- 智能音箱迅速被捧上神坛，经历了两年时间的高速增长，现在似乎走到了一个瓶颈期。
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人工智能 智能音箱
- 日前，意大利的研究人员通过在一台实际的量子计算机上运行一套特殊的算法，首次研发出起作用量子神经网络。 来自意大利帕维亚大学的Francesco Tacchino领导了一个研究小组，该小组于本月早些时候在ArXiv上传了名为《在实际量子处理器上实现的人工神经元》的预稿。 从根本上讲，他们研发了一种在量子计算机上运行的单层人工神经元网络(artificial neural network，ANN)，这种初步的ANN被称为感知器，作为构成更成熟的神经网络的基本部分。 此前在量子系统内创建感知器的相关尝
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神经网络 AI
- 这一波AI热正在让人类处于被广泛替代的危险境地，不过距离机器超越人类的那一天，其实还是非常遥远。
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AI
- 获悉，11月18日，由广东省科技厅指导，腾讯公司主办的“面向未来，启动AI”腾讯医疗人工智能与医疗科技发展论坛(暨)国家重点研发计划重点专项项目启动会在深圳举行。会上，腾讯作为牵头承担单位，联合中国科学院自动化研究所、中国人民解放军总医院、中南大学湘雅医院、北京大学人民医院、深圳市人民医院等多家单位，正式启动2018年国家重点研发计划中的“数字诊疗装备研发专项” ——“基于人工智能的临床辅助决策支持技术及其服务模式解决方案研究”项目，探索基于人工智能的临床辅助决策支持技术(AI+CDSS)，打造覆盖就
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AI 腾讯
- 李飞飞又“离职”了。 斯坦福人工智能实验室“SAIL”官方推特宣布：李飞飞正式卸任SAIL主任一职，由斯坦福大学计算机科学和语言学教授Christopher Manning接任。而李飞飞将继续担任由她主导的以人为中心的AI计划“HAI”联合创始人。 而这已经是半年内李飞飞做的第二次“告别”，也让这位华裔女科学家此后的研究方向备受全行业关注。 回归斯坦福后，李飞飞启动“以人为本”新项目 今年10月20日，李飞飞在推特上宣布正式开启以人为中心的AI计划“HAI”。这是她离职谷歌回归斯坦福后，正式公
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李飞飞 AI
- 导语：今年9月11日，谷歌云AI部门负责人李飞飞宣布即将离职，回到斯坦福大学任教。外媒《连线》杂志日前刊文，讲述了李飞飞离职背后的故事。 以下为文章全文： 去年六月有段时间，凌晨一点左右，李飞飞穿着睡衣，坐在华盛顿特区酒店房间里，练习几个小时后要做的演讲。临睡前，李飞飞从笔记中删去一整段，以确保自己能在指定时间内快速阐明几个最重要的观点。醒来时，这位身高165厘米的人工智能专家穿上靴子和一件黑色的海军针织裙子，不同于平常的T恤和牛仔服。然后她搭乘一部Uber汽车，前往美国国会大厦南部的雷伯恩众议院
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- 在社交媒体的应用场景中，人工智能算法模型的偏差导致搜索结果或用户体验不佳常常出现，甚至可以说是无法规避，如人们熟知的大数据杀熟等。可以预见，当AI应用到医疗保健、自动驾驶汽车、刑事司法或刑事处理等场景中时，更多关乎生命、公平、道德等的问题将会出现。此前，亚马逊用AI招聘出现了性别歧视问题就是有力的证明。
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- 谷歌最近可能“缺钱”了。 继看不惯大把亏钱的DeepMind，将其医疗业务收入囊中后，谷歌又关闭了5年前收购的机器人公司。 《纽约时报》说谷歌今天面临的挑战比其20年历史上的任何时候都要多。 我们的优等生谷歌到底怎么了? 优等生谷歌的烦恼? 在大多数人的印象中，谷歌是一家伟大的科技公司，就是那种别人家的小孩，门门功课都考一百分。但不知道什么原因，从今年开始，好学生开始经常犯错。 3月底，以“不作恶”为标杆的谷歌被曝签署了美国五角大楼的 Project Maven项目。该项目主要是借私营公司
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谷歌 人工智能
