- 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
- 中国日报网与网易传媒共同举办的2019影响力峰会在北京召开,首届影响力峰会的主题为“预见未来”。会上,中国工程院院士邬贺铨担任“预见科技未来”发布人,发表了主题为“迎接人工智能的未来”的演讲。
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人工智能 机器学习
- 过去十几年,人类可以说是在机器智能面前节节退败,但是机器的每一点进步都依赖于不断模拟和接近人脑的水平,提升AI在场景应用上的工程能力,会为生活带来更多的便利。
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机器学习
- 人工智能(AI)和机器学习(ML)(人们曾认为这两者是公司不切实际的项目)正在成为主流。 有越来越多的企业正在利用这种模仿人类思维的技术来吸引客户并加强业务运营。而这种趋势只会越来越受欢迎。Forrester的研究称,全球数据和分析技术决策者中有53%的人正在实施实施人工智能或大规模使用人工智能,另有20%的人计划在未来12个月内实施人工智能。 无论是好是坏,通过人工智能、机器学习和机器人所实现的自动化正在兴起。正在试验、创建、甚至是申请新人工智能和机器学习技术专利的首席信息官们与记者分享了机器学
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机器学习 人工智能
- 人工智能是过去两到三年时间内科技行业最热的话题。而人工智能技术进步的背后,实质上是机器学习快速发展后所带来的巨大提升。 机器学习被广泛定义为“利用经验来改善计算机系统的自身性能”。事实上,“经验”在计算机中主要是以数据的形式存在的,因此数据是机器学习的前提和基础。 在第一期格物汇的文章中,我们介绍了工业数据预处理的方法,主要针对数据格式异常,数据内容异常等问题进行了简要探讨。做数据预处理的主要目的是将杂乱无章的数据规整成我们想要的矩阵、表格、张量等结构,方便在之后的机器学习中进行模型训练。然而数据
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机器学习,特征工程
- 2018年12月4日,基于现场可编程门阵列(FPGA)的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半导体知识产权(eFPGA IP)领导性企业Achronix半导体公司今天宣布:即日起推出其第四代嵌入式FPGA产品Speedcore™Gen4 eFPGA IP,以支持客户将FPGA功能集成到他们的SoC之中。
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Speedcore Gen4 人工智能 机器学习 FPGA
- Achronix的FPGA产品和技术专注于边缘应用上的多种人工智能(AI)需求,例如汽车传感器融合、目标检测和识别、AI和机器学习,以及360度环绕视图系统等需要在边缘上本地处理数据的应用。
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AI 机器学习
- IoT推动了这几年MCU的更新换代,而下一波MCU的助推器是终端的机器学习,包括家庭环境、声音处理、手势控制、智能感测&控制、多摄像头观察、个人资产、主动目标识别、AR(增强现实)等。
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