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」下的「焦虑」

他接着画风一转,说虽然现有的方法很好,成本也不高,但我们要为企进行长远规划,将这套系统电子化、化,逐步摆脱。如果你们的模型较为准确,解释效果也好,那我们会逐步缩减外包员的编制。 资本是逐利的,因此我们应该有一个基本的认识:社会稳定的基本前提不是保证每个都有作,而是每个作都有意义。而所引发的产升级,不再是大家口中的“狼来了”,而是真的在逐步靠近。 ----前两天系里面转来了一份采访安排,一位大报的专栏记者想要了解在企中落地情况,对于非结构性的数据一般如何应用。 ----对于对于就的影响,一直有两种看法:(i) 会让大部分,但会提供更好的基础保障 (ii) 只会帮助我们更好,各国政府为了维持社会稳定不会允许大规模。 科技大轮轰隆将至,只有选接受改变的才不会被碾过。END.来源:知乎本文已获授权作者:微调 ,机器学习、、统计学话题的优秀回答者。

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普及,你要了?

内容来源:2017 年 7 月 29 日,猎聘网首席数据官张博在“CDAS 2017 中国数据分析师行峰会【大数据】”进行《的职发展》演讲分享。 阅读字数:2738 | 7分钟阅读摘要随着(AI)的突飞猛进,们普遍担忧AI的应用会替代类劳动,影响就。 但是,从我们的实践经验来看,我们认为AI首先够帮助找到更好的作,帮助企找到更适合的才;同时可以将从重复性和危险的作中解放出来。而我们每个都需要主动拥抱新技术,并使自己保持竞争力。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http:suo.im5a9Vdh什么是Wikipedia有一段非常简洁精要的介绍,它指出是一种体,够感受环境并且采取行动,目的是为了达成某种目标或者利益最大化 对就的影响上,AI一方面会创造新的职位,比如AI程师、机器程师、知识程师等,另一方面一些职位则会被替代,像司机、农场、客服这些。我相信更多的是增强类的力。

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    导致的“狼来了”?

    这些怎么办?现在发展到什么程度了?我们提前做些什么?程序员不吹不黑,带你基于事实理性看待这些情况。?1霍金去世前警告:“将毁灭类”。 有说这些担心是多余的,革命的时候,们认为蒸汽机将导致很多,现在马上步入化时代们又开始不安,而每次革命都会创造一些新的作岗位出来。 4达沃斯论坛的一份分析报告指出,截至2020年,在15个经济领先的国家内,有710万雇员将因的产生而,但由于市场会提供约200万个新的就岗位,因此,总计有510万份作会被“抢走 这可让一些关键词,例如性别、地域、出身阶层、或者有心理疾病史的更难找到作。6大规模问题的解决方案会牵涉到“爱心服务作”。这些做不了,社会需要,又以使命感。 例如陪伴老年去看医生,在孤儿院教书等需要解决孤独的作——当一名协助。在未来,目测只剩科研体育艺术娱乐行会火下去,并且依靠会造成艺术空间繁荣的“文艺复兴”。?

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    AI这么干,类是否会

    (AI, Artificial intelligence)当前正在以前所未有的方式改变着现在的们生活。曾有专报告预测,到2022年,领域将新增5800万个就机会。 那么真的会抢走我们的饭碗吗?已经应用在哪些领域?在视频监控中,边缘计算是指在摄像头而不是云端处理数据。如今,越来越多的制造商推出了所谓的“AI相机”以适应边缘计算的趋势。 应用场景很广,包括城市安防,例如火灾,交通和警务,医疗保健、教育和公用事。最终,每个相关机构都将从视频监控系统中越来越多的中受益。 除了安全性之外,越来越多的这些AI摄像头也可以用于商目的。摄像头集成的AI系统还可以满足组织的多种要求,例如,当客户选择物品并将其放入购物车时,自动在零售商店重新放置货架。 AI可以建筑物系统交互,无需干预即可调节建筑物的供暖和制冷,因为建筑物特定区域中的数会增加或减少,也可以在室外照明变化的情况下操作百叶窗。

