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自定义AI加速走势高涨 将引起更加广泛的关注
自定义AI加速走势高涨。在云计算领域，阿里巴巴继亚马逊、谷歌之后，推出了自己的定制加速器。Facebook也参与其中，微软在Graphcore中持有大量股份。英特尔（Intel）和Mobiley
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机器学习领域带来了什么潮流
对于许多人来说，机器学习可能是个新词，它在1952年由Arthur Samuel首次提出来，从那以后，不断发展的机器学习成为许多行业领域的首选技术。从机器人流程自动化到技术专业知识，机器学习技术
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人工智能市场高速增长 落地产品拥有广阔的市场机遇
当下，人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。另外值得肯定的是，在过去的一年里随着人工智能落地应用案例
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数据机器学习在检测故障中有什么可以应用的
前言：传统工业中，维修时花费的大部分时间都在故障的诊断上，而不是进行实际的补救，因为故障诊断是机器维修中最具挑战性的阶段。在能源行业中，精确的故障诊断直接影响到供能的稳定性。 随着传感器
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人工智能如何引领我们走向智能社会
人工智能（AI）是指在机器上实现类似乃至超越人类的感知、认知、行为等智能的系统。与人类历史上其他技术革命相比，人工智能对人类社会发展的影响可能位居前列。人类社会也正在由以计算机、通信、互联网、大
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深度学习成为人工智能死胡同的原因是什么
在深度学习刚刚进入视线时，大多数AI研究人员嗤之以鼻，但短短几年后，它的触角已经横跨医疗、教育、汽车等众多领域。 AI 在深度学习的加持下，近几年在人脸识别、围棋、Dota等任务上屡屡击
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利用深度学习来规划机器人穿越无障碍路径
（文章来源：cnBeta） 过去的项目和研究表明，深度学习是训练机器人做特定事情的有效技术。例如我们已经看到OpenAI使用神经网络训练Dactyl来解魔方，以及一种称为6-DoF Gr
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神经网络如何帮助汽车实现识别幻影物体
以色列本古里安大学内盖夫网络安全研究中心的研究人员表示，在道路上投影图像形成幻影物体，可导致行驶中的半自主或全自主驾驶汽车误判并急刹车，从而危及车内驾驶员和乘客的生命。他们正在研究的神经网络技术
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你还不懂什么是神经网络吗
人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文
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现如今的智能网联汽车还存在着哪些安全隐患
（文章来源：雷锋网） 2019 年有两类新型车联网攻击方式爆出，新出现的攻击方式往往会打破这种平衡，原有的防护方案没有考虑到此类攻击手段，需要主机厂的重点关注。 国内大部分自主品
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嵌入式技术在人工智能师时代遇到什么机遇
从2020年第2期开始，《单片机与嵌入式系统应用》开始推出“ 卷首语”栏目，每期邀请一位业内专家围绕嵌入式技术针对时下热点分享自己的观点，以飨广大嵌入式技术从业者/ 爱好者。今天发表的这篇文章是
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机器学习或将能够解决时空问题
（文章来源：网络整理） 神经网络能够以一种流行的方法进行重要的计算，以统一广义相对论的量子力学。 去年，令人惊叹的发现是，事件地平线望远镜向世界展示了黑洞阴影的第一个视图。但是黑
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数据挖掘技术助力医疗行业的发展
（文章来源：中国制药网） 数据是反映事物发展的直接表现，它能给人们探讨事物现状，规划未来起到重要的作用。而数据挖掘则是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，目前数据挖掘技术正逐
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机器学习被高估了？
在Quora论坛上研究编程语言的Tikhon Jelvis回答说：我发现，机器学习在很多方面都被高估了，无论是经验不足的人，还是更有害的，人们都对这一领域投入了大量的资金。 最普遍的看法
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人工智能与心理学能否完美配合
心理学是通用人工智能最好的脚注。 现在，随手翻阅任何心理学和人工智能的教材，都很难从学科内容上窥探出二者存在何种关联。但事实上，若论对人工智能研究的影响，大概没有哪门学科能够与心理学相媲
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神经网络如何助力人工智能算法
美陆军联合工业部门研究人员共同研发一种神经网络衡量标准，用于评估下一代人工智能和机器学习算法的可靠性与可信度。 背景 深度神经网络（DNNs）是一种利用训练数据学习的机
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人工智能遇到神经科学会有什么故事发生
人工智能与神经科学，这两个看似相隔甚远的学科，实际上有着非常紧密的联系。这两个领域的协作是必然的。 正如DeepMind认为的那样：在如此多的利害关系下，目前神经科学领域和人工智能结合的
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人工智能芯片识别图像的能力怎么样
消息：将光敏电子技术和神经网络结合在一个微型芯片上的一种新型人造眼睛，可以在几纳秒内感知到它所看到的东西，比现有的图像传感器要快得多。 重要性所在：计算机视觉在人工智能的许多应用中不可或
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人工智能与神经科学的碰撞将会带来什么影响
（文章来源：读芯术） 人工智能与神经科学，这两个看似相隔甚远的学科，实际上有着非常紧密的联系。这两个领域的协作是必然的。正如DeepMind认为的那样：在如此多的利害关系下，目前神经科学
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机器学习的知识产权问题
作者： Wil Michiels 教授（博士），恩智浦半导体安全架构师 机器学习的知识产权问题 假设一家公司主要生产对于客户的业务运营至关重要的设备。为了避免发生故障而
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