【新智元导读】苹果iPhone X 发布，销售场面……至少比iPhone 8火爆。但是，在智能手机比拼重点从硬件设备转移到人工智能的今天，苹果已经落后于谷歌、亚马逊。看看摩托罗拉、诺基亚的前车之鉴，苹果危险！ 人工智能是智能手机技术新的发展方向，而苹果正在落后于人。 根据西北大学凯洛格管理学院McCormick基金会技术教授Mohanbir Sawhney的说法，智能手机创新的重点已经从硬件转向人工智能。作为市场领导者的苹果必须警惕这一转变，因为它落后于谷歌和亚马逊开发人工智能。 Sawhney在《财富》杂
大数据文摘授权转载自品玩 作者：吳越 12月伊始，传闻许久的亚马逊万人裁员计划，终于还是锁定了第一批对象。据英国《金融时报》报道，亚马逊决定首先精简的团队，分别来自Alexa语音助手及音箱，Kindle电子阅读器和Halo健康监测手环这三个设备。 其中，又以Alexa所在的部门人员最多，亏损最甚。Business Insider称，仅Alexa团队就有超万名员工，且团队2022年的亏损即将超过100亿美元。另据ABI Research的数据，亚马逊每售出一台Alexa设备都会损失数美元。以智能音箱Echo
AI将会与当初的互联网一样，为各行各业赋能。有自然语言处理、机器学习、计算机视觉、AI算法驱动的语言增强现实和聊天机器人等等，每一项技术都可以给企业提供相当大的机会，能够为客户提供更加个性化、更有用、
原文链接 https://developer.amazon.com/designing-for-voice/ 1. Design Process设计流程 一个通过思考语音体验的设计过程 ---- Alexa 帮助人们将事情做得更快捷，更轻松，更愉快。通过将Alexa引入语音对话，用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 在设计 Alexa 技能时，为用户和 Alexa 之间的对话dialog创建脚本script。请专注于帮助用户获取他们所需，协助事物正常工作，最后可以增加有深度的操作过程和惊喜。想
随着企业及各类组织机构逐渐将网络的使用转向云和远程，传统网络的定义在逐渐发生变化。同样，物联网设备的使用越来越多，加密和影子系统的使用越来越频繁，我们也就可以理解，为什么一直以来在保持网络和系统安全方面的问题都得不到妥善的解决。
迷宫可以表示为一个二维网格，每个格子可以是墙壁（不可通过）或空地（可通过）。智能体可以采取四个动作：向上、向下、向左和向右移动。目标是找到宝藏，同时避免碰到墙壁。
任何与Siri或Alexa有过互动的人都知道，数字助理根本不懂人类。它们需要的是心理学家所谓的心智理论，即对他人信仰和欲望的认识。现在，DeepMind已经开发了一种AI，可以探测其他计算机的“思想”并预测其行为，这是机器之间以及机器与人之间流畅协作的第一步。
让孩子们（成人也一样）收拾、整理自己的东西不是件容易的事，但如果让智能机器来做同样的事，则更具挑战性。我们通过让智能机器掌握一系列的视觉运动（Visuo-motor）技能成功的解决了这个问题。这些基本的技能包括：靠近物体、抓住并抬起物体、打开箱子并将物体放入其中，当然这些技能要按正确的顺序应用，才能应对复杂的问题。
前面我们介绍强化学习基本概念，马尔科夫决策过程，策略迭代和值迭代，这些组成强化学习的基础。
马尔可夫（Markov）相关概念包括马尔可夫过程（Markov Process），马尔可夫奖赏过程（Markov Reward Process），马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）等。我们说他们都是具有马尔可夫性质（Markov Property）的，然后MRP就是再加上奖赏过程，MDP就是再加上决策过程。那么什么是马尔可夫性质呢？我们上边也提到过，用一句话来说就是“The future is independent of the past given the present” 即 “在现在情况已知的情况下，过去与将来是独立的”再通俗一点就是我们可以认为现在的这个状态已经包含了预测未来所有的有用的信息，一旦现在状态信息我们已获取，那么之前的那些信息我们都可以抛弃不用了。MDP描述了RL的Environment，并且这里的环境是完全可见的。而且几乎所有的RL问题都可以转为成为MDP，其中的部分可观测环境问题也可以转化为MDP
强化学习的背景在之前的文章中已经进行了简单介绍，今天主要和大家分享MDP马尔科夫决策过程的相关内容。MDP可谓是其他强化学习的祖师爷，其他方法都是在祖师爷的基础上开枝散叶的，因此要学习强化学习就要学习MDP。
AI 科技评论按：不管你让小孩还是大人整理物品，他们很大可能都不会乖乖听你的话，如果想要让 AI 智能体进行整理收拾，那就更难了。如果想成功，需要掌握如下几个核心视觉运动技能：接近物体，抓住并举起它，打开盒子，把物体放进去。而更复杂的是，执行这些技能时，必须按照正确的顺序。 对于一些控制类的任务，比如整理桌面或堆叠物体，智能体需要在协调它的模拟手臂和手指的九个关节时，做到三个 W，即如何（how），何时（when）以及在哪里（where），以便正确地移动，最终完成任务。 在任何给定的时间内，需要明确各种可能