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    带来?塞翁马焉知非福

    你有没有想过,现在大部分正在做的作,会在未来的某一天完全消不见不复存在,甚至永远被遗忘?种种迹象已经表明,很多作岗位的淘汰已经只是时间问题。这一切都因为它的到来:。 ? 从技术渗透已有应用领域来看,目前国内感知领域技术已相对成熟,已逐步应用于安防、汽车、虚拟现实、金融、医疗和服务机器等领域,化浪潮已经到来。 薪资新薪资即两倍于行平均的大热势必会对很多行造成不小的冲击,有的将会面临的危险。但此同时,更多的新兴产和职位需求将如雨后春笋一般大批涌现。 图片源自e成科技《2017大数据及领域才发展报告》可以说如今已经逐渐渗透到了各个领域,难怪很多都在担心未来的某一天,自己会否因为的兴起而。可以说这种担心并不是杞忧天。 面向群· 了解一些机器学习理论,但没接触过实际机器学习应用的同学 · 对于本身有数据科学作经验的同学 · 对于想要转行在领域求职的同学 的数学基础微专由稀牛学院网易联合出品,稀牛学院特邀海外顶尖讲师提供高品质的数学基础课程

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    郭涛:来了 我们会吗?

    内容提要:*我们会吗?TOP1来了 我们会的强势崛起也引起了不少的惶恐——发展如此迅猛,我将来会不会被下岗,它会带来大规模吗? 物理学家霍金(Stephen Hawking)曾表示:“厂的自动化已经让许多传统制造了,而的崛起会将范围扩大到社会上的中产阶级。 未来,留给类的只有护理、创新和监督等少数岗位了。”麦肯锡也曾发表调查报告称,到了2030年,的影响层面,已经冲击到了所有体力劳动,和服务类的后端操作员,将近8亿。 不可否认,像这样的新技术的确可以代替完成某些任务,甚至是完全取代力进行作,但也要看到,这样的技术同样会导致产出的增加、诸多配套产的发展新兴商模式的出现,随之而来的便是无数新增的就机会 事实上,许多会发现自己系统一起作,来提高作效率,而不是被它们取代。例如,自动驾驶汽车还无法应对所有情况。

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    会导致大量,你怕吗

    目前,我们很多货真价实的类,对AI有一个经典的威胁论认识,那就是给我们带来的危险,除了替代类毁灭类外,就是造成大量。 而最近的一次年会演讲中,让导致大量的恐慌论又一次甚嚣尘上。看得出,我们大多数的,都认可带来的巨大革命,它们会颠覆我们的生活,并淘汰掉大量的作,让很多带来的,势必首先替代浪费我们时间的低效率作,会精简各种重复繁冗,会替代太多蓝领,当然势必也会替代大量的白领、金领。AI的,会让每一个地球自惭形秽,它会让很多无所事事,觉得没用。 AI让世界更,那我们让生活更美好更唯美更个性?新的作、兴趣和商逻辑也许就在那里。世界上有那么一些,不会害怕,他们是强者或金字塔顶的群体。 一客个觉得,当机器做不了感性和陪伴,我们可以深情相拥;机器理解不了内涵、幽默和娱乐,我们可以灵光闪现;机器欣赏不了美和善,我们可以发挥、力行。你怕让自己吗?怕又如何?

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    的浪潮中,我们会吗?

    来自专家的证据”研究报告中有以下亮点:2021年:洗衣服、叠衣服够通过机器完成2027年:无驾驶卡车会取代卡车司机2031年:零售作够由机器完成2049年:够写出纽约时报畅销小说 在招聘、法律作和建筑等领域的新应用表明,对于许多行来说,机器取代类或者类合作的概念已经出现了。 据世界经济论坛“ 未来就报告”预测,到 2020 年,、机器技术、纳米技术和其他社会经济因素将取代类劳动力的需求,将有 500 万。 虽然会取代某些作,也可创造许多新作:据 Salesforce 发布的最新研究显示,到 2021 年,将创造 823,734 个作岗位。 政府、雇主和教育作者也正在被敦促,应该为让们具备机器一起作所需的技,而不是在未来的作中之竞争。

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    中兴视觉大数据:企创新

    中兴视觉大数据报道:经常会看到更多在垂直领域的行创新。比如医疗,金融,制造。今天的,更多的是面向消费者的。未来几年,我们会看到企的兴起发展。 的成功需要商成功,而的商成功需要在行应用的成功。2.jpg谈到,我们往往会谈到数据,算法计算。实际上,用于行创新,应用场景的选择非常关键。 需求的确定不容易,这里涉及到信息技术知识的结合。专家不具备深刻的行知识,而行专家又不完全理解今天发展到什么程度,未来几年可会取得什么样的进展。 应用在行中,会带来两类改变,一是借助机器提高效率,二是提供基于知识的专家助手帮助我们更好的决策。前者取代部分力,后者类专家,增强类的力。 我们会看到技术用于制造,如视频分析用来做产品缺陷检测质量控制。我们会看到医生。根据医学指南,临床数据中学到的知识,为类医生提供实时的诊疗建议。

