据国外媒体Quartz报道，要是计算机能够理解人们想要解决的问题，并编写代码将其解决，而不像微软Excel那样要在程序内的菜单人工找寻合适的公式，会怎么样?这是一个非常未来主义的想法，但在这方面微软研究院和剑桥大学最近已经取得了进展。
在2016年11月的论文中，微软和剑桥大学称它们开发了一种能够自行编写代码解决简单的数学问题的算法。该算法名为DeepCoder，能够通过研究有哪些潜在的代码组合可以解决问题，来强化自己的能力。(它有点复杂想，下文将会详谈。)然而，这并不意味着该算法从现有软件那里
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近日，IBM从人工智能、智能传感器、智能望远镜、检测器、医学设备的发展这五个维度，对人类2022年的科技与生活做出了五大预测。
预言一：自然语言会是医疗监控的窗口
未来五年我们将通过机器学习和自然语言处理来预测并监控精神疾病，包括抑郁症、精神分裂症、帕金森综合征、亨廷顿氏舞蹈症和老人痴呆症等，通过分析话语模式和文本分析算法来实现。
预言二：高级图像传感器将使得人类预备超级视野
图像传感器将配高清晰度成像技术，在AI的辅助下，人类能够看到微波图像、超微波图像和红外线图像等，使得人
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汽车系统常供电电源的共同挑战是保持足够低的静态电流，以满足汽车制造商的要求，同时保持高能效、低输入 电压，符合成本和空间要求。为满足这些要求，许多汽车系 统采用低静态电流的线性稳压器。虽然这种线性稳压满足大 部分要求，但其固有的低功特性效抑制了它在负载电流增加 和低电压情况下的采用。在线性稳压器中，器件功耗与输出图1 线性稳压器温度上升 功率成正比例。当功耗增加达到拐点时，在给定的环境温度 下，结温达到绝对最高水平(图1)。高于这个水平可靠
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接上篇5 从 CAN 迁移到 CAN-FD引入 CAN-FD 不会影响目前使用的诸如 LIN 和 MOST 等汽车网络。要想把 CAN-FD 引入现有的 CAN 网络，需要 有适当的迁移路径。这是因为， CAN-FD 兼容性节点除了能 接受 CAN-FD帧外，也能接受当前的 CAN 帧，而不会出现 任何错误。但是，如果存在 CAN-FD 帧，常规 CAN 节点会 在网络上生成错误帧。OEM 可以通过几种措施来减轻迁移 至真正 CAN-FD 网络所需完成的工作量。典型方案：• 网络中部署的新 ECU 必须能
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在汽车行业，汽车电子控制单元 (ECU) 经历了爆炸式增长。这些 ECU 在遵循行业标准的基础上还采用了一些专 用协议，逐渐从独立单元发展成了网络中的智能节点。其结 果是，汽车网络成本被拉低，同时其可靠性和性能得到了提 高。在过去的十年里，我们看到，数据总线逐渐发展成了车 载网络的标准。在接下来的十年里，我们相信，现有汽车 网络协议必将经历一系列的扩展，标准网络连接必将进入 汽车。本文对两种新的汽车网络连接协议进行了分析，即 CAN-FD。图1 标准 C
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CAN-FD 以太网 汽车
近日，消息人士称三星正寻求收购人工智能公司，并将投入10亿美元的巨额预算，成立一支投资并购人工智能科技公司的专项资金。
近些年，三星的一系列动作均可看出其人工智能战略：据统计，三星近些年共收购、投资了十几家AI公司。三星在去年年底收购的汽车零部件供应商哈曼国际手中手上就持有多个AI项目，如智能城市、语音控制等。除此之外，三星还完成对虚拟助理Viv的收购。
与此同时，三星高层曾公开表达过对AI技术的强烈兴趣，三星软件研发部门主管去年称：他们认为AI不再是一个选择，而是一个必须品。
除了
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本周三在旧金山的 RSA 安全会议上，Alphabet 的执行总裁施密特说道：“事实证明，对于人工智能的判断，我完全错了。”
起初，因为知道技术对于公司前途和全球经济都至关重要，施密特一直对技术持有怀疑态度。
的确，谷歌总裁 Sundar Pichai (施密特的继任者，2014年谷歌创始合伙人Larry Page把核心产品的领导权交给了他)曾说过，我们正在进入一个“AI优先”的时代。而在此之前，所有的关注点都聚焦于移动设备、智能手机(比如安
