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中兴视觉大数据报道:“+制造”是追求机协同

中兴视觉大数据报道:作为一类信息技术,诞生于20世纪50年代,几乎与计算机同步。60多年来,涉及的技术和派系众多,学界并没有一个明确的定义。 这个放入“”的“化”过程,与过去制造业追求“自动化”的过程实际上有的差异。 “自动化”追求的是机器自动生产,是“机器替”,强调大规模的机器生产;而“化”追求的是机器的柔性生产,是“机协同”,强调机器够自主配合要素变化和作。 因此,“+制造”未来所追求的,不应是简单粗暴的“机器替”,而应是将业革命以来极度细化、甚至异化的流水线作,重新拉回“以”的组织模式,即让机器承担更多简单重复甚至危险的作,而承担更多管理和创造作 目前主要应用在艺优化和检上,艺优化上的应用,即通过机器学习建立产品的健康模型,识别各制造环节参数对最终产品量的影响,最终找到最佳生产艺参数;检上的应用,即借助机器视觉识别,快速扫描产品

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潘云鹤院士:走向2.0的原因——类世界正由二元空间变成三元空间

潘云鹤院士随后从哲学的角度分析了走向 2.0 的原因:我们已经由传统的以“物理空间”和“类社会”为主的二元空间逐步进入了“物理空间”-“类社会”-“信息空间”所构成的三元空间。 注:潘云鹤院士的报告分为两部分,第一部分讲述了数字经济及中国数字经济的现状,文从略;下面内容仅为第二部分“走向2.0”中的一部分,省略了“2.0技术已露端倪”、“新一代技术的应用 AI走向2.0的原因 1、二元空间向三元空间的转化 我们这个报告发上去以后,后来又进行深入研究,发现除了上面讲的三个原因以外,还有个根原因:以前的世界是二元空间,一元是类社会空间(Humansociety 这些信息是关于的信息,但不是发出来的,是物发出的。这就是大数据时代的特征。 这些事情证明有新的空间诞生了,这个空间就是信息空间,不附着在类上面,是它独立自主的空间。 高瓴学院是中国民大学下属正式学院,承担学校学科的规划与建设,开展学科和相关交叉学科领域的、硕、博才培养和科学研究作。

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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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    课助力“双减”提

    课助力“双减”提 “双减”之后,育量如何提升,是很多家长关注的问题。 这表明,在我国经济从高速增长向高量发展的过程中,以为代表的新一代信息技术,将成为未来推动经济高量发展、建设创新型国家,实现新型业化、信息化、城镇化和农业现代化的重要技术保障和核心驱动力之一 但同时,我国才缺口很大,迫切需要推动教育体系健康发展,夯实发展基础。 2017年,国务院印发的《新一代发展规划》提出,在中小学阶段设置相关课程,逐步推广编程教育。 有些课程是学科融合的,如化学老师带学生研究“汽车中的化学”课程,过程中需要收集数据,包括车内空气量监控、汽车材料选择等,这就需要算法辅助采集、分析数据。袁中果还举例:“社会学也有融合。 普及教育 袁中果还有个身份,中国学会中小学作委员会秘书长。中小学委会由包括大附中在内的几所学校发起成立,举办了国际中小学教育论坛、全国中小学教育大会等公益活动。

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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,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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    书解读

    文推荐六关于的书籍,大失业迫在眉睫时,们才会发现对「罪魁祸首」缺乏元认知。 1. 或许这够很好的向们解释关于对我们未来生活方方面面的影响——当甚至可以取代类自以为独一无二的艺术修养和思维逻辑时,你是否会觉得毛骨悚然呢? 更重要的,当以大数据、为代表的科学技术发展得日益成熟,类将面临着从进化到以来最大的一次改变,绝大部分将沦为「无价值的群体」,只有少部分进化成特发生改变的 「神」。 「为什么类下雨不想被淋湿,却愿意在卫生间沐浴」这种3岁小孩都知道的问题,计算机就会感到费解。所以类思维的,正是研究、塑造最高级的「心社会」的关键所在。 在领域争议最大的焦点就在于,当获得了类所特有的思维、情感、灵魂时,当具备类所无法比拟的力时,类会不会有朝一日被所取代。

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    打击

    来源:AI前线 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。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 假新闻 / 假视频 / 假音频 已经被用来自动创建假新闻故事。例如,OpenAI 的原型 GPT-2 文生成系统使用机器学习来翻译文、回答问题和编写假新闻。

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 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 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。 例如:训练好的在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快的为类做好分类作,无怨无悔,而且在作过程中,来的"慧”也在提升。 ?

