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2020年数据科学的四大最热门趋势

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全世界各行各业的公司都在经历着人们所说的数字化转型。也就是说，企业正在采用传统的业务流程，例如招聘、营销、定价和策略，并使用数字技术使其质量提高10倍。

2020-02-21

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边缘机器学习的重要性

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近年来，人工智能（AI）和机器学习创新一直在迅速发展，可预见的结果随着可访问性的提高而不断发展，在计算能力和存储解决方案中，数据的可访问性和发展趋势越来越明显。如果您了解背景知识，那么到目前为止，您可以发现无数机器学习创新的实例，这些实例已经出现在从消费产品和社交媒体到金融服务和制造业的广泛行业中。

2020-02-12

1.2K0

DeepMind最新AI程序使记忆内存化

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DeepMind科学家构建了一种计算机程序，该计算机程序以一种理论模型来提供从未来到过去的信号，就像人们从错误中吸取教训一样。例如不小心碰掉了桌子边缘的玻璃杯。你可能在把它放在桌子边缘的时候就意识到它会摔碎，但是只有摔碎之后你才会感到后悔。

2019-12-09

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GitHub启动千年代码保存计划Arctic Code Vault

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GitHub昨日分享了开放Arctic Code Vault的计划，该计划旨在存储和保存Flutter和TensorFlow等开源软件。所有开放源代码项目的代码都将存储在胶片上，该胶片每帧包含880万像素，可以使用1000年。

2019-11-18

1.2K0

亚马逊利用神经TTS系统，仅需几个小时即可模拟独特的讲话风格

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厌倦了Alexa沉稳，单调的语调？现在，由于一种新的AI技术，亚马逊可能很快就能够将新的讲话风格推广到其语音助手。

2018-12-18

1.1K0

三星展示8纳米芯片Exynos 9820，在单核任务中速度提高20％

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三星展示了其最新的旗舰系统的芯片Exynos 9820。在系列产品中，最新的八核芯片包含一个经过改进的神经处理单元（NPU），用于设备上的AI应用，第四代定制处理器和LTE高级调制解调器，下行速率提升到每秒2.0千兆位（Gbps）。

2018-12-13

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动物面部识别大集合：现有可识别的动物种类及识别目的

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面部识别技术存在着一些严重而持久的问题。这项技术作为一个整体在很大程度上受到了不准确和系统偏差的影响。无论谁使用这项技术，出于什么目的，这些算法都使用了从一个因种族和性别倾向而受阻的社会中提取的原始数据，而种族和性别倾向最终会产生类似的有偏见的结果。显然，对人类的监视伴随着一系列道德和道德难题。但是面部识别也可以识别动物，那么如何识别呢？

2018-11-22

2.3K0

劳斯莱斯宣布与英特尔合作，为自动货船开发全球系统

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劳斯莱斯今天宣布，它将使用英特尔芯片，为在公海上运载货物的自动船舶开发一个全球系统。劳斯莱斯以英国为基础，并且正在芬兰和挪威的研发中心开发运输技术。

2018-10-25

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思科公司发布强大的AI服务器UCS C480 ML M5

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AI算法在理论上是很好的，但如果你没有强大的硬件来部署它们，它们基本上是无用的。使用传统计算机，复杂的模型可能需要数小时，数天甚至数周才能进行训练。

2018-09-26

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谷歌重磅推出数据集搜索引擎Dataset Search

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谷歌推出了一个搜索引擎Dataset Search，以帮助研究人员找到免费使用的在线数据。该公司于9月5日推出该服务，称其针对的是“科学家，数据记者，数据极客等”。

2018-09-26

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MIT新突破：细胞大小的微型机器人可以感知周围的环境

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麻省理工学院的研究人员已经创造出了可能是目前最小的机器人，它们可以感知周围的环境，存储数据，甚至执行计算任务。这些设备的大小与人类卵细胞大小差不多，由二维材料制成的微型电子电路组成，它使用了一种叫做胶体的微小颗粒。

2018-08-06

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康奈尔大学研究团队利用爆米花驱动机器人制动器

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爆米花的原料往往天然可食用，成本低廉，并具有在施加热量时以高的力量快速膨胀的能力。尽管这种转变是不可逆转的，但它具有应用于机器人的潜力。由于颗粒可以从常规形状变为（更大）不规则形状，康奈尔大学研究团队检查颗粒间摩擦的变化，并提出它们在堵塞致动器中作为颗粒流体的用途，而不需要真空泵。此外，作为概念验证，还展示了在柔软，柔顺和刚性连接夹具中使用爆米花驱动的驱动。作为首次将爆米花引入机器人的技术，希望本文能够激发多功能设计的新机制。

2018-07-27

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Facebook推出Spiral：通过实时机器学习自动调节服务

机器学习人工智能存储

对于使用Facebook的数十亿人来说，我们的服务可能看起来像是一个统一的移动应用程序或网站。公司内部的视角是不同的。Facebook使用数千种服务构建，功能从平衡互联网流量到转码图像再到提供可靠的存储。Facebook作为一个整体的效率是其个人服务效率的总和，每种服务通常都是以自己的方式进行优化，面对快节奏的变化，这些方法可能难以概括或适应。为了更有效地优化众多服务，灵活适应不断变化的互联内部服务网络，我们开发了Spiral。Spiral是一个系统，利用实时机器学习技术，为Facebook自我调节高性能基础设施服务，通过用Spiral取代手动启发式，我们可以在几分钟内优化更新的服务，而无需花费漫长的几周时间。

2018-07-27

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NVIDIA研究人员利用AI将标准视频转换为高质量慢动作镜头

人工智能深度学习存储

来自NVIDIA的研究人员开发了一个基于深度学习的系统，该系统可以用每秒30帧的视频制作高质量的慢动作视频，超过了旨在实现相同效果的各种方法。研究人员将在本周CVPR会议上介绍这个项目。

2018-07-27

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数字世界的未来：新的ETF针对人工智能和大数据

人工智能大数据存储

Global X推出了一款针对大数据和人工智能（AI）领域的ETF。在全球X未来分析技术ETF（AIQ）对参与这些技术的开发和使用的公司进行投资。

2018-07-27

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开源项目Minio:提供非结构化数据储存服务

开源 apache 存储

Minio是一个在Apache Licence 2.0下发布的对象存储服务器。官网：https://minio.io。它与Amazon S3云存储服务兼容。Minio最适合存储非结构化数据，如照片、视

2018-03-02

2.8K0

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