- 最近人工智能的炒作变得非常热门，然而这里有来自谷歌云部门人工智能领导者的冷水。 “人工智能目前非常非常愚蠢，”谷歌副总裁安德鲁摩尔说。“做一些我们的大脑无法处理的事情真的很擅长，但是我们不能按照类比或创造性思维或者跳出框的方式进行通用推理。” 当然，不要认为谷歌认为使用AI是愚蠢的。事实上，摩尔周三在为期一天的谷歌云活动中发表了这番话，让客户接受人工智能 - 尤其是谷歌提供的图像识别等服务。摩尔正在评论当今人工智能技术的极限，该技术采用了大脑启发的技术，称为神经网络，可以训练识别现实世界数据中的模
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谷歌 AI
- 美国相关部门已经开始尝试各种新政策加强封锁技术对外合作，尤其在高科技领域，管制正在不断收紧。
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AI 机器学习
- 随着时间的推移，世界各地的电影制片厂和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但这些资源深处其实还隐藏着未被充分利用的宝藏。这些宝藏中蕴含着巨大的价值，或者可以作为大数据应用程序的一部分加以分析，从而为我们提供精确的预测、关联分析，或为我们带来期望的结果。为了得到最终结果，我们应该把这些内容用可靠且经济的方式存储起来，确保万无一失。这样才能通过数据分析、人工智能(AI)和机器学习(ML)开启货币化的道路。而媒体库和分析平台的构建，既可以在企业本地，也可以在云端完成，或着由二者结合来完成。 选择一个供应商购买
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人工智能 机器学习
- 多种IP解决方案支持客户进行从人工智能到自动驾驶等应用中子系统及外设IP模块的开发2018 年秋，全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社宣布，扩大其知识产权（IP）的授权范围，使设计人员能够在快速变化的行业中满足广泛的客户定制需求。瑞萨电子在其微控制器（MCU）和片上系统（SoC）产品内集成了大量的IP，包括中央处理器（CPU）IP、通信接口IP、定时器IP、存储器IP和模拟IP。自即日起，客户即可使用瑞萨电子性能强大的IP产品组合。第一批提供的产品涵盖约40多个品类的IP授权，包括CPU核（RX
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MCU IP AI
- AI时代的来临，也意味着数据爆炸环境下对芯片产业链厂商的进一步考验。不论是背后的算法、架构搭建等，还是具体到对产业的渗透、地区市场的发展，厂商们都将有新的思考。 近日举行的“全球CEO峰会”上，FPGA主要供应商赛灵思CEOVictorPeng就认为，当前时代正面临三大趋势：大数据的爆炸、人工智能的黎明、后摩尔时代的计算。为此，赛灵思提出自适应智能方案，并要建设更好的数据中心。 钰创科技(EtronTech)首席执行官、董事长暨创始人卢超群则提到，异构集成设计系统架构将大量促进IC创新。这将再延续
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芯片 AI
- 通过改变计算的基本属性，美国普林斯顿大学研究人员日前打造的一款专注于人工智能系统的新型计算机芯片，可在极大提高性能的同时减少能耗需求。 该芯片基于内存计算技术，旨在克服处理器需要花费大量时间和能量从内存中获取数据的主要瓶颈，通过直接在内存中执行计算，提高速度和效率。芯片采用了标准编程语言，在依赖高性能计算且电池寿命有限的手机、手表或其他设备上特别有用。 研究人员表示，对于许多应用而言，芯片的节能与性能提升同样重要，因为许多人工智能应用程序将在由移动电话或可穿戴医疗传感器等电池驱动的设备上运行。这也
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内存 人工智能 芯片
- 近日，腾讯医疗AI实验室与美国加州大学联合发布最新研究成果《器官神经网络：深度学习用于快速和全自动整体头颈危及器官靶区勾画》。 据了解，在传统的头颈癌放疗过程中，为了保证最大程度让放射计都集中在靶区内，降低其他正常组织和器官受到影响的可能，医生通常会根据患者的CT图像手绘放疗靶区和危及器官。但实际问题是，手绘会花费医生大量的时间，对于患者来说，不仅治疗效率低，更重要的是可能会耽误最佳治疗时间。 因此，腾讯医疗AI实验室和加州大学提出，用深度学习模型建立一个“器官神经网络”，在1秒钟内对整张CT所有
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人工智能（ai）介绍
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