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为支持日益增多的物联网(IoT)应用，英特尔公司今天发布了英特尔® Cyclone® 10 系列现场可编程门阵列(FPGA)。该系列旨在提供快速、节能的处理能力，可用于广泛领域，包括汽车、工业自动化、专业视听和视觉系统等。随着“万物”具有更高的互联水平并能够彼此共享大量实时数据，数据处理变得愈发困难。建筑物、工厂、家庭和车辆中的传感器和摄像头发出的信息日益增多，微处理器或微控制器已经无法单独处理这些信息。英特尔FPGA等高性能处理设备能够收集和发送数据，根据物联网设备的输入做
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英特尔 工业 汽车 FPGA
据海外媒体报道，自AlphaGo下围棋胜过职业棋手新闻爆出后，关于人工智能(AI)的投资又掀起热潮，除了较为人注意的考试机器人东大君以外，另一个比较不受重视的方向，则是制作高性能运算芯片，让现在需要高级服务器才能执行的人工智能，可以用单一芯片执行。
例如Google就自行设计TPU(Tensor Processing Unit)，让展示期间是在服务器上运作的AlphaGo，转在TPU上执行;其他厂商如英特尔(Intel)、三星电子(Samsung Electronics)、富士通(Fujitsu
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在芯片这个地方，它是每隔一段就会换一个应用方向，90年代时候最火的是多媒体电脑，也就是PC端，后来就变到了移动端，最近则是人工智能，核心专用芯片是人工智能时代的战略制高点，在这个领域NV/Google/Intel/AMD在AI芯片的都有不同战略，谁能笑到最后？出现黑马的几率有多大？
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百度正式在内部通报了调整医疗业务的方案。
2月9日，百度通过内部邮件宣布，对医疗业务进行组织架构调整和优化，集中优势资源，将医疗业务的重点布局在人工智能领域，以便更好地适应医疗行业新发展，更加有效地布局医疗领域。
按百度方面公布的计划：即日起，百度医疗事业部智能小e团队和拇指医生团队，转入AI(人工智能)体系;医疗事业部内容建设团队，转入搜索公司。 医疗事业部其他业务将予以关停，相关人员将结合公司发展需要在内部提供转岗机会。
此番调整之后，原百度医疗事业部总经理李政将转至AI团队，充
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百度 AI
付出终有回报，这句话送给英伟达创始人CEO黄仁勋作为过去一年的年终奖励最合适不过。英伟达股价在过去的一年中上涨近200%，成为纳斯达克表现最好的公司。
黄仁勋23年前创立英伟达起，就一直从事芯片制造。而他坚持走图形芯片的小众市场的策略也终于获得了回报。
“下一个技术的大事件是什么?”当爱丁堡基金公司投资经理PaulinaSliwinska在硅谷寻求答案时，她并没有在炙手可热的初创公司23岁的创始人身上找到答案，反而是在一个创业23年的“老顽童&rdquo
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《纽约时报》于2月3日刊载了一篇名为《中国欲在人工智能“军备竞赛”中赶超美国》(China Gains on the U.S. in the Artificial Intelligence Arms Race )的专题文章。将人工智能技术上升到国家安全战略层面，是美国权威媒体对中美AI技术发展的一次比较客观的对比。
文章的亮点在于从一个全新的视角看中美技术领域的竞争：从冷战时期的技术封锁，到当今崇尚自由主义的硅谷科技公司，知识、人才、资本的流动性比以往任何时候都要活跃，国
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沿续2016年的向好趋势，预测2017年电子市场增长动能不减，利好半导体市场。智能化和网络化在各种应用设备中的普及，以及对能耗和资源利用率的更高要求，正是这一趋势的核心所在。
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当全世界的科技公司都前往美国争抢AI人才的时候，为何苹果却选择在日本设立AI研发中心?或许只有等到苹果公布日本研究中心的成果时，我们才能知道答案。
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