- 随着AI应用的普及，市场上基于云端和终端的应用需求诞生了一系列AI芯片公司，掀起了一波热潮。AI芯片热度自2018年第三季度达到顶峰后逐渐降低，于2019年2月骤降至冰点，AI芯片行业遇冷。有可预见的市场空间，但如今AI芯片却明显遇冷，可以说现在AI芯片行业遇冷。相较于2017、2018年的AI芯片狂潮，2019年的情况会有所改变。
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AI 芯片
- 如今，人工智能作为当下最热门的新科技领域，全球各个国家的科技先锋都投入了大量的资金、人力进行技术研发。在政策、经济、市场需求等多方推动下，我国新一代人工智能发展迅速，部分指标已居于世界领先地位。 国内有如百度、阿里巴巴等科技巨头取得领先地位，也有诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的人工智能初创企业在垂直领域名列前茅，推动着中国AI力量在世界舞台上的亮相。 中国AI专利数赶超美国 跻身全球第一梯队 近日，《日经亚洲评论》统计了过去三年人工智能专利申请量排名前50名的企业
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AI 机器学习
- 据美国科技媒体GeekWire报道，美国西雅图艾伦人工智能研究所(AI2)的一项最新分析表明，到2030年，中国有望成为人工智能领域的全球领跑者。
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AI
- 人工智能作为当下最热门的新科技领域，全球各个国家的科技先锋都投入了大量的资金、人力进行技术研发。在政策、经济、市场需求等多方推动下，我国新一代人工智能发展迅速，部分指标已居于世界领先地位。国内有如百度、阿里巴巴等科技巨头取得领先地位，也有诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的人工智能初创企业在垂直领域名列前茅，推动着中国AI力量在世界舞台上的亮相。
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人工智能 AI
- 当面部识别成为越来越广泛应用的技术，随之而来的是关于个人数据隐私泄露的担忧。IBM这次就撞在了枪口上。近日，外媒报道曝光IBM未经许可，利用网络相册Flickr上近100万张个人照片，训练它们面部识别系统，同时与外部研究人员共享这些照片。 众所周知，机器学习的关键就是大量的数据训练，人脸识别算法亦然。为了提高算法的精确度，需要标注上百万的照片来训练AI。 据了解，在Flickr上传照片的用户并不同意IBM将其照片用于开发面部识别系统，因为这些可能最终会被用来监视和识别他们。一位摄影师透露：“我拍摄
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IBM AI
- 目前市场上对于AI芯片没有明确定义，一般认为，AI芯片即为面向人工智能应用的芯片。常见的芯片底层架构有四种：CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是个万能逻辑芯片，不适用于执行AI任务，不论用在训练或是推论的任务，性能表现都太差，因此学界转而使用GPU，也就是英伟达的芯片，英伟达的GPU曾经在计算机视觉领域的盛事——ImageNet竞赛中获胜。
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ASIC AI
- Future Today Institute发布了第12份年度科技趋势报告，报告中给出了315个趋势，略高于去年的225个。这份报告总结分析了能源、机器人、人工智能、交通、数据、隐私及安全等领域的热门趋势。
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AI
- 近期，德国慕尼黑工业大学宣布，将与美国社交媒体企业Facebook共建人工智能伦理研究所。依照计划，Facebook将在未来五年内为该研究所提供650万欧元，用于从技术和伦理角度对人工智能领域的项目进行审视。 2019年全国两会期间，全国政协委员会、百度董事长李彦宏今年也向两会提交了三个提案，智能交通、电子病历、人工智能伦理。提案得到热议，人工智能伦理也再次成为大众关注的重点。 如何正确认识AI伦理? 当前，人工智能浪潮方兴未艾，在很多领域展现出巨大的应用前景，国内更是诞生了诸如旷视科技、商汤科
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AI 人工智能
- 曾是弃儿的人工智能，如今，已经蓬勃发展了很长一段时间了。现在，人们对提供高性能视觉识别、匹配或甚至超越人类技能的产品和技术产生了浓厚的兴趣和投资。同样，语音和音频识别正变得越来越普遍，我们甚至开始看到更专业的应用，比如在半导体设计中加入优化的物理设计。我们被人工智能的各种可能性所迷惑了，但往往不太清楚的是投资真正流向了哪里，也不知道什么是雄心，什么是炒作，什么是现实。 现在我们有多种方法可以解决这个问题，例如按实际运用或执行的项目来进行划分。我们拥有独特的视角，因为我们的互联技术被运用于许多定制的人
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AI GPU
- 事实证明，李彦宏是个称职的人工智能布道师。 2019年3月4号，全国“两会”正式拉开帷幕，第七次参加两会的李彦宏提交了三个提案，几乎全部和AI相关。同时还在媒体采访中谈及人工智能行业存在的问题和挑战、百度的人工智能商业化进展，以及数据孤岛、车路协同、AI伦理等焦点话题。 把范围再扩大一些，不管是百度自家的百度世界大会、AI开发者大会，还是乌镇互联网大会、IT领袖峰会等公开场合，李彦宏的发言也大多和AI相关，并贡献了“人工智能是互联网下一幕”、“互联网只是人工智能的开胃菜”等旗帜鲜明的观点。 可如
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AI
- 人工智能的未来——也就是人类的未来——已经被九大科技巨头所控制。这些科技巨头正在开发框架、芯片组和网络，资助了大部分研究，获得了大部分专利，并且在这个过程中以不透明或不可见的方式挖掘着我们的数据。其中六家科技巨头在美国，我称他们为G-MAFIA：谷歌、微软、亚马逊、Facebook、IBM和苹果。剩下三家在中国，也就是BAT：百度、阿里巴巴和腾讯。
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AI ImageNet
- 在正式进入人脸识别技术这个话题之前，我们先从整容手术的奇特历史讲起，沿着这个思维，一起探讨人脸识别的前世今生。
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AI 人脸识别
- 当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。 GPU(图像处理单元)：GPU最初承担图像计算任务，能够进行并行计算，因此GPU架构本身比较适合深度学习算法，通过对GPU的优化，进一步满足深度学习大量计算需求。其主要缺点在于功耗较高。 FPGA(FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列)：FPGA，具有足够的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性。FPG
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AI 芯片
- 来自达特茅斯学院诺里斯科顿癌症中心的研究人员宣布 开发 一种深层神经网络，可以识别组织载玻片上的肺癌，其准确性与人类病理学家相匹敌。
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AI
- 今年，我们将看到更多公司和企业开始结合各种新兴信息技术，如AI、区块链等技术趋势。当越来越多的创新公司这样做时，就将经历格式塔转变并从不同的角度看待他们的公司。那些成功遵循这条道路的组织将转变为数据组织。Gartner建议数据和分析领导者与高级业务负责人讨论他们的关键业务优先级，并探索如何针对以下10个主要趋势去实现这些优先级策略布局。 增强分析 数据分析的下一阶段是数据增强分析，为分析计划带来自动化和新的程度的洞察力。 数据分析的下一阶段的根本性转变已经开始了。就像第二波自助商业智能破坏了第一
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