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    李飞飞:应以

    美国斯坦福大学实验室主任李飞飞接受美国麻省理《技术评论》杂志采访时表示,应以。 作为斯坦福大学实验室主任以及Google Cloud(谷歌云端平台)现任首席科学家,李飞飞一直致力于推动变革。但这项变革需要更多参与进来。 李飞飞:我们需要更加以。如果要谈论我们目前在领域取得的进展,我会认为这是模式识别的伟大胜利。模式识别极度以任务为中心,缺乏情境认知,也没有类所拥有的灵活学习力。 我们还想要开发这样一种技术,它够让类的生活变得更美好,让我们的世界变得更安全,让我们的生产效率变得更高,让我们的产品量变得更好。所有这些都需要达到类水平的沟通和协作层。 《技术评论》:我们如何让变得更加以? 李飞飞:70年代有一句话说得很好:“对当今的定义是指可以在房间着火的情况下完美落子的机器。”这句话确确实实地指出了的局限性。

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    导论 (一) - 绪论1 简介2 的概念3 的发展史4 研究的基内容

    2 的概念 ? ? 3 的发展史 ? ? ? 4 研究的基内容 ? ? ? ? ?

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    “杀死”资主义

    如果你相信炒作,那么 (AI) 很快将会以戏剧性的方式来改变世界。 反对会说它将导致失业率上升,国内动乱,甚至会带来类的灭绝。 相反,倡导告诉我们,随着机器处理繁重的作和日常琐事,我们将会迎来更加休闲而又创意的未来。 而多数处于中立的位置,他们承认会对作带来大幅度的改变这一观点是很难预测的,就目前而言,一切都是未知数。在过去业革命时期,作方式的大规模变革可在短期时间内都是具有破坏性的。 之前的业革命是用具和机器代替类的劳动力,而这次我们的思维功正在被取代(尤其是类的预测和决策的力)。 这是类历史上从未发生过的事情,没有确切知道会发生什么。 如果我们做的只是给予民一个基的收入,我们将会失败,并且社会可不会稳定。”

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    “杀死”资主义

    ---- 新元报道 来源:福布斯 作者:Bernard Marr 编译:金磊 【新元导读】专栏作家、大数据和商业分析师Bernard Marr日前在《福布斯》刊文指出,AI将类从枯燥的作中解放出来 (文/Bernard Marr)如果你相信炒作,那么 (AI) 很快将会以戏剧性的方式来改变世界。 反对会说它将导致失业率上升,国内动乱,甚至会带来类的灭绝。 相反,倡导告诉我们,随着机器处理繁重的作和日常琐事,我们将会迎来更加休闲而又创意的未来。 而多数处于中立的位置,他们承认会对作带来大幅度的改变这一观点是很难预测的,就目前而言,一切都是未知数。在过去业革命时期,作方式的大规模变革可在短期时间内都是具有破坏性的。 如果我们做的只是给予民一个基的收入,我们将会失败,并且社会可不会稳定。”

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    定义的过程,上是在回答一个事物是什么,不是什么的过程,是建立事物的边界,锁定事物特征的过程。多数事情搞不定是因为对事情的定义不清晰导致的。 简史 章对的历史作了简单梳理,用书中的一张图片概括就是: ? 在章末,书中用通俗易懂的话对深度学习和大数据与的关系做了详尽的阐述,正是深度学习与大数据携手早就了第三次AI热潮,读后受益匪浅。 五秒钟准则 在判断一项作是否会被取代问题上,作者李开复提出五秒钟准则: 一项来有从事的作,如果可以在5秒钟以内对作中需要思考和决策的问题做出相应的决定,那么,这项作就有非常大的可技术全部或部分取代 大脑一旦停止思考,也就失去了为的意义。 结语 书有创新厂创始李开复和王咏刚合著,李开复在领域深耕多年,颇有造诣;王咏刚则是IT行业的大牛。

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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。 根原因是如何定义“正确”这个东西。 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。 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,但成谁来承担。 基上,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,帮客户实现业务闭环才是王道。

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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,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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    ,日否独占鳌头?

    安倍经济学将物联网、大数据、机器、以及作为其振兴策略的核心,目标旨在加速这四个领域的发展,为公共领域和私领域都制定未来的愿景。 会思考的机器