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性别偏见只存在人类之中吗？机器学习中也存在
大约五年前，在机器学习实现了突破之后，科技公司开始严重依赖从成堆数据中学习的软件。最近，研究人员开始向世人揭露机器学习的冷酷无情。去年夏天，来自波士顿大学和微软的研究人员表示，根据谷歌新闻进行学习的软件再现了人类的性别偏见。
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人工智能、机器学习、深度学习的联系与区别
总结2016年一件有纪念意义的科技事件是阿法狗战胜围棋九段选手李世石，标志着人工智能算法达到了新的高度，同时也说明了人工智能未来发展的潜力，未来人工智能将会给工业服务业农业带来很大的影响。
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万万没想到，无人驾驶汽车其实是个劳动密集型产业
病友们都在看杂志、刷Instagram的时候，Shari Forrest打开了手机上的一个app，开始训练一个将要用在无人车上的人工智能。
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人工智能：赛灵思，请开始你的表演
中国搜索引擎大厂百度已将人工智能、机器学习视为公司未来发展的主要方向，并对相关领域进行大量投资。 为了强化其公有云服务支持人工智能算法的能力，该公司在其全新公有云加速服务器中部署了赛灵思(Xilinx)的FPGA。 百度FPGA云端服务器是百度云推出的一项全新服务，其采用高效的赛灵思Kintex FPGA、工具和软件，能满足发展及部署于包含机器学习和数据安全等硬件加速的数据中心应用需求。
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格芯推出面向数据中心、机器学习和5G网络的7纳米专用集成电路平台
FX-7TM产品采用格芯7纳米FinFET工艺，提供业界一流的知识产权及解决方案格芯今日宣布推出其基于7纳米FinFET工艺技术的FX-7TM专用集成电路(ASIC)。FX-7是一个集成式设计平台
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美国或限制中国在人工智能等领域投资 保护敏感科技
近日路透社发表文章，称美国现任及前任官员表示，美国准备加大对中国投资矽谷企业的审查力度，以更好地保护对美国国家安全至关重要的敏感科技。 路透社文章中指出，美国现任
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谷歌是人工智能的行家？
Google I/O 的开幕 Keynote 正在进行，毫无疑问，AI 成为了今年 Google I/O 大会的绝对主角。
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「2017 Google I/O大会」发布第二代机器学习TPU 2.0
TPU(Tensor Processing Unit)即张量处理单元，是一款为机器学习而定制的芯片,它能为机器学习提供比所有商用GPU和FPGA更高的量级指令。
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土豪进!英伟达推售价百万的超级电脑
在刚结束以GPU技术为核心的GTC大会上，NVIDIA发布了首款基于Volta架构GPU产品—NVIDIA Tesla V100计算卡，同时还亮相了搭载8组该计算卡的超级电脑DGX-1V，售价高达百万元，对于这样的价格，大概只有王思聪才毫不犹豫。
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最新Fluke电机诊断工具采用Veros机器学习技术
新产品提高电机效率并缩短停工时间
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强强联合！ABB与IBM联手开发工业人工智能解决方案
2017年4月25日，ABB与IBM今天宣布进行战略合作，ABB行业领先的数字化解决方案ABB Ability将与IBM Watson物联网认知计算技术联手为电力、工业、交通和基础设施领域的客户创
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ArterisIP推出Ncore 2.0 缓存一致性互连和Resilience套件 助力机器学习 SoC 设计
在刚刚过去的Linley Autonomous Hardware Conference 2017大会上，硅验证商用系统级芯片互联 IP 的创新供应商ArterisIP 宣布推出 Ncore 2.0 缓存一致性 (Cache Coherent) 互连 IP 及可选配的Ncore Resilience 套件，用于加速和完善下一代自动驾驶系统和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的设计开发。
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reVISION堆栈宣告Xilinx进入视觉导向机器学习终端市场
“云应用”的工作原理是把传统软件“本地安装、本地运算”的使用方式变为”即取即用”的服务，通过互联网或局域网连接并操控远程服务器集群，完成业务逻辑或运算任务的一种新型应用。“云应用”的主要载体为互联网技术，以瘦客户端(Thin Client)或智能客户端(Smart Client)的展现形式，其界面实质上是HTML5，Javascript，或Flash等技术的集成。云应用不但可以帮助用户降低IT成本，更能大大提高工作效率，因此传统软件向云应用转型的发展革新浪潮已经不可阻挡。
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Xilinx打造 reVISION新品牌，从端到云全面支持机器学习应用
赛灵思(Xilinx)面向广泛的视觉导向机器学习应用领域推出Xilinx reVISION堆栈。作为赛灵思推出的一个崭新的品牌形象， reVISION 堆栈解决方案进一步补充和完善了其近期发布的面向云端主流应用的可重配置加速堆栈，将
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人工智能时代，机器学习和AI算法将改变“二八定律”
很多业绩出色的公司，都对意大利工程师和经济学家维尔弗雷多·帕累托(Vilfredo Pareto)推崇备至，因为他提出的80/20规则产生了非常大的影响。
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阿里宣布启动“NASA”计划，20年内建造机器学习、生物识别、芯片全新研发团队
马云进一步阐释：“一个服务20亿人的经济体，需要强大的技术实力。我们将建立阿里巴巴的’NASA’，以担当未来的责任。面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别这些核心技术，我们将组建崭新的团队，建立新的机制和方法，全力以赴。以前我们的技术是跟着业务走，是兵工厂模式，但手榴弹造得再好，也造不出导弹来。我们必须思考建立导弹的机制，成立新技术研发体系，聚焦到几个核心领域的研究。这些研究的目标是为了解决10年20年后的困难。”
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详解11个机器学习开源项目
随着机器学习越来越受到开发者关注，出现了很多机器学习的开源项目，在本文列举的11个机器学习开源项目中，无论你是Java爱好者还是Python狂人，在这里你都可以找到自己想要
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干货：深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比
本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。
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机器学习能否攻克电子设计领域的问题？
美国有九家公司以及三所大学连手展开一个研发计划，想看看机器学习是否能够解决电子设计领域的一些最棘手的问题；新成立的CAEML （Center for Advanced Electronics through Machine Learning）研究中心是跨产业界众多尝试利用新兴人工智能技术的努力之一。
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AI眼中的历史：用人工智能挖掘旧报纸里的英国现代史
人工智能分析不仅仅是简单的字数统计(这是曾经大量数字化文学研究的做法)。这一次，研究人员使用AI技术，如自然语言处理，以获得对上下文和文本含义的理解。你可以认为它是终极的快速阅读。
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