- 最近，全球知名创投研究机构CBInsights发布最新的全球AI独角兽公司名单，总计32家。其中来自美国和中国的最多，美国有17家，中国有10家，其余的还有来自英国、日本、以色列。名单显示，2018年，估值达到10亿美元的人工智能初创公司数量几乎翻了一番，达到17家，而一年前只有9家。 据悉，该名单包括提供人工智能SaaS、为人工智能应用构建芯片、或以创新方式使用机器学习来构建核心产品的初创公司，但是排除了硬件机器人初创企业和AR/VR公司。具体名单如下：
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AI CBInsights 机器学习
- 如今的世界，现金变成了微信和支付宝;逛商场变成逛淘宝;叫出租车变成叫滴滴;“您好”变成“您家WIFI密码是什么?”，现实中的每个人都在不知不觉中成为万物连接的一个节点，连接成为未来社会的主旋律。不久前，e星球发布了2019年未来汽车、智慧工厂、+AI、IoT+、新品基地与中国力量这6大关键词。其中，物联网作为未来科技发展的重要方向，不仅受基础设施建设、基础性行业转型和消费升级三大周期性发展动能的驱动，处于不同发展水平的领域和行业也成波次地动态推进物联网的步伐。 从本质上说，物联网并不是一个很新的技术
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物联网 机器学习 边缘计算
- 2014年，斯坦福大学启动了“AI100”项目，即“人工智能百年研究”。该项目集结了各领域顶尖的研究人员，旨在研究并预测人工智能将如何发展，及其对人类和社会的影响。
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人工智能 机器学习
- 人工智能或许能解决一些科学和行业最棘手的挑战，但要实现人工智能，需要新一代的计算机系统。IBM在博客中的一篇文章中指出，通过使用基于相变存储器(Phase-Change Memory，简称PCM)的模拟芯片，机器学习可以加速一千倍。
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IBM 模拟芯片 机器学习
- 近日，由剑桥大学领导的研究人员设计了一种用于药物发现的机器学习算法，该算法的效率是工业标准的两倍，可以加快开发新的疾病治疗方法的进程。 研究人员使用他们的算法来识别新的分子，激活了一种被认为与阿尔茨海默病和精神分裂症相关的蛋白质。 药物发现的一个关键问题是预测一个分子是否会激活特定的生理过程。所以研究人员会构建一个统计模型寻找已知的激活过程的分子之间的化学模式，但是建立这些模型的数据是有限的，因为实验成本很高，并且不清楚哪种化学模式在统计上是有意义的。 剑桥卡文迪什实验室的阿尔法·李博士认为
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机器学习
- 全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets日前发布报告称，2018年AI制造市场规模为10亿美元，预计到2025年这一数字将增长为172亿美元，预测期(2018—2025年)内的年复合增长率为49.5%。 报告指出，大数据以及风险资本投资的增加是推动AI制造业市场不断增长的主要因素。此外，不断发展的工业物联网和自动化也进一步推动了AI制造业市场的增长。 作为一项极具发展前景的前沿领域，人工智能与制造业的融合发展，其根本目的是提高效率，降低成本。而现阶段AI在制造业的主要技术为机器
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AI 机器学习
- 人工智能和机器学习并不能解决所有IT世界的安全问题，尽管一些宣传和炒作可能会暗示这一点。但是，谨慎使用这些技术可以使安全团队在大规模运营时更加轻松。 人工智能和机器学习已经成为IT行业的流行术语，有时会被纳入安全性营销信息中。许多宣传其算法能力的产品已经投放市场，但有些产品的能力让人质疑。 机器学习包括收集数据、提取数据中的特定功能以训练模型，以及对这些模型的应用和不断调整以确保期望的结果。很多企业现在使用这些技术，但在安全性方面，当维度相对较小时最有效。机器学习在自动化技术方面尤其有用，这对于云
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人工智能 机器学习
- 人工智能和机器学习并不能解决所有IT世界的安全问题，尽管一些宣传和炒作可能会暗示这一点。但是，谨慎使用这些技术可以使安全团队在大规模运营时更加轻松。人工智能和机器学习已经成为IT行业的流行术语，有时会被纳入安全性营销信息中。许多宣传其算法能力的产品已经投放市场，但有些产品的能力让人质疑。
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人工智能 机器学习
- 2019年看起来已经像是一个不凡之年，一些重要的趋势和创新似乎正在从多个方面颠覆变半导体行业。因此我们认为，探究一下让未来12个月变得令人期待的技术是件很有意思的事情。这篇文章不是意法半导体的产品规划，更不是什么市场预测，而是我们对当下行业流行趋势的简单概述。 10. 预测性维护 由于传感器等技术的巨大进步，预测性维护成为工业应用的新纪元。举一个例子，现在用ISM330DLC等电容式MEMS传感器替代压电式MEMS器件开发系统，在节省成本的同时对性能的影响微乎其微。随着预测性维护开始进入消费市场，
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意法半导体 机器学习 MEMS
- 全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets日前发布报告称，2018年AI制造市场规模为10亿美元，预计到2025年这一数字将增长为172亿美元，预测期(2018—2025年)内的年复合增长率为49.5%。报告指出，大数据以及风险资本投资的增加是推动AI制造业市场不断增长的主要因素。此外，不断发展的工业物联网和自动化也进一步推动了AI制造业市场的增长。
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AI 计算机视觉 机器学习
- 机器学习和云计算技术在2019年仍然成为“热门话题”。随着技术的发展和进步，那些在机器学习和云计算采用方面不受重视的组织可能会发现自己落后于人。而人们在行业市场上就可以看到许多举措和项目。但是要取得成功，组织必须将数据放在他们关注的平台和中心。 机器学习 根据调研机构Gartner公司的调查，机器学习有望改变业务流程。它不仅可以重新配置劳动力，优化基础设施行为，还可以通过快速改进的决策制定和流程优化来整合行业。 而且，更加令人兴奋的是人们正处在企业机器学习转型的开始阶段。机器学习将越来越成为核心
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机器学习，云计算
- 不久之前，人们还常说，计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来，这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体，在马路上驾驶汽车的安全性还高过16
岁的青少年。更神奇的是，如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶，而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样，自主地从经验中学习。
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机器学习 深度学习
- 1月10日，在青岛举行的2019国家智能产业峰会智能驾驶平行论坛上，孙振平研究员结合国内外机器学习相关技术在智能驾驶领域的研究现状和课题组近年来的一些研究成果，向与会人员分享了题为《机器学习在无人驾驶中的应用现状及面临挑战》的精彩报告。
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机器学习 无人驾驶
- 随着人工智能技术应用到标准化、重复性的机械自动化过程，银行和保险等行业的后勤工作岗位不仅在数量上逐渐减少，而且在形式上也在发生改变。“半人马智能”(即人机合作智能)在软件编程等核心工作领域逐渐兴起。它将人工智能与人类能力相结合，形成一种共生关系，推动生产率的显著提升。
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人工智能 机器学习 自然语言处理
- 随着大数据时代的到来，“人脸”也将成为数据的一部分，人脸识别如何实现?本文将为大家从人脸检测、人脸定位、人脸校准以及人脸对比等方面详细阐述人脸识别的原理与实现方式。 随着计算机技术以及光学成像技术的发展，集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术也逐渐成熟。未来五年，我国人脸识别市场规模平均复合增长率将达到25%，到2021年人脸识别市场规模将达到51亿元左右，具有巨大的市场需求与前景。 安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，移动智能硬件终端成为人脸识别新的快速增长点。因
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ZLG 人脸识别 机器学习
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