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人工智能 文章 最新資訊

區(qū)塊鏈如何為人工智能解鎖新的領域？

  • 這是一個智能產業(yè)興起的時代，人工智能、區(qū)塊鏈正在成為數(shù)字化世界的兩股變革力量。在不久的將來，區(qū)塊鏈和人工智能結合的應用會越來越多。
  • 關鍵字： 區(qū)塊鏈  人工智能  

狂燒了600多億 人工智能的“商業(yè)大門”為誰開？

  • 從創(chuàng)業(yè)者到投資人，大家對人工智能的商業(yè)價值都持有高期望，而商業(yè)“奇點”在哪兒呢?
  • 關鍵字： 人工智能  

超越思維，用人工智能輔助SoC設計

  • 2018年6月20日—今日，NetSpeed Systems宣布推出業(yè)界首款以人工智能為基礎的SoC芯片內部互連解決方案Orion AI。該方案支持多播與廣播等先進特性，能極大提升人工智能SoC與加速器ASIC的性能與效率，可廣泛應用于數(shù)據(jù)中心、自動駕駛、AR/VR，以及先進視頻分析。Orion AI由NetSpeed經過硅驗證的Orion IP構建而成，這些Orion IP已經授權給地平線機器人、寒武紀、百度以及Esperanto等領先的人工智能公司。
  • 關鍵字： AI  人工智能  IC  

AI輔助醫(yī)生“閱片” 診斷準確率超95%

  • 　　系全球首款CT、MRI神經影像人工智能輔助診斷產品;相當于高年資主任醫(yī)師水平?！　∥磥恚贑T機旁坐診的或許不再是白大褂醫(yī)生，而是閃著電源光的人工智能。暢想一下，十年后，當你走進醫(yī)院影像科，第一眼看到的會是醫(yī)生還是人工智能呢?　　上個月，全球首場圍繞神經系統(tǒng)疾病影像診斷的“人機大賽”啟動，國家神經系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心宣布備戰(zhàn)，面向全球致力于攻克“腦病”的醫(yī)生發(fā)出“英雄帖”。一個月來，參賽情況如何?　　近日，記者從北京天壇醫(yī)院了解到，目前已有來自全國385家醫(yī)院及各類醫(yī)療機構的700余名醫(yī)生報名參賽
  • 關鍵字： AI輔助醫(yī)生  人工智能  

人工智能上的從0到1

  • 　　從0到1，再從1到100這個類比能很好地形容技術及產品的發(fā)生發(fā)展過程。比如福特造出第一輛T型車可以認為是完成了汽車從0到1的過程，此后100年直到現(xiàn)在可以認為是汽車從1到100的完善。現(xiàn)在的汽車雖然在精密程度上遠勝100年前的版本，但是仍然有發(fā)動機、傳動系統(tǒng)、方向盤和四個輪子。　　1919年福特T型車的造型，從中我們可以找到現(xiàn)代汽車的幾乎所有關鍵要素，甚至它的車牌都和現(xiàn)代的車牌一樣?！　∮嬎銠C一樣有這個過程，如前所述，其理論奠基于圖靈，圖靈之后馮·諾依曼設計了一套體系結構把這個東西做出來了，至此可以認
  • 關鍵字： 人工智能  

人工智能之K近鄰算法（KNN）

  • 　　前言：人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下K近鄰(KNN)算法。 ^_^　　K近鄰KNN(k-Nearest Neighbor)算法,也叫K最近鄰算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出，是機器學習算法中比較成熟的算法之一。K近鄰算法使用的模型實際上對應于對特征空間的劃分。KNN算法不僅可以用于分類，還可以用于回歸?！　NN概念：　　K近鄰算法KNN就是給定一個訓練數(shù)據(jù)集，
  • 關鍵字： 人工智能  KNN  

人工智能之卷積神經網絡(CNN)

  • 　　前言：人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下卷積神經網絡(CNN)算法。 ^_^　　20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經元時發(fā)現(xiàn)其獨特的網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的復雜性，繼而提出了卷積神經網絡CNN(Convolutional Neural Networks)?！　?980年，K.Fukushima提出的新識別機是卷積神經網絡的
  • 關鍵字： 人工智能  CNN  

人工智能之Q Learning算法

  • 　　人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下Q Learning算法。 ^_^　　通過前一篇TD-Learning時序差分(請參見人工智能(48)算法介紹，我們知道，TD-Learning時序差分是結合了動態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法，并兼具兩種算法的優(yōu)點，是強化學習的中心?！　D-learning時序差分大概分了6類。其中，策略行動價值qπ的off-policy時
  • 關鍵字： 人工智能  Q Learning  

人工智能之ICA算法

  • 　　人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下ICA算法。 ^_^　　ICA獨立成分分析是近年來出現(xiàn)的一種強有力的數(shù)據(jù)分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。1994年由Comon給出了ICA的一個較為嚴格的數(shù)學定義，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出來的?！　CA
  • 關鍵字： 人工智能  ICA  

人工智能之TD Learning算法

  • 　　人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下TD Learning算法。 ^_^　　TD Learning時序差分學習結合了動態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法，且兼具兩種算法的優(yōu)點，是強化學習的核心思想?！　‰m然蒙特卡羅MC方法僅在最終結果已知時才調整其估計值，但TD Learning時序差分學習調整預測以匹配后，更準確地預測最終結果之前的未來預測?！　D Learni
  • 關鍵字： 人工智能  TD Learning  

人工智能之PCA算法

  • 　　前言：人工智能機器學習有關算法內容，人工智能之機器學習主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下PCA算法?！　CA(主成分分析)是十大經典機器學習算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計方法?！　τ诰S數(shù)比較多的數(shù)據(jù)，首先需要做的事就是在盡量保證數(shù)據(jù)本質的前提下將數(shù)據(jù)中的維數(shù)降低。降維是一種數(shù)據(jù)集預處理技術，往往在數(shù)據(jù)應用在其他算法之前使用，它可以去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲，使數(shù)據(jù)變得更加簡單高
  • 關鍵字： 人工智能  PCA  

燒了600多億 人工智能的“商業(yè)大門”為誰開？

  • 人工智能，本質上是一種技術工具，它的核心價值在于幫助傳統(tǒng)行業(yè)獲得更高的生產效率，并沒有真正派生出新的市場?！癆I+”模式下誕生的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，在商業(yè)路上難免與各行業(yè)的傳統(tǒng)巨頭狹路相逢。
  • 關鍵字： 人工智能  自動駕駛  

智能硬件的低價“征途”

  • 人工智能落地到終端，并沒有如很多人設想的那樣“高大”，一方面掣肘于核心技術，一方面又要滿足市場的高性價比要求。價格戰(zhàn)還是各類企業(yè)所不可避免的“征途”。
  • 關鍵字： 智能硬件  人工智能  

透過英特爾開放技術，猜猜未來PC是什么樣子

  • 未來的PC將會是什么模樣?雖然霧里看花難見端倪，但是從英特爾所展示的創(chuàng)新技術與產品中，我們已經能夠勾勒出一些輪廓。
  • 關鍵字： 英特爾，人工智能  

當下人工智能實現(xiàn)商業(yè)價值的三大領域

  • 人工智能要么被視為世界末日—即如我們所想，機器人將替代我們從事所有的工作;要么成為我們所有問題的答案—人工智能是拯救地球的最終解決方案。
  • 關鍵字： 人工智能  
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人工智能介紹

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