伴随着比特币的火热，区块链近来成为新宠，大额融资事件开始逐渐出现，一时间大家茶余饭后都用“炒币”作为谈资，而经历了2017一年的疯狂炒作之后，人工智能技术似乎遇冷了，热潮正在退去。
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人工智能
人工智能技术在医学领域的应用是一大研究热点。日本一个研究团队开发出利用人工智能分析内镜图像检测胃癌的技术，将有助于胃癌的早期诊断和及时治疗。
据日本《读卖新闻》网站1月29日报道，日本癌症研究会等机构研究人员利用深度学习技术，分析了超过1.2万份胃癌图像，使人工智能程序能够分析图像发现胃癌病变征兆。此后研究人员利用约2300份图像进行验证发现，人工智能程序检测出77个病变中的71个，检出率超过92%，已达到熟练医生的水平，并且分析一份图像平均用时仅0.02秒。
早发现、早治疗对于治愈胃癌十
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人工智能
境外媒体称，美国阿克西奥斯新闻网站声称28日取得美国国家安全局(NSA)一名官员简报和备忘录，当中显示特朗普政府正研究架设国营5G移动通讯网络的可行性，以在信息科技发展上跟中国较量。文件称中国将会在5G及人工智能领域取得全球领导地位，美国须急起直追，跟盟友合作，向发展中国家输出美国5G网络，以应对中国，抗衡“一带一路”。彭博社引述消息称，华府目前正跟私人企业商讨有关计划，希望9月前敲定。
据香港《明报》网站1月30日报道，阿克西奥斯新闻网站所取得文件显示，官员正研究两个方
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5G 人工智能
2016年，“机器学习”还只是被Gartner 视为一个“流行词”，到如今，它已发展成为几乎所有 IT 人士都在思考、探索或执行的一件事。毫无疑问，基于数据的分析和预测(机器从信息资源中学习，然后通知业务部门及其他部门并影响其行动)已经是当今迅速增长的最新、最热门的技术领域之一。但对于那些正在进入机器学习领域的参与者来说，理想和现实之间仍无法平衡;正如每个不断发展的新兴事业一样，基础设施之水既能载舟，亦能覆舟。 Gartner已经确定了三种主要的最佳实践，基础设施和运营
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机器学习 人工智能
寒武纪A轮融资1亿美元、地平线A+轮融资近亿美金、商汤科技B轮融资4.1亿美元、旷视科技C轮融资4.6亿美元……
在过去的2017年，“人工智能”成为了科技圈和资本圈最热的词，而明星AI 创业公司也成为了资本盛宴的主角。不过，相比这些高调的初创公司，经历过产业“概念”兴衰的很多传统芯片在AI 领域布局更显低调与务实。
近日，集微网在年终走访中发现，早在2016年6月就宣布，发布中国首款人工智能处理器的中星微正在发生
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AI 中星微
对于AI的发展，创新工场董事长李开复一直是众所周知的乐观主义者。
在达沃斯接受新浪科技专访时，他坚信虽然AI会取代一部分人类的工作，但有四个领域人类的价值是无法替代的：需要手巧的、需要有创意的、需要有爱心的，还有是需要相对复杂战略性跨领域思维的。
不过他同时提醒，当人类用AI创造有史以来最大的财富时，也将面临着同样大的挑战。“如果我们什么都不做，那么15年以后我们必然也会遭遇人类有史以来最大的挑战，甚至是最大的灾难。”他给出的解决方案是让被替代的人类重新培训从事有价
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从2017年被提及最多的“物联网”，到2018年伊始就热度居高不下的“人工智能”，似乎ICT业界对2018年人工智能的发展进程普遍抱有乐观的态度。市场资本方面，根据创投大数据平台——鲸准的相关数据统计，2016、2017年中国资本市场在投资案例总数靠前的人工智能(Artificial Intelligence，以下简称AI)细分领域分别是是计算机视觉、深度学习、自动驾驶和自然语言处理，表明了视觉和语言这两种AI交互方式为资本所看重。
图1：创投大数据平台——
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在2045年，最保守的预测也认为将会有超过1千亿的设备连接在互联网上。这些设备包括了移动设备、可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业探测器、监控摄像头、汽车，以及服装等。它们所创造并分享的数据将会给我们的工作和生活带来一场新的信息革命。万物互联，万物感知，设备也将像人一样拥有感知能力。未来的世界是一个无线连接一切的世界。无论是通信还是车载娱乐，亦或是航天航空、军工和轨道交通等领域，在未来万物互连的新时代中，电子行业将会经历渐进式的技术变革，从而带来巨大的行业性机遇。 e星球，已成“宇宙电子中心” 作
