- CES2017各种重磅新品及技术，感受不一样的精彩！-CES2017展会又将再一次在美国拉斯维加斯拉开序幕，作为全球范围内重要的消费电子展，CES将涵盖影像、手机、DIY、家电等各个领域，并且这一届的CES展会汽车制造商的展区面积增加了近四分之一，其涵盖范围和影响力之广也再次得到印证。
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CES2017 智能手机 HUD
- 这个9月，手机和AI之间突然变得基情四射。
毫无疑问，最重要的原因还是苹果用iPhone X搭载的Face ID等技术，展示了苹果在人工智能上的大规模部署。一方面科技舆论看苹果，苹果的动作必定引发行业趋势;另一方面基于A11芯片的机器学习能力，让业内开始思考人工智能给IOS后续生态带来的改变。二者相加，人工智能在手机圈的话语权水涨船高。
加上月初华为发布的麒麟970移动AI芯片，似乎手机AI化成为了不可逆的趋势。但在进一步观察手机和AI合体变身之前，我们不妨思考另一个问题：iPhone X
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AI 安卓
- 10月24日，由科大讯飞主办的1024开发者节在合肥盛大开幕。在本次大会上，科大讯飞正式发布1024计划，并公布了其在AI领域的三大布局方向。
生态、教引、公益三位一体，科大讯飞三大AI布局方向首次公开
为尽快寻找人工智能落地行业和消费端的关键点，寻找更多的开发者，科大讯飞在此次大会上首次公布了其AI方向三大布局，包括AI生态、AI教引和AI公益。
AI生态计划方面，科大讯飞在全国十数个，包括北京、上海、南京、雄安、深圳、海口、
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科大讯飞 AI
- 据CNBC网站北京时间10月24日报道，谷歌公司在新款Pixel智能机中，采用了与英特尔公司设计的专门处理人工智能和其他任务的芯片。
早在2016年5月1日，据外媒报道，英特尔退出手机CPU市场，并将业务转向五个重点方向，一是云与数据中心，二是10T，是内存和程序解决，四是5G通讯，五是摩尔定律。
手机芯片市场一直被美国高通和中国联发科两家公司垄断。高通骁龙以其兼容性好、性能强悍著称。尤其在高端CPU方面，高通更是优势尽显，力压联发科的处理器。
谷歌之前的
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谷歌 AI
- AI也只不过是由人类为了某些需求而用技术加持的一个工具罢了。这个工具虽然强大，但超越人类可没那么容易。
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AI ALphaGo
- 10月24日，深鉴科技2017新品发布会在北京郎园Vintage召开。发布会中，深鉴科技公布了六款深度学习重量级产品，布局安防打造多场景的智能服务。同时深鉴对外宣布完成新一轮融资及2018芯片研发计划。当天清华大学副校长王希勤教授，清华大学校务委员会副主任、清华大学校友总会副会长史宗恺，美国赛灵思公司全球副总裁Sudip Nag博士，计算机体系结构领域华人代表学者、加州大学圣巴巴拉分校教授、IEEE Fellow，谢源教授，羚羊云CEO、东方网力联合创始人、深鉴科技前独立董事张进等
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深鉴 AI
- 4据phoneArena北京时间10月23日报道，“苹果A11仿生神经引擎”、“谷歌Pixel可视化内核”——这些炙手可热的词汇代表着目前手机芯片领域下一个日趋增长的趋势，即利用专用协处理器完成部分专门任务，减轻主处理器负担。A11仿生神经引擎用于处理传感器数据、面容ID人脸识别功能所需要的运算任务，Pixel可视化内核则帮助谷歌Pixel手机完成摄影任务，与主处理器相比，它们完成这些任务时速度更快，完成得更好，能耗也更低。
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三星 AI
- 未来高科技智能手机的三项新技术-智能手机在今天已经是非常全能的电子产品，除了最基本的打电话功能，还可以有更多的社交、导航、健身甚至是健康监测功能。但是研究领域对手机还有更多超越常规的期待，比如加入气体传感器，这样的话手机不但是能说会道的，还是会“闻香识物”的。城里人真会玩~
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智能手机 光谱仪 GPS 气体传感器
- 手机为何总是没信号？带你深入了解原因！-移动互联网对我们日常生活的参与度越来越高，所以手机信号的有无也会对其使用者造成很实际的影响。为什么有时候手机会没信号呢？小编带大家看看。##如今很多手机都开始采用金属外壳，那么根据“电磁屏蔽”原理，电磁波很难穿透金属圈、金属壳所包围的机身，所以在这种情况下并不是基站的信号没有覆盖到，而是手机自身问题。
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智能手机 4G/LTE
- 侧面指纹识别方案的技术难点- 侧面指纹识别方案都将面临哪些技术难度呢？下面我们就简单的聊一聊侧面指纹识别的技术难点。
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指纹识别 智能手机 触控感触
- iPhone 6安全漏洞：指纹膜也可解锁？-近日，安全研究实验室（Security Research Labs）在一段发布在Youtube上的实测视频中指出，苹果两款新手机iPhone 6/6 Plus上的指纹识别功能功能相比上一代并没升级，依然可以用指纹膜骗过。
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指纹识别 智能手机
- 科普：12大关键词让你了解机器学习-随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。
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