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关键词

积极赋险业

■ 深圳特区报记者 张程 以、大数据为代表的先进科技正大举进入并改变着各行各业,险业同样不例外。 记者打开APP看到,购买车险、验车、单查询及理赔、违章查询等业务,只要通过扫描车主像信息,就够实现足不出户快捷自助办理,一些原本较为复杂的业务,10分钟内就可以全部完成。 助推险“黑科技” 目前,险业正在与等新兴产业不断融合,在提升服务效率和用户体验的同时,正逐步解决传统险中存在的信息不对称、险效率不高等问题。 可以预见的是,在下,更多“黑科技”有望问世。险业有关士告诉记者,除目前已实现的脸识别自助服务,验车等功外,还有更多技术正处于开发和测试阶段,并有望投入使用。 “未来将从单生命周期(承、批改、理赔)进行深度探索和开发,可结合大数据,通过为消费者提供更多个性化和‘极简极爽’的服务。

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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 ——Wikipedia Weak 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 ——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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    增强医疗

    编辑 | TGS 发布 | ATYUN订阅号 随着技术的不断进步,它已经悄然地融入到了各行各业中,近年来,的指数增长越来越快,在医疗健领域更是极为突出。 在早期专注于提高新药发现的效率之后,如今的正在增强医疗健在诊断、护理病方面的力。 我们可以看到许多令兴奋的技术进步,另一方面,随着手机和传感器功的不断增加和改进,这些进步正在改变多数对医疗健如何提供的概念。 仅仅十年,手机已经使全球绝大多数的生活发生了改变,而的成熟可以让手机或者是其他电子设备变得更加“聪明”,进一步推进医疗健的进步。 在应用程序之外,正在创造全新的医疗设备,随着监管部门对这项技术的评估,该技术正在一点点成熟、完善。 嵌入的设备可以吸取消费者的经验教训,并将其应用到一个医疗生态系统中。

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    护一线医护

    Shielding-Frontline-Health-Workers-with-AI-1536x944_副本.jpg 添加标题用护一线医护员 我们正在经历一场前所未有的危机。 我们需要护在危机期间冒着生命危险的急救员和医院员。这意味着充分利用我们可以使用的每一种具,包括。 创意解决方案 毫无疑问,当前的形势需要一个创造性的解决方案。 我们做的至少是减少患者到医护员传播的风险,就是投资解决方案,使一些医疗过程自动化,并限制密切接触的需要。 评估限制疾病传播的力 在限制疾病传播方面,目标是使用AI具更好地分配力资源,同时仍然护患者和员。以最近在佛罗里达州坦帕综合医院部署的筛查系统为例。 但是,诊断程序的应用并不仅限于测试。一些还使用来支持过度扩张的医院中的患者管理。

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    筹划法律

    的法律护与法律纠纷,已经拉开序幕。科学家、律师、投资在关注产业的时候,势必需要回答:如何为自己的产品制定法律护战略,法律护成为战略的重要组成部分。 ●我们现在强调,在现有法律体系内,如何运用法律手段产业。然而,面对产业格局调整,法律也将作出变化,因此“之法律护攻略”也将成为一个需要在变化中讨论的话题。 正在全面走进我们的生活。在这一背景下,的法律护,也随之成为社会热切关注的话题。 早在2013年,小i机器和苹果siri机器之间就曾因为法律纠纷打得轰轰烈烈。 小i与苹果siri机器法律之争还仅仅只是开始,随着产业格局日益凸显,科学家、律师、投资在关注产业的时候,势必需要回答:如何为自己的产品制定法律护战略,法律护也就成为战略的重要组成部分 在变化中思考的法律问题 应该说,来得太快,法律该怎样护它,或许法律自身都还没有想好。本文旨在强调在现有法律体系内,该如何运用法律手段产业。

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    -浅谈

    1 浅谈 1.1 的概述 (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 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, 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。 ?

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    打击

    来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。 这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史 1.2 的诞生 是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了! ? 20世纪70年代末成了的寒冬。 1.2.3 第二次浪潮 在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 从诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念 1.1 啥是 ? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和 究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。顾名思义就是类制造的慧,英文叫Artificial Intelligence(AI),所以=AI。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 除了这部电影之外,《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述的电影中,大多提到会威胁到类生活,而不是给类带来幸福,这让很多谈到都会感到恐慌。

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    级教程!手把手教你使用百度技术!(中英文翻译篇!)

    ,如果不是这个相关专业或者方向的同学,可还不太了解干啥。目前我们的方方面面都有的影子了。如,嗨siri,各种音箱,支付宝刷脸付,高铁站进站刷脸,垃圾邮件分类等各个方向。 当然,其实不同的学科都是可以用到技术的,比如基因组组学数据,就是可以看成文本的数据,病理,ct,超声等数据,也可以运用图像技术来进行研究。 那么其它学科可以用吗? 当然也是可以的,比如使用技术来进行股票预测(目前比较拉垮),学习目前已有材料的性,预测新的材料的关键指标。各个专业,如果你想进行研究,都是可以借鉴已有的技术,来进行辅助研究。 (对于想发文章的同学,可以好好了解下与本专业可以怎么结合~) 目前如百度,腾讯等大公司都是有自己的开放平台。对于我而言,现在我有时候有一些任务,还是真的会免费白piao它们的接口。 我们需要得到我们在百度平台中的APPID与密钥。

