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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自动驾驶 机器学习 Voxel51
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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Google AI 机器学习
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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IBM旗下Watson for Drug Discovery机器学习和人工智能(AI)工具近日传出逐渐停售的消息，根据医学新闻杂志STATR报导，该服务销售情况虽欠佳，不过产品网页仍在IBM官网上，IBM也解释该服务并未完全停止。
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半导体产业在自动驾驶汽车、智能手机、智能穿戴、通信、物联网等新兴领域的驱动下迎来了新一轮发展高潮，但同时其复杂度、性能、功率等挑战是巨大的，过去将近十年，核心CPU的运算速度和功耗已经达到极致，满足特定领域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副总裁兼亚太区总裁Danny Perng指出，尤其是在机器学习以及人工智能领域，需要利用新的设计方法和设计工具加速芯片设计。
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算法 机器学习 AI
半导体产业在自动驾驶汽车、智能手机、智能穿戴、通信、物联网等新兴领域的驱动下迎来了新一轮发展高潮，但同时其复杂度、性能、功率等挑战是巨大的，过去将近十年，核心CPU的运算速度和功耗已经达到极致，满足特定领域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副总裁兼亚太区总裁Danny Perng指出，尤其是在机器学习以及人工智能领域，需要利用新的设计方法和设计工具加速芯片设计。
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机器学习 算法 AI
正当人们在讨论和研究人工智能在医疗领域的各种应用时，机器已经在为病人提供医疗服务。长期以来，医学界迎来更多能够理解海量数据的智能机器人或电脑的时机似乎已经成熟。
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当人们被要求评估人工智能或机器学习的潜力以解决其组织的问题时，最好了解两者之间的区别。 如今，人工智能和机器学习经常变得混杂在一起，人们很容易将这两者误认为是同义词。这并不准确：虽然肯定是密切相关的，但实际上不能互换。 “人工智能与机器学习密切相关，所以这些术语的使用是松散且可互换的，这一点并不奇怪。”Very公司工程副总裁Bill Brock说。 如果组织还没有使用人工智能或机器学习，那么很快就会需要评估其对组织的潜力。 Red Hat公司首席技术官办公室人工智能高级总监Daniel Rie
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