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    界】2017年回顾:10个败案例

    今年,程序AlphaGo和Libratus分别击败了世界上最优秀的围棋选手和扑克玩家。 尽管这些里程碑表明了在近年来的发展程度,但许多仍对新兴技术的全面成熟持怀疑态度——尤其是在过去12个月里,出现了一些问题。 我们是机器的爱好者,但我们也意识到一些新技术很难有效地执行任务。以下是我们对2017年败的的总结。由于面具而崩溃的Face ID? 这一消息在内引起了冲击,加大了消费者设备隐私和安全方面的风险。亚马逊 Echo被意外激活亚马逊Echo被认为是最稳健的音箱之一。但没有什么是完美的。 汇丰银行的语音识别被孪生兄弟愚弄汇丰银行的语音识别ID是一个的安全系统,允许用户使用语音指令访问他们的帐户。

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    不敢相信,下这些行会消

    随着的发展,医疗健保、自驾汽车、教育、服务都将面临巨大的变革,很多行会因此面临巨大的挑战。 千万不要觉得这很遥远。上个世纪,已经有打字员、铁匠、电话接线员等很多职了。 因为汽车已经不需要来驾驶,司机这一职会消。包括驾校老师、停车执法者等等职也都随之消。 装配车间 ?全球最大代富士康百万“机器大军”计划公布后引起外界瞩目。 未来富士康不用再发愁劳问题了。 有线电视安装员 ?借助一个电视盒子,就可以让每一台普通电视升级为云电视机,同时实现家庭其他无线终端(手机、Pad、电脑)的交互。 有线电视这回事最终会消。甚至电视台的构建都会被打乱。相关产链上的都要当心,有线电视安装员只是一个小小的代表。 加油站管理和员 ?加油这回事可会消,因为石油在枯竭。 从这个意义上讲,漂亮的脸蛋高挑的身材都可以拥有,职模特儿去存在的意义,时装秀真正地从T形台走向每个身边的大街。 各种样品、小商品制造者 ?3D打印将颠覆制造

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    应用

    银行银行发展比你想象的要快!许多银行已经采用了基于的系统来提供客户支持,并检测异常和信用卡欺诈。HDFC银行就是一个例子。 应用-在银行利用来防止欺诈并不是一个新概念。事实上,解决方案可以用于增强多个务部门的安全性,包括零售和金融部门。 事实上,最大的成就之一就是在游戏行。以击败围棋世界冠军李世石(Lee Sedol)而闻名的DeepMind基于的AlphaGo软件,被视为领域最重要的成就之一。 只要有大量的数据,和机器学习就会参其中。在Facebook这样的社交媒体平台上,被用于脸验证,其中机器学习和深度学习概念被用于检测面部特征和标记你的朋友。 该公司发现并禁止了30万个恐怖分子有关的账户,其中95%是由非类的机器发现的。的创造力你有没有想过,如果一台机器试图创造音乐和艺术,会发生什么?

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    医疗

    实则不然,是一个宽泛的概念,机器可以是的载体但绝对不是全部,关于的定义可以通过百度轻而易举的得到,这里不予赘述。而在下文里我们要谈的就是强: 类级别的。 (注:如果超实现,那未来的世界几乎是不可想象,所以我们仅把定格在强这个阶段,即类级别的。 保留传统的医疗机构医生,据此来讨论医疗行的融合)医疗的结合,无论是对患者还是医生,要实现的是给他们一种在和打交道的体验。 此时,完全担任患者的家庭医生角色,在判断出疾病及程度后,移动终端可以根据不同的情况生成不同的备选方案,通过语音或是文字的方式反馈给患者;或者是患者通过可穿戴式设备终端进行直接的交流 当然,终端并不代替科学精密的医疗设备以及医疗专家丰富的临床经验,如果患者有需要,终端也可以根据患者的时间安排对全市的相关医生进行排班匹配,综合分析医生的行经验,治愈的成功率,患者评价等等信息

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    游戏

    1 游戏正在改变着游戏,无论是NPC、内容自动生成还是分析玩家行为等,正在为游戏赋予着更鲜活的生命力,让游戏变得更加有趣。 依托于游戏万众瞩目的擂台,向世展现了它如今的实力潜力,让世争相朝拜。游戏在推动宣传作上,起到了十分关键的作用。 强化学习.png2 游戏、仿真环境 以上提到了游戏对的直接推动作用,接下来将探索游戏对发展的间接推动作用。 关于游戏,不得不提到游戏引擎。 虚幻四的开发商Epic Games,鹅厂有着XXX的关系。这里不得不佩服鹅厂的眼光。我觉得这只是一个开端,一个开启大训练场的良好开端。 4 总结无论是作为测试算法载体,亦或是作为普及大众的载体,更或是为提供无限可的训练场,游戏对的推动作用是无可置疑的。游戏,两者息息相关。

