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2017年七大科学新闻回顾,分水岭,引力波成为主角!

其中包括:类首次造金属氢;AlphaGo以3:0完胜类顶尖选手柯洁;中微子便携探测器;南极科考队员采集到270万年前的冰芯;类首次观测到中子星合并事件;IBM的量子计算机取得重大进展;基因编辑取得成功 视频链接2017精选七大科学新闻,从太空到基因程,每一项都改变未来! 一:2017年1月26日 哈佛大学研究员,造地球上首块金属氢。 标志者2017年,水平将和分水岭,今后将达到爆发式进步。 三:2017年8月6日 美国科学家,利用高灵敏度探测器,探测到中微子。 六:2017年11月10日 IBM研制20量子比特 的量子计算机,同时还开发了一台50量子比特的原型机。 这一成果让类的向量子计算更近一步。 科学家把基因编辑具,输送到马德的肝脏细胞中,从而把有缺陷的基因替换成正常基因,这是类历史上首次在体内开展的基因编辑试验,预示基因疗法即将到来,类的某些遗传性疾病将逐步被治疗。

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将影响硅藻泥行业的哪些

属于自己的皮球 ""这一词最在1956年的Dartmouth学会上,随着科技的不断进步,近几年""这一词被越来越多的提起,而许多拥有""的产品也逐渐深入到们的生活中。 当被越来越多地运用到们的生产与生活中时,也使得们对产生恐慌,担心类的世界在某一天会被所取代。 我们无法预知将会对们的生产和生活产生多大的影响,但我们不得不承认在不久的将来,会有不少的作将被所取代。那么在硅藻泥行业有哪些作最容易被所取代呢? 做为一个硅藻泥企业,生产线上的员通常都是比较多的,员众多也就意味着要付一笔不小的报酬,而的精力又是有限的,在从事一定的作时间后,需要得到比较好的休息,而则没有这样的困扰,而且作效率也远远高于 在是硅藻泥的施淡季,可硅藻泥施师傅的作都不会很忙,但当硅藻泥施旺季到来的时候,硅藻泥施师傅往往会忙不过来,再加上硅藻泥的施又比传统的涂料的施复杂,硅藻泥施师傅的施技术也参差不齐,这样难免会硅藻泥墙面施不合格的情况

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    从起源到未来:自己编程和改进的超吗?

    作者:王健宗 瞿晓阳 来源:大数据DT(ID:bigdatadt) 01 的定义和起源 在计算机科学领域中,是一种机器表的行为,这种行为以与相似的方式对环境做反应并尽可提高自己达成目的的概率 这样的是一部分领域研究的最终目标,并且也作为一个经久不衰的话题在许多科幻作品中。 对于强所需要拥有的力水平并没有准确的定义,但研究员认为强需要具备以下几点: 思考力,运用策略去解决问题,并且可以在不确定情况下做判断; 展一定的知识量; 计划力; 首先,超等同的功,即可以像生物上的进化一样,对自身进行重编程和改进,这也就是“递归自我改进功”。 03 三大主义 简要回顾的发展历史,我们会发它主要由3个方面相互交织发展:符号主义、连接主义和行为主义。

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    学坏了!已种族和性别偏见…

    英国媒体《卫报》今日发表评论文章指已经开始了种族和性别偏见,但是这种偏见并非来自机器本身,而是计算机在学习类语言时吸收了类文化中根深蒂固的观念。 以下是文章主要内容: 让计算机具备理解类语言的(AI)具已经了明显的种族和性别偏见。 巴斯大学的计算机科学家、论文合著者乔安娜·布莱森(Joanna Bryson)说:“很多都认为这表明(AI)存在偏见。不,这表明我们有偏见,正在有样学样。” 但布莱森警告说,有可强化有偏见,因为算法与类不同,可无法有意识地抵制学到的偏见。“危险在于,你拥有的系统没有一处零部件明确需要依靠道德观念驱动,这就不好了,”她说。 ? 而且,系统更有可将欧美的名字与诸如“礼物”或“快乐”之类的愉快词语联系在一起,而非裔美国的名字通常与不愉快的词语联系在一起。

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    对话机器学习教父Tom Mitchell:会不会第三次衰退?