【新智元导读】三星今天宣布收购 Viv Labs，后者是 Siri 之父从苹果出走后新建的公司，Viv 被誉为目前功能最强大的智能助理，有着要连接万物，改变计算范式和电商模式的野心。智能助理市场如今群雄割据，各大公司都有了自己的产品。不仅如此，TechCrunch 主编分析认为，三星收购 Viv 更多是为了杀入人工智能主市场，加入巨头之间的战争。 三星电子今天宣布确认收购 Viv Labs。Viv 的产品形成了独特开放式的人工智能（AI）平台，允许第三方开发者用于开发对话助理，并将一个基于自然语言的界面集成
对话是人与人之间交换信息的普遍方式。人可以在交流时通过判别对方的语气、眼神和表情判断对方表达的情感，以及根据自身的语言、文化、经验和能力理解对方所发出的信息，但对于只有0（false）和1（true）的计算机来讲，理解人的对话是一件非常困难的事情，因为计算机不具备以上能力，所以目前的语音交互主要由人来设计。有人觉得语音交互设计就是设计怎么问怎么答，看似很简单也很无聊，但其实语音交互设计涉及系统学、语言学和心理学，因此它比GUI的交互设计复杂很多。
给你一个大小为 n x n 的整数矩阵 board ，方格按从 1 到 n2 编号，编号遵循 转行交替方式 ，从左下角开始 （即，从 board[n - 1][0] 开始）每一行交替方向。
AI 研习社按：对于智能体来说，从零开始，通过最少的知识学习复杂的控制问题是一个众所周知的挑战。日前，DeepMind 提出全新强化学习算法「调度辅助控制」（Scheduled Auxiliary Control (SAC-X)），教智能体从零开始学会控制，他们试图通过这种学习范式来克服智能体的控制问题。 AI 研习社将原文编译整理如下： 不管你让小孩还是大人整理物品，他们很大可能都不会乖乖听你的话，如果想要让 AI 智能体进行整理收拾，那就更难了。如果想成功，需要掌握如下几个核心视觉运动技能：接近物体，抓
KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt 算法）是一个著名的字符串匹配算法，效率很高，但是确实有点复杂。
作者 | Kentaro Wakayama 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 NoOps 是否意味着 DevOps 时代的终结？还是说它只是 DevOps 的下一个发展阶段？在这篇文章中，我们将深入探讨这一主题。 随着云技术采用率不断上升，应用程序架构的抽象级别也有所提高——从传统的本地服务器迁移到了容器和无服务器部署。自动化技术也已经发展到了让人工流程不再是首选的地步，即使是备份、安全管理和补丁更新等与基础设施相关的活动也更多通过自动化来执行。这种理想状态相当于一种 NoOps 环境，在这样的环境中负责
允中 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 20年了，谷歌终于进入千亿美元俱乐部。 今早谷歌母公司Alphabet（股票代码：GOOGL）发布的最新财报显示，2017年这家公司全年收入
IT行业正在向所有的一切都采用应用程序编程接口（API）演进，这使得企业能够自动执行重复性任务，提高效率并减少错误的系统。但是，这引出了新的问题：在IT系统中API的大量使用会取代命令行界面（CLI）
NaaS 是一种支持云的、基于使用的消费模型，允许用户在不拥有、构建或维护自己的基础设施的情况下获取和编排网络功能。
冠状病毒的爆发迫使世界各地的企业适应一个新的现实，而这个现实本身仍在建设中。虽然各经济体都在谨慎地重新开放，但它们在这样做的同时，也在密切关注流行病学的演变，以形成相应的格局。尽管未来还不可知，但有一件事是肯定的:随着人们适应这种新常态，很多活动都转移到了线上，对于技术发展的需求持续飙升。
【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第一篇，讲了引言和强化学习基础知识，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
对于大多数企业而言，将业务迁移到云平台不再是一个难题。通过将应用程序迁移到云平台中，企业可以提高安全性、数据访问、可扩展性和IT灵活性。将业务迁移到云平台还可以为企业节省成本。
前两天，朋友圈被国产5nm刻蚀机刷屏了。借此机会，小豆芽调研下相关的知识，聊一聊光刻与刻蚀的基本原理。
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语音技能的构建既是一门艺术，也是一门科学。开发智能语音技能有一些技术方面因素，还要有设计语音体验的创意，两者都很重要。
过去10年彻底改变了人们对语音技术的看法。语音助手从最初的几家门店，发展到如今已融入人们生活的方方面面。为了概括十年来发生的一切，我们挑选了过去十年里每年发生的一件值得关注的事件，来突出和显示它们是如何在语音助手的发展和传播方面成为一个里程碑的。
2005年，Capital One公司将其数据中心业务外包给IBM公司而撤消了170个工作岗位。而在2015年，游戏提供商Zynga公司关闭了自己的数据中心，并将工作负载移至Amazon Web Se
无论你选择软件即服务、平台即服务或者是基础架构即服务，有一件事是不能避免的：你需要一个良好的、可靠的网络连接到云。自从云彻底改变了网络的作用及相关的硬件和软件，网络的存在成为了一个障碍。 云计算真
