从家居或商业应用，到互联车辆，边缘计算贯穿整个物联网。随着数据量的增加，这种计算需要具有最优网络安全功能与最高功能安全级别的强大互联边缘计算平台。创新通常成波出现（图1）。一些创新浪潮遵循着发展路径，例如，从早期的大型机到小型计算机，最后过渡到如今众所周知的紧凑型计算机，这种变化是循序渐进的。考虑到计算能力随时间推移变得更加强大、外形尺寸更加紧凑、软件开发更加简单，这种过程也非常合理。其他创新浪潮则更加剧烈。从手机到智能手机的过渡以及向物联网的快速转变就是这样的例子。图1：创新浪潮：物联网和人工智能是边缘
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思科2019年6月11日宣布推出旨在简化网络管理并让网络更加安全的软件创新。如今，随着企业越来越多地投资数字技术，不断增多的工作负载往往让IT团队疲于应对。为了减轻这一负担，并使IT能够专注于提供创新，思科推出了全新的人工智能和机器学习功能，让IT团队能够利用独特的网络洞察，快速高效地开展工作。在这些扩展功能中，思科还推出了能够在整个企业网络上提供更高效地管理用户和应用的创新功能，包括园区网络和广域网、以及数据中心和物联网边缘等。
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摘 要：介绍ML，特别是ML如何从云渗透到网络的边缘。 关键词：人工智能；机器学习；边缘；Cortex-M 人工智能(AI)及其子集机器学习(ML)均代表着人类生存的重要发展里程碑。虽然人们仍然在争论一些道德问题，但AI和ML所提供的潜在好处实在令人难以抗拒。 AI是一个非常广泛的主题（如图1），在这里详细介绍ML，特别是ML如何从云渗透到网络的边缘。 1 什么是机器学习？ “机器能够思考吗？”这个问题促使伟大的科学家Alan Turing开发了“图灵测试(Turing test)”，今天这
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总部位于瑞典的自动驾驶软件公司Zenuity，成为第一家与CERN（欧洲核子研究组织）就开发面向自动驾驶汽车的快速机器学习开展合作的汽车公司。
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Marvell(美满电子)还真能玩，不但联合东芝为SSD带来了以太网访问能力，还让SSD变聪明了，要打造“计算存储”(Computational Storage)，SSD不再只是扮演数据存储的角色，还要参与计算。Marvell正在将机器学习引擎引入到SSD主控之中，使其可以从CPU、GPU那里接手一些推理工作，直接处理自己内部保存的数据，而无需进行传输交换。硬件上，Marvell使用了一大堆数据排线，连接SSD与FPGA，而软件上也有了比较成熟的进展。FMS 2019峰会上，Marvell就展示了这种计算
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专家指出，利用机器学习算法将临床与分子数据结合，将成为“未来的潮流”。
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据外媒报道，美国密歇根大学（University of Michigan）衍生初创公司Voxel51发布了一款旗舰产品，一个软件平台，可更容易、更迅速、更便宜地访问具丰富潜力的视频数据。该软件的目标客户是从事视频业务，但是难以从视频中提取所需信息的公司。虽然视频内有丰富的数据形式，但是由于极具复杂性、文件大且缺乏文字等定义单元，因而很难对视频数据进行分析和搜索。
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每个人的走路方式都各有不同，而且它还会泄露有关你的更多秘密，比如你每时每刻的情绪。举例来说，当你感到压抑或沮丧时，你更有可能耷拉着肩膀，而不是昂首阔步地走路。
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近日在“Google Solve with AI”活动上，Google 资深研究员、Google AI 负责人Jeff Dean发表演讲时指出，机器学习是解释AI最好的一个方法。机器学习能通过数据的积累，自动收集信息，建立强大的数据库，并找到一个模式，可以利用数学的运算进行推理。“但是怎么使用训练出来的功能，又是另一个命题了。”
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奔跑、攀援、摔倒、爬起，对于野外动物来说，这些动作是与生俱来的本能。我们人类出生后，掌握这些动作的时间相对慢一些或者需要训练，但作为弥补，我们拥有非常精细的手部运动技能，可以从容操作各种工具。 而众所周知，无论是优雅地行走还是自然地抓取，机器人在这方面的表现一直不尽如人意，步态运动的协调性和机器手的灵巧度一直是业界难题。 但现在，情况正一点点发生变化。 据日前英国《自然》新闻与观点文章称，历经几十年，机器人终于在机器学习的帮助下，开始掌握自然地行走、奔跑和抓物的技能了。这一突破，被认为拉开了具有
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机器学习模型受到攻击将产生严重的后果，但如果对这一情形提前预防呢？就像人类针对即将到来的病毒去接种疫苗一样。据澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）官方网站消息，该机构的一个研究团队，日前开发了一套人工智能（AI）最新算法，可帮助机器学习抵御可能遇到的干扰。
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卢嘉轩，李 晋，周 延 （上海大学 机电工程与自动化学院 工程训练国家级教学实验示范中心，上海 200444） 摘要：针对一种物联网医疗箱系统，提出了一套使用机器学习和蚁群算法的药物调度方法。该方法使用阈值划分的方式，对取药记录建立了岭回归、随机森林回归和神经网络的混合模型，以预测不同医疗箱中各类药物的需求量。之后，根据硬件检测的药物实际数量，计算出各药物的偏差值，在将调度问题转换为旅行商问题以后，分别使用基本蚁群算法和最大最小蚁群算法对调度问题进行了求解和对比。实验表明，该方法能较好地预测药物的
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Enable light intelligence by using machine learning on MCUs作者/宋岩 恩智浦（中国）管理有限公司 MCU高级系统工程师 （北京 100022） 摘要：简要探讨了人工智能的主要实现方式——机器学习，尤其是深度学习应用于MCU的可行性与特点。结合自己的实践，介绍了在这类资源受限的平台上建模的要点、工作流程、配套工具、优化方法，以及实践的例子。笔者认为，在智能物联时代，也就是AIoT时代的蓬勃发展下，机器学习与MCU都在飞速发展，它们
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纽约大学(NYU)医学院与SRI International的研究人员采用统计机器学习(statistical machine learning)技术：随机森林(random forest)算法与语音分析(speech analysis)平台SenSay Analytics的部分功能，开发人工智能(AI)语音分析工具以支持创伤后压力症候群(PTSD)的临床诊断。
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