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    各行终端无限可期

    各行终端无限可期是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 “疫情关上一扇门,科技打开一扇窗”,作为可以蒸汽机、电动机、计算机和互联网相提并论的通用技术,正在一步一步将类社会带入到经济时代,尤其是在今年的新冠疫情中,发挥了不可忽视的作用, 涉及多学科复杂交叉,真正的“”,除了自身核心技术的突破,还需要产生态技术体系建立及协同发展的支持才实现。 各行化发展疫情当下,如何科技抗疫在今年新冠疫情爆发事件中,的应用渗透及价值重点体现在“医疗”、“防控”、“非接触”三方面。 大量活动的互联网化也在为训练强大的算法奠定数据基础,而出于应对需求和刺激经济等多方面的考虑,企政府也在经济所必须的基础设施和软硬件方面加大投入——包括扩充服务器、加速5G网络、物联网建设和相关规则的制订等

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    4.0、以及CircuitData

    Andreas LydersenElmatica 首席技术官最近在挪威进行的一项调查表明,17的程师认为他们的作可以在10年内由(AI)完成。 50年的传统PCB行经过了50多年的发展,PCB需要了解这个行生产出来,他们明白如何将其普通的要求进行对比,并找到组装或制造合作伙伴。 还避免在供应链的下游出现问题。这听起来像是我们会在科幻电影中看到的情节,机器接管了各种系统,然后让世界变得更加美好?并不是。自动化将继续普及,由标准化和驱动。 我们的产品是否让所有用户变得更轻松?从长远来看,以自我为中心的公司不会成功。科技改变一切那么,4.0这一切有什么关系呢?第四次革命的核心是电脑电脑对话。 本行触觉敏锐的参者将会意识到,通过着重两种方式——外延到他们的合作伙伴和内涵的产品上,以及他们最需要的事情上——他们为供应链的成功做出了贡献。传统的只看重利润终将败。

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    讨债了?就是这样让乖乖还钱的…

    不过好消息是,随着金融科技的发展,职讨债有可会渐渐成为历史。一种新的讨债手段—— 应运而生。 小编注意到,的使用可以让讨债这个困难的作换上一副“温柔”的面孔:据外媒报道,可以分析文本,找到最合适的语气债主对话;它还可以通过分析找到债主的地理位置,或者联系债主的亲朋好友,让好面子的债主自知理亏 系统可以在互联网上搜索借款及其朋友的信息,然后通过对话机器借款进行电话联系。对话内容将被记录下来,并用算法进行分析,随后该算法会找出最有可迫使对方还贷的措辞。 那么,和传统的职讨债相比,进行催债的“合法性”是否足够呢?民大学重阳金融研究院研究员刘英在接受俄罗斯卫星通讯社采访时认为,应用讨债暂时还属于合法。 还有一些追债公司采取公开或者向特定亲朋和商伙伴告知债务信状况。这种做法虽不违法,但一旦发布信息事实不符同样会构成侵权。因此通过进行催讨的限度和边界就需要严格的法律介入。

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    CellPress | 医学上的缺

    整个医疗保健链中的利益相关者正在寻求将(AI)纳入其决策过程。从早期药物开发到临床决策支持系统,已经看到了AI如何提高效率和降低成本的示例。 1从实验室到临床的AI应用近年来,技术在医疗保健研究中的使用急剧增加。产生和存储前所未有的大型数据集以及扩大计算规模的力使AI蓬勃发展。 该软件仅在评估超声时指导医疗专员,而不是替代类的诊断。当然,当牺牲任何数量的可解释性时,都需要权衡取舍,尽管准确性可更高,但是可会保留系统性的偏差,否则可会被捕获。 他们发现,使用传统的套索模型相比,此结果模型更易于解释,而性没有明显损。这凸显了一个事实,即可解释性不需要预测力的权衡取舍。 模型的可解释性不仅限于创建这些具的研究员,而是整个领域的要求。总体而言,已经在医学的各个领域取得了长足的进步,从药物发现到临床决策。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。? 作为中小型企,可以采取世面上流行的产品快速的实现刷脸登录需求。目前比较流行脸检测产品如下Face++腾讯优图科大讯飞百度云AI接下来 小编将根据百度云AI来给大家做一个简单的demo

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