    他就的发展趋势、才培养和企业遇到的问题做了针对性的回答。 当被问及在经历了两次繁荣又衰落的历程后,会不会再次让们失望时,Mitchell 很肯定的告诉AI科技评论,这次不一样。 另一方面 AI 会带来一些负面的效应,比如说有些开发一些的AI病毒,来实他们不可告的目的;同时有些国家的军方也有可利用了技术来危害他。 Tom Mitchell:关于系统有时候不自洽的解释所作的决策,这个问题确实也是值得我们去思考的。 关于和教育 问:您的《机器学习》作为经典的教程是为们所熟知的,同时在不断涌来一些新的学习方法,对于新入门机器学习的学生,您有什么新的建议吗? Tom Mitchell:感谢你提到我在1997年的书,它在还让我引以为豪。这里给大家透个风,不久以后,我还会再一本新书。毕竟20年过去了,也有了突飞猛进的发展,确实应该再一本新书了。

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    时代,文胸和避孕套的

    如今使用的领域之广是你无法想象的,除了时下流行的家电,家居,无驾驶等,为了让类的生活更加化,于是乎文胸、避孕套等也就应运而生了。 (一)文胸 随着科技的发展,文胸也逐渐加入了高科技元素。 此前,英特尔中国官微曝一款新设备,该设备甚至有些意料,因为它居然是一件胸罩,所不同的是,它是一件胸罩。 ? 另外,某知名内衣品牌曾推一款文胸,当有接触胸衣时,它就会变成其他颜色。该胸罩有两种完全不同的颜色和花纹,一是白底搭配蓝色雪花图案,变换后变成黑底搭配白色圆点的图案。 当然,这些数据比拼都以匿名的方式呈。 (三)总结 +大数据,未来个隐私的数据相信会被深度采集,当有一天,你的最私密的隐私都转换为数据与他去比较,你会害怕吗? 当然,如果这些数据被用在好的方向,或者有这个机制确保绝对隐私那确实对类来说是一大进步。 相信未来数据的安全性是重中之重,你们放心这些设备去采集的个隐私数据吗?

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    :浮

    编辑君整理今年尖端科技新闻内容的时候发,Artificial Intelligence(AI,的频率高的离谱。 其实平时使用的各种APP中可以看到大量云端应用的痕迹,比如美颜自拍、推荐兴趣等。这样来看,已经在我们生活中的很多方面。 问题来了,什么是呢? 通俗的的解释是指由制造来的机器表来的,让类用自己的慧去破解慧本身的奥秘。 这么简单的一句话,却是几代的努力的目标。 早在计算机和的概念提之前,数学家有过类似的想法。 这样来看,“图灵测试”还在比较初级的阶段,因为和聊天,或者试着“欺骗”类,都是的一个场景,不是唯一的标准。的其他方面,比如创造性解决问题的方法和复杂形式的决策都没有体。 或许塞弗里奇和纽厄尔都没有意识到,他们的观点预示随后几十年关于“结构和功”、“强和弱”的斗争。 这是一个楔子,从这个时间节点以后,才开始走向真正的发展期。

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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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    什么是 的发展

    除了不拥有类的脑子和思想,拥有其他的一切例如一些计算、只是方面,而且还可以在替代劳动力的时候,做到每一个动作都是精确计算来的。但什么是? image.png 一、什么是 计算机科学的产物,一个小小的分支,尽量模拟类的脑子,通过对本质的了解,生产可以与类做相似反应的机器。 这项新技术学科主要是为了研究、开发用于的延伸、开发的技术应用,也算是集结了很多方面的专家的研究和慧,研发来的产品。每天很多和专家都在关注着的情况。 二、的发展状 这项技术从刚开始研发时的稚嫩,与类只有一点相似,到在的跟类做的反应可以一致,而且是多种反应的。 不过该项技术本身就是计算机技术的一个创新,所以不用太急着步入成熟阶段,技术的慢慢完善与发展,也是目前行业的状。

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    -浅谈

    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,并生产一种新的相似的方式做反应的机器, 1.2 的应用领域 随着家电、穿戴设备、机器等产物的和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ? 1.3 基于的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。 实刷脸登录的核心是脸处理,在脸处理中有两个概念: 脸检测:检测图中的脸,并为脸标记边框。 作为中小型企业,可以采取世面上流行的产品快速的实刷脸登录需求。

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    谷歌提帮助开发的方法

    澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章,称谷歌的研究者们正在利用开发更强大的。 谷歌已经宣布了的另一项重大进展,即一种新的机器学习方法,够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上,就是教学会教导自己。这些神经网络设计为模仿大脑的学习方式。 机器学习的目标是使计算机根据样本数据做自己的决策。它是开发的一种方法,包含了两个主要步骤:训练和推理。 谷歌表示,在识别照片中的物体方面,它的电脑在甚至比类做的更好。即将推的“谷歌镜头”应用程序将够利用我们的手机镜头为我们或街头生意识别鲜花。 有了AutoML的帮助,我们的平台应该够更快地变得更,虽然可还需要等待一段时间才看到安卓相机应用程序的优点。在此之前,应用程序开发员和科研作者将够利用AutoML。

