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可以进经济繁荣?

(AI)无疑正在重新定义整个商业界的规则,但它对于整体经济将带来什么样的影响,还有待观察;加拿现在也正在投资AI技术研发,期望有利于国家发展。 除了投身研究以及教育,DeepMind也打算投资一些进“身为科技与研究中心的埃德蒙顿之成长”的项目;根据阿尔伯塔学表示,这类项目的资金将会来自加拿国内,而该校也对DeepMind助力加拿推动AI 加拿联邦政府正在推行的“泛加拿策略”(Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy),就将AI研发视为重要项目。 为此笔者联系了熟悉加拿产业界的一位商业生产力专家Nigel Southway,他的看法是:“AI本身并非在经济上有助于加拿或是任何一个西方国家的万灵丹,也不创造量的作机会;”而加拿以那种“ Southway表示,AI是“信息物理系统”(Cyber Physical System,CPS)的关键元素,牵涉到“机器”(smart robots)以及其他围绕着机器学习打造的零组件;不过这类系统倾向于会减少需要类的

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北美进会前主席:发展应惠及所有

2016年1月6日,科技资讯网站Techrepublic发表了对对美国协会前主席MariedesJardins教授的采访文章,谈及了的多个重要问题,包括:(1)Techrepublic: 我们需要思考一下们需要如何做才让世界变得更美好,其一是关于教育方面,应确保够接受良好的教育,够从事那些自动化机器无法完成的作,其二我认为我们将会并且正在朝着服务型经济的方向发展。 我们不再需要量劳力从事农耕、施与机械作业,需要的劳动力减少,我们可以将更多的劳动投入到打造美丽社会、互相照顾、服务、创新发明以及那些我们不期望机器做的事情中去。 即使最终所有种都消失了也并非坏事,不用感到紧张。(2)Techrepublic:您对的发展趋势有何看法呢?Marie desJardins:们开始积极谈论个性化教育与个性化医疗。 2016年这一趋势将有所初步显现,很快将会出现一些无自动驾驶车,型动物园可会使用自动驾驶车载观光或完成其他类似的任务。我认为未来5至10年内这种自动驾驶车都不会出现在公路上,但以后会实现的。

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    脸识别还敢闯红灯?慧城市

    明明是红灯,偏要闯过去,家都知道闯红灯是违法的,但几乎每个都闯过红灯,为什么?就因为违法成本低、很少有管,而且即便闯了也很难被及时发现。? 在深圳的很多十字路口都有一块电子显示屏,它叫作行闯红灯的脸识别系统。一旦有行闯红灯,他的图像信息和部分个信息,就会及时地呈现在显示屏上面,中间的时差约只有10秒钟的时间。 宿迁公安局交警支队副支队长夏建设:屏上的显示家都看到,有的在闯红灯以后会主动打我们交管部门的电话,情愿接受处罚,保证下次不再闯红灯了,让我们把他的照片撤掉。 这套系统不仅够实现抓拍取证,还识别违法员的身份信息。即使在夜间,也清晰成像。除了罚款 闯红灯还将被派路口执勤除了当场的“霸屏特权”以外还有20~100元的罚款不想交罚款?也行! 但若拒受惩罚,将会上传记录至个征信系统喔!?希望家过马路都要遵守规则哦~

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    进Web开发的五种方法

    事实上,机协作足以改变网络。最佳读物:Web开发的十JavaScript图表库在这个博客中,我们将讨论如何进网络开发。1)用自学习算法重新定义web编码进网络编程。 此外,算法可以用来从零开始创建自修改代码,即它是一个功齐全的代码,不需要任何为的参与。因此,开发员可以使用技术构建更的应用程序和机器,速度比以前快得多。 相关博客:在前端开发中的应用2)通过使用虚拟助理简化Web开发 image.png对于所有Web开发员来说,设计网页的基本布局和模板是一项乏味的作。 3)利用网络分析技术实现SEO的SEO策略在很程度上取决于数字紧缩。许多网络分析具都很好,但是,它们的潜力目前受限于为其网站解释数据的的处理力。 在Web开发中的下一个里程碑是开发自我改进的应用程序,可以超越类思维的极限思考。因此,对革命性的抱有很的希望,这会对企业产生更的影响。

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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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    决策:+数据