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    时代,职场如何住饭碗

    晚点退休会延缓们生理和认知功的退化,因为作会让的思维和身体持在活跃状态。一个只要持活跃,并积极参与社会交往、际互动,就可以帮助大脑、身体机维持运转。 ? 作更让踏实,也更有成就感,作也是乐趣的来源。 ? 问题是,来了,我们的作还住吗? 目前,IBM与Illumina建立了一个基于Watson系统的合作,旨在癌症研究中标准化和简化基因组数据的解读;日本富国生命险公司已经启用IBM的研发的系统,负责险理赔核算业务,由此,该公司 有媒体报道,日本三菱综合研究所学者认为,技术将导致13年后日本作岗位减少240万个。 ? 为此,对我们每个来讲,在未来,我们要“”住我们的作,就必须努力。 毕竟是发明和创造出来的,如果你有“一技之长”,你就做“机器”做不了的事;你驾驭机器,让“机器”为你所用。 ? 专家认为有三种无形资产对长寿至关重要。

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    全书共分为6个章节,6个主题: 现状 发展历程 类有威胁吗 目前的典型应用场景 带来的创新创业机遇 时代教育与个发展 用第一章中提到的Primsa软件 强 又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 第三章通过两篇文章——蒂·厄班的一个故意不通过图灵测试的和AI只是类的具:专访杰瑞·卡普兰来引出两种截然相反的观点: AI快要毁灭类了 类离威胁还相当遥远 书中提到第一种观点的持有者霍金和埃隆 我不认同蒂发展上的观点,但我认可他的两句话: 指数级增长的开端可像蜗牛漫步,但是后期会跑得非常快 软件的发展可看起来很缓慢,但是一次顿悟,就永远改变进步的速度 作者自己则持第二种态度, 我们必须确我们设计制造的产品和服务符合我们的愿望和预期。你知道,这件事与桥梁程师们使用一整套质量障方案来确他们建造的桥梁不会坍塌没有什么两样。

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除) 相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了) 二 行业冲突 客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。 训练成本的窘境。 接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 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。 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、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

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    可帮助司机持清醒

    《Digital journal》杂志发表了Tim Sandle的文章,称日本松下公司的研究员开发了一种(AI)平台,够帮助处于疲劳状态的驾驶员持持续清醒 该平台首先对司机进行睡意评估,评估结果分为 传感器可以随即调节环境,如降低车内温度,以确驾驶员持清醒。

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。 一、体的概念 研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。 ? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。 感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。 编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量 我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果! 忽米网——让业更有

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    来了,我们的饭碗还住吗?

    周末打开新闻,吓了一跳:谷歌公司近日正式宣布,他们研发的机器(AI)系统AutoML已经在完全脱离类控制的情况下自行发明和制造了新的(AI)系统(的孩子)。。。 01 开始如何影响我们的职业? 无论们愿意不愿意,都将加快走入我们生活的脚步,而且对我们来讲最为要命的的是在替代我们的职位。 从商业模式来说,的相关企业有三种:第一种是提供技术的公司,比如机器视觉、NLP、芯片公司、算法公司等等;第二种是将与具体行业应用结合的公司,比如fintech、医疗 而还有一种最容易被遗忘:为行业服务的公司,这可是个大行业,比如其中的数据清洗就已经成为了目前行业中成本比较重的一块服务作。 03 未来是不是真如想象中那么悲观? 上等群已经完全实现了的自动化,留了少部分服务于的中产,统治阶级为了底层民还有就业被迫留了清理垃圾这个唯一的体力活? NONONO,我倒不尽这么认为。

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    大数据和如何赋险行业?

    “大数据+”全面助力险业务各个环节 在移动互联、客户细分、消费升级的共同作用下,大数据和已经成为险公司捕捉未来成功的关键。 险和大数据、融合关键在行业和数据 对于险行业来讲,从大数据和两个方面需要关注两个融合,首先是行业的融合,其次是数据的融合。 行业的融合具体指,怎么险行业跟大数据和行业实现有效的融合,这里对险公司提出了一个挑战,我们怎么样够利用大数据,以及的技术,来促进业务的增长。 ,大数据分析专家需要知道用什么样的模型算法来解决险公司的问题; 第三是数据,这个是实施大数据和的基础,有这样的数据之后,才有相应的模型、算法来解决险公司遇到的情况; 第四是团队,实施大数据和 ,一定要整合险行业的整个行业资源,加上大数据和创业公司的模型、算法以及技术资源,实现数据和力的整合,打破数据孤岛之后才够真正实施大数据及战略,才够让险公司借助所有行业的融合,以及创业公司的

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    大数据,开启险新思维

    国内外100多家险公司信息化主管和IT行业精英齐聚一堂,以“ 新技术助力互联网+险的创新与规范“为主题,热烈探讨“、大数据、移动互联网、云计算”等新技术给险行业未来带来的颠覆和变化。 国内知名OCR解决方案供应商合合信息副总裁陈飒分享了她的观点:“出于构建自己的数据系统等目的,已经有不少险公司开始做结构化,不过大部分手段都是依赖打字员,单、证件、票据逐一录入电脑。 大数据时代,数据结构化势在必行,如何低成本、高效率的实现数据结构化, OCR技术,是最快捷和高效的解决方案,可以在存量数据和新增数据上同时入手。“ ? OCR,让机器自动识别、录入数据,快速实现数据结构化的新技术。合合信息专注OCR超过十年,合作伙伴遍布全球。 在传统的OCR技术前提下,好好学习的OCR,加入了大数据和深度学习的算法,尤其在移动设备,凸显明显的优势:识别率高,速度快。

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