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    实中的

    你可已经观察到它的力——学习,不断学习,持之以恒的学习。 本质上,成群结队的购物者正在“教导”亚马逊推荐系统,以便更好地显示可售的商品。 Pandora 对于那些说将取代类的来说,Pandora的系统就是一个与类一起作、和谐共处的显著例子。 然后,系统可以分批组合和呈对广大用户有意义的歌曲。 家居系统——Nest ? 财力雄厚的供应商之间为争夺市场份额而展开的竞争,是推动发展的关键因素之一。 Nest利用来适应类的行为模式,不断获得输入线索,并在家居环境中做更准确的反应。房主在一段时间内手动设置系统后, Nest就会把自己的输入整合进来。 在实中,早已被广泛应用,只是目前的技术还达不到科幻电影的程度,所以们才会觉得离生活很遥远,但可以预见的是,随着技术的发展,电影里的超级AI,终将世。 END

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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“容易实的目标”。 “早在 Deepfake 成为公众问题之前,我们就开发了检测 Deepfake 的具。

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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。 对于的研究员来说,目标并不是研究慧的来源,而是以程技术手段制造类似慧的 产品。 类和最大的差异是,肉体的有无。 ? 类可以通过身体获得外界资讯。 但是,事实上,目前还没有做公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。 1.1.3 会思考吗? “思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。 但事实上,要想像类一样思考其实是一件非常困难的事情。 需要以各种输入数据案例为基础,通过这些数据案例获取经验和知识,然后进行预测和判断。如果输入的案例太少,就无法做判断。

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    漫画简史

    乍一看这种演算法处理问题似乎不是那么“聪明”,但是由于计算机处理的速度的提升,机器相对于类慢慢体了压倒性优势。 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贡献,使相关研究进入严冬。 Mycin可以将过去所有病诊断为细菌感染的症状与其他情况等知识,记录在数据库中。当有新的患者时,输入患者症状和其他情况,就够推测患者感染某种细菌的概率。 ? 从诞生到在的历史,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? 我的回答是:“至少从在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。” (未完待续...) ?

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    的发展

    的发展状1.jpg 中国与世界强国发展状 据统计数据显示,目前国内在很多方面都有了突破性进展。 数据显示,全球的发展呈以中国、美国及欧洲三足为主的鼎立的状态 的发展状2.jpg 的发展状3.jpg 我国即将跃进的“AI”时代 毋庸置疑,在全球范围内,会成为未来最大的一个风口 算力方面,GPU、NPU、FPGA等专用芯片的,使得数据处理速度不再成为发展的瓶颈。 的发展状4.jpg 未来行业发展  技术和产品的发展速度之快,已经大大超类的认知和预期,注定会改变我们的世界。 的发展状5.jpg

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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。 image.png 系统正确识别4只唐老鸭,错误识别了2只唐老鸭,还漏了一只唐老鸭没有识别来 在脸识别界(姑且这么称呼),分别用准确率,误识别率,召回率来描述上述情况 准确率:正确的个数占所有被系统识别来的比例 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。 基本上,每个客户到最后都会问一句:我买你们的AI产品干啥。客户不关心你的算法有多牛逼,准确率多少个9,只关注这个产品为他带来什么效益。单卖AI没有市场,帮客户实业务闭环才是王道。

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    全书共分为6个章节,6个主题: 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 们对于的认识可谓一波三折,先是被AI技术在某些领域的惊艳表震撼到,进而对AI抱有很高的心理预期,然后认识到其局限性,导致巨大的心理落差。 在还远没到必须分散精力去担心未来,或为可的机器威胁做准备的地步。 在这个基础上进行推导,会得: 一个系统花了几十年时间达到了类脑残障的水平,而当这个节点发生的时候,电脑对于世界的感知大概和一个4岁小孩一般;而在这个节点后一小时,电脑立马推导了统一广义相对论和量子力学的物理学理论 五秒钟准则 在判断一项作是否会被取代问题上,作者李开复提五秒钟准则: 一项本来有从事的作,如果可以在5秒钟以内对作中需要思考和决策的问题做相应的决定,那么,这项作就有非常大的可技术全部或部分取代

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