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在今天举行的“高通中国技术与合作峰会”上,OPPO CEO陈明永表示，AI不需要被神化，到头来还是要满足用户的核心需求。国际市场不能蜻蜓点水，要深耕。
谈及国际市场的开拓时，陈明永表示，不存在严格的海外和中国市场之分，好的产品是全球共同的语言。中国市场做得不错了，OPPO就逐步进入东南亚、印度等市场。但是每个市场不能蜻蜓点水，要深耕，做得不错，再下一个，顺理成章去延伸。接下来，OPPO将会进入日本和欧洲市场、为全球更多用户提供极致科技体验。
关于AI技术，陈明永指出
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OPPO AI
随着互联网的兴起，在新千年之后AI逐渐进入沉寂期，直至2006年，大数据和深度学习再次爆发，它又一次进入公众视野。在竞技领域，这次人工智能选择了难度更高的围棋、德扑，以及游戏等领域。
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大数据 AI
“在交流越容易出现的情况下，变化就会发生得更快。”——Science Historian专栏作者詹姆斯·伯克
在2015年10月的新闻发布会上，特斯拉展示了他们研发的Model S的自动驾驶功能，该功能允许汽车能够进行半自主驾驶，而特斯拉首席执行官埃隆·马斯克也提到，每个车辆的拥有者将成为每个Model S这款车的“私人专家教练”。事实上，每辆Model S可以通过从驾驶员身上来学习改善自主特征，
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机器人 AI
人工智能的热潮已经席卷各行各业，无论是物联网、智能硬件、智能家居、自动驾驶等都开始频繁接触人工智能。崭新的时代已经到来，而在这个全新的时代中，中国企业在其中扮演者重要的角色。
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人工智能 AI
斯坦福大学的一个研究小组通过使用人工智能算法来预测病人的死亡，希望能够改善重症患者临终关怀时机。在测试中，这个系统被证明是非常准确的，正确预测90%病例的死亡结果。但是，尽管该系统能够预测病人何时可能死亡，但它仍然无法告诉医生它是如何得出结论的。
预测死亡是非常困难的。医生必须考虑一系列复杂的因素，从病人的年龄和家族史到对药物的反应，以及疾病本身的性质。让事情变得复杂的是，医生必须与自己的自负，偏见或无意识地不愿意评估病人还有多少光景做斗争。有时候医生能准确预测，但是有些时候病人可能会推迟数月(
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斯坦福 人工智能
当我进行以数据科学家进行自我介绍时，经常会被问道：“数据科学和机器学习有什么区别?”或者“这是不是意味着你在研究人工智能?”所以我将通过本文进行回答。 这些领域确实有很多重叠的地方，但它们并不是一个领域：即使很难用语言表达，这些领域的大多数专家也都能直观的理解特定的工作是如何被分类为数据科学、机器学习或人工智能的。 所以在这篇文章中，我提出了关于这三个领域差异的简化定义: ·数据科学产生洞察力。 ·机器学习做出预测。 ·人工智能生成行为。 显然，这不是一个充分条件：不是所有符合该定义的东西
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机器学习 AI
边缘计算(Edge Computing)有助于降低传统云端架构的运算负荷、提升边缘端的数据与数据处理能力，而传统架构的改变除大幅提升运算效率以及数据应用之外，更有机会进一步落实AI与5G等新兴技术发展，因此在2017年成为市场中热门技术议题，拓墣产业研究院预估，2018年至2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合成长率(CAGR)将超过30%。
拓墣产业研究院分析师刘耕睿指出，过往传统云端架构引领运算市场多年，并带动云端储存、大数据分析等新商机的崛起，但随着更大量、更实时的运算需求兴起，传统云
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