI计划案。
库克指出，GPU跳跃式的进展让一年前办不到的机器学习得以成真，而且未来5年还会有更多的进展，这对拥有深厚芯片专业知识的苹果来说将会是一大竞争优势。他还提到，
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形形色色设备产生的数据量时刻不停地飞速增长，如何利用每天产生的天文数字量级数据，成为科技业面临的一道难题。
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在人工智能时代，不管是音箱、手机、汽车、app，自家产品没有用上深度学习都不好意思跟别人打招呼;另外，谷歌和 Facebook 都分别在 TensorFlow 和 Caffe 2 里提出了在移动设备上运行机器学习算法的目标和相关支持，更优秀的框架和更低的计算力要求确实是移动应用开发者的福音。不过这还没完，在浏览器上以 WebApp 的形式做模型推理甚至模型训练也有重要的开发和应用需求。
以往大家对前端机器学习库的关注度较低，不外乎人们认为 JavaScript 运行速度低、应用范围窄、支持前端的
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对于AI基本概念的误解，会使我们无法正视它，也有很多人在担心AI技术一旦发展起来将会毁灭人类，进而对AI很警惕，甚至排斥。
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咨询公司麦肯锡日前发布报告，对人工智能和机器学习领域的现状及未来进行了分析。
以下为报告要点：
——包括百度和谷歌(微博)在内的科技巨头，2016年在人工智能上的投入在200亿至300亿美元之间，其中90%花到研发和部署上，还有10%用于人工智能收购。
——人工智能投资已经变成全球顶尖科技公司之间的专利和知识产权大战。
——美国公司吸收了2016年66%的人工智能投资，中国以17%位居第二，而且增长很快。
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