    我想家在16年关注的话,一定听说过阿尔法围棋(AlphaGo)。 但是随着类科技的发展,这类决策系统部分由机器来承担了起来,例如我们前些年经常讨论的BI、近些年讨论的数据分析,实际上都已经较为普遍的被类用来做辅助决策,而伴随着的迅速进化,我们不禁联想,依靠相关技术 决策=数据+百分点Deep Matrix决策系统融合数据与技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的化产品系统 五核心力:海量数据汇聚融合力:借助百分点数据系统,将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合;快速感知和认知力:通过应用,从海量的数据中快速提取有价值的数据,感知业务与环境的变化;强的分析和推理力 :对数据进行分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势;自适应与自优化力:通过对配置与机器执行的融合,实现针对应用的预警、研判;行业决策力:通过数据与的结合,最终生成业务指导决策

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    爱好者的67博客

    https:blogs.nvidia.com 15.新闻中的关于博客 AITopics是由进协会提供的中介信息门户,其目标是将AI的科学和应用传达给全世界感兴趣的。 Artificial-Intelligence.Blog - 新闻关于博客一个很棒的博客,涵盖新闻,研究,和AI公司,以及伟的AI书籍和会议。 量的视频和链接到伟资源。频率约为每月1个帖子。 https:medium.comai-roadmap-institute25.伯克利研究博客关于博客伯克利研究(BAIR)实验室将加州学伯克利分校的研究员聚集在计算机视觉,机器学习, http:brighterion.comblog58.Quertle - 生物医学数据分析关于Blog Quertle是生物医学数据的领导者。

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    应该成为进教育的良药

    的飞速发展对于教育而言的确是现实版的“狼来了”,其应对良策绝不是陷于生存焦虑中而自怨自艾,而应是基于危机意识的不断反思,并逐步走向自我完善,让成为进教育进化的一剂良药。 当将作为一面镜子来审视教育时,我们会发现,关爱心灵,塑造品质,提升思维,进成长,才是教育的本质,是教育这座厦最为依赖的坚实基础。 “+教育”会引发怎样的变革??其实,《国务院关于印发新一代发展规划的通知》已经给出了回答,即利用技术加快推动才培养模式、教学方法改革,构建包含学习、交互式学习的新型教育体系。 这一回答包含两层信息,一是新技术应该进传统教育走向教育,二是教育变革的关键应该回归到培养本身。 一言以蔽之,的飞速发展对于教育而言的确是现实版的“狼来了”,其应对良策绝不是陷于生存焦虑中而自怨自艾,而应是基于危机意识的不断反思,并逐步走向自我完善,让成为进教育进化的一剂良药。

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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,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。? 1.3 基于的刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、数据风控技术,最新实现的登录形式。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。 作为中小型企业,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++腾讯优图科讯飞百度云AI接下来 小编将根据百度云AI来给家做一个简单的demo

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    科学家敦研究员提高透明度

    对谷歌研究的批评多伦多学的Benjamin Haibe Kains领导的国际科学家小组说:“在他们的研究中,McKinney等展示了在乳腺癌筛查中的巨潜力。”。 对于公司来说,不披露其研究的全部细节可有很好的商业理由。 根据投资者Nathan Benaich和Ian Hogarth撰写的《2020年状况报告》,只有15%的研究论文发表了自己的代码。 他们特别指出谷歌的子公司和实验室DeepMind以及研发公司OpenAI是罪魁祸首。 然而,这“可会减少对和其他技术的资金投入,这一资金的激增是因为立法者确信,到2030年,将带来15万亿美元的经济收益。

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    数据

    数据这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。内容是近期对数据和领域的一些观察、体会和总结。主要有以下几点:1. 由于本轮AI在图像识别、语音识别和游戏领域,均取得了超过类的表现。因此本轮AI一定会有一批相关应用落地。这是和前几次AI热潮不同的地方。2. Big Data,Alphago Zero和Alpha Zero的例子告诉我们,数据的 应 修正为格局。而格局 = 数据有效+完备。5. Ecosystem:公司在构建生态,小公司要主动寻找生态。8. 每个要主动拥抱这个AI时代。 数据未来生活让我们一起面向未来迎接未来活在未来

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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 在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重进展:我们多数都收到过信用卡发卡机构发来的消息,以确认网络犯罪分子的未遂购买行为。 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。 “这些犯罪分子量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。”

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    【CDAS 2017】数据与分论坛:数据驱动

    2017年CDAS第4届中国数据分析师行业峰会数据与分论坛中,来自IBM、猎聘网、众互动、库等6位专家与资深行业领军物分享了数据时代,数据如和驱动又如何反哺数据? 分论坛现场盛况的应用场景在哪儿? 众互动CEO 罗飞罗飞在会上分享了的时代背景、应用场景及相关技术。他指出弱通过脑科学、硬件、算法、器官模拟和情商的突破达到强将被运用到深度学习、语音、图像、系统、芯片、语义等各个方面。如何全面理解数据驱动的职业发展的职业发展猎聘网首席数据官 单艺随着的发展,各个领域都受到不同程度的影响,对于求职者来说,合理的分析数据是求职成功的关键。 引领企业持续创新IBM机器学习 & 数据科学专家李英伟李英伟指出将成为“新一轮产业变革的核心驱动力”,企业在多年信息化积累后亦然存有量优化空间。