请实现一个函数用来判断字符串是否表示数值（包括整数和小数）。例如，字符串"+100"、"5e2"、"-123"、"3.1416"、"-1E-16"、"0123"、"-.1"、".1"、"3."、"46.e3"、" 1 "(有空格)都表示数值，但"12e"、"1a3.14"、"1.2.3"、"+-5"及"12e+5.4"、" "、"1 2"等都不是。注意首尾可以有空格。
迷宫寻宝问题是指玩家和宝藏在同一个有限空间中，但宝藏和玩家并不在同一个位置，玩家可以上下左右移动，找到宝藏即游戏结束，在迷宫寻宝中要解决的问题是玩家如何以最小的步数找到宝藏。本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝问题，将其形式化为一个MDP问题，然后分别使用策略迭代和值迭代两种动态规划方法进行求解，得到问题的最佳策略。
有一天，机器人助理将成为我们日常生活中的一部分，但只有当我们可以教他们新的任务而无需编程。如果你必须学习代码，你可以自己做三明治。现在，一个新的系统使教学机器人与教孩子一样简单。方便或令人震惊的是，如果你害怕机器人统治 - 他们可以使用这个系统来分享他们的技能。 训练机器人有两种基本方法。一个是编程它的运动，这需要时间和编码专长。另一个是通过在其四肢上拉动，移动数字表示，或者自己做任务来展示你想要的东西，作为机器人模仿的一个例子。但是，微妙的任务有时需要比一个人通过手动解除炸弹来证明更精确的一个很好的例子
参考网址：http://www.sciencemag.org/news/2017/05/look-out-robots-could-soon-teach-each-other-new-tricks?u
Q学习（Q-learning）算法是一种与模型无关的强化学习算法，以马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）为理论基础。
在 Rust 中，Box 是一种智能指针类型，用于在堆上分配内存并管理其生命周期。Box 提供了堆分配的功能，并在所有权转移时负责释放内存。本篇博客将详细介绍 Rust 中 Box 智能指针的使用方法和相关概念。
我在看SOFAJRaft的源码的时候看到了使用了对象池的技术，看了一下感觉要吃透的话还是要新开一篇文章来讲，内容也比较充实，大家也可以学到之后运用到实际的项目中去。
技术是为了解决问题而生的，ConcurrentHashMap 解决了多个线程同时操作一个 HashMap 时，可能出现的内部问题。当多个线程同时操作一个 HashMap 时，有可能会出现多线程同时修改一个共享变量（HashMap 类的成员变量），导致数据被覆盖，产生意想不到的错误。
Alexa语音服务(AVS)由对应于基本客户端(或产品)功能的接口组成,如音频播放,音量控制,或TTS.这些接口与内置的Alexa功能以及使用Alexa Skills Kit (ASK)开发的第三方技能有一对多的关系. 例如,Amazon Music, Flash Briefing, Audible, TuneIn 和通过ASK技能的音频流传输都依赖于AudioPlayer接口管理,控制和报告流媒体音频内容.
亚马逊的研究人员通过使用新颖的数据表征技术，成功地提高了Alexa选择第三方应用程序的能力。在博客文章和随附的论文“Coupled Representation Learning for Domains, Intents and Slots in Spoken Language Understanding”中，Alexa AI部门的亚马逊科学领导者Young-Bum Kim和团队描述了一个为自然语言任务设计的方案，可以将Alexa的技能选择错误率降低40％。
除了事件循环外，Python中还有一种实现协程调度的方式是使用协程调度器。协程调度器本质上是一个协程函数，用于实现协程的调度。协程调度器会在多个协程之间切换执行，从而实现协程并发。
最近，HYBRID ROBOTICS研究团队的Cassie，给我们来了一段惊艳的表演——
作者：Jiahao Xie, Wei Li, Xiaohang Zhan, Ziwei Liu, Yew Soon Ong, Chen Change Loy
很明显，人工智能已经影响了我们的生活方式。每次我们请求 Siri 做基本的数学运算或呼叫 Alexa 来调节温度时，我们都用上了AI。
马尔可夫链(Markov chain)，又称离散时间马尔可夫链，因俄国数学家安德烈·马尔可夫得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态
有一天，公司新来的产品经理有一个新需求，但她不知道这个需求应该由谁来负责。于是，她首先找到了小A：
引用Elliott Hauser 的说法，好的编程语言学生在入门时需要获得五样东西。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）由Baum等人在1966年提出[1]，是一种概率图模型，用于解决序列预测问题，可以对序列数据中的上下文信息建模。所谓概率图模型，指用图为相互依赖的一组随机变量进行建模，图的顶点为随机变量，边为变量之间的概率关系。
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