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    【福布斯】O‘reilly会,LeCun 等解读12痛点

    【新元导读】如今发展到底处于何种状态,面临哪些难点,未来发展潜力如何?参加了O‘reilly会的行业专家Gll Press带来了他的12个观察。 他提取的观点主要来自Peter Norvig、Yann LeCun等顶级专家,另外,还有来自微软、英伟达和艾伦研究院的主管级专家。 本年度的O‘reilly会上,39家机构的66名AI从业者就当下的AI发展状况进行介绍:从聊天机器到深度学习、再到自动技术和情感识别,以及自动化作和AI进步的阻碍,甚至拯救生命和商业机会等话题都有涉及 艾伦研究院的CEO Oren Etzioni 在会上列举了让机器变得更像这一努力所遇到的困难,即使是一些“”的机器。 在一些领域确实获得了指数级的发展,但是在强的、通用的上,几乎没有任何进展。他说,AI 社区应该追求更多远的目标:“传统的图灵测试太容易了”。

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    细数的十不同

    今天我想讲讲有何之处。当然显而易见的是,脑是有温度且不确定的,而计算机不是。但是更重要的是,之间存在结构性差异。这我将在之后讲到。 在我们开始之前,我要简单的讲讲指的是什么。以下是文字版本:如今所谓的其实是通过神经网络实现的。神经网络是一种计算机算法,用来模拟脑的特定功。 说到这里,下面让我们进入之间的关键区别。01形式和功神经网络是运行在计算机上的软件,的神经元没有物理实体。 但脑并没有所谓的层,相反,它依赖于许多预定义的结构。并不是脑的所有区域都是同样连接的,区域是专门用于特定目的的。04 量消耗脑在量消耗方面,比现存的任何都更为节。 这些差异的结果是,如今的需要量的训练,需要量精心准备的数据。这与脑的运行方式是很不一样的。局限性神经网络不会建立世界中模型,相反它们会学习对模式进行分类。

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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。 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:“至少从现在看,已经是势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    文章转载自公众号:鱼AI ?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? 接下来,我会带家一一解惑。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。 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,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。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,多数会想到计算,应该是的专长。 差距还是巨的。?但是,类对于类来说很难解决的问题,够迅速解决。

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    制造一样吗?

    一直以来是热,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,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,到一个厂的重型设备这些都是的产物 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、数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 最为我们熟知的就是无驾驶汽车了,他将传感器、移动互联网、数据分析集成到一起,满足类的各种出行需求;还有一些制造业完成的化产线改造也算是制造,传统的产线没法系统化管理,出现问题不及时反馈, 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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    中美比拼

    标准化白皮书(2018版)》指出了的定义:利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展,感知环境、获取知识并使用知识获取最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 目前,基于数据的做的作可以提炼为:从数据中提取信息,从信息中获取知识,通过总结和使用知识而获取。在学术界称作Data Driven的方法。具体过程如下图所示:? ,2016年投入增长到12亿美元,2016年5月,白宫成立和机器学习委员会,2016年12月,白宫发布关于《、自动化和经济》的报告。 可想美国政府对于行业的关注。 年3月,科技部“科技创新2030——重项目”新增“2.0”;2017年7月,国务院印发《新一代发展规划的通知》。

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    2015突破

    今年在和机器学习领域取得的进展令印象深刻。这些领域中受到认可的进展一年比一年多,但我们仍然够赶上这速度。 我会突出讲述一些重要的事件,它们推动了今年的发展。 跨环境抽象(Abstracting Across Environments)领域的一个长期目标是实现通用,一个单一的学习程序可以同时在完全不同的领域进行学习和行动,可以转换一些学习到的技巧和知识 艾伦研究所和华盛顿学一直致力于研究测试对话AI,经过多年的研究,已经从四年级水平测试提升到了八年级水平测试,今年他们宣布已经开发出一套系统可以解决美国高考中的几何学部分的问题。 塔夫茨学的一个团队将遗传算法和遗传途径模拟结合开发了一套系统,它是第一个发现科学理论的系统,它发现为什么扁形虫身体够如此容易地再生。在短短几天内它就发现了科学家一个世纪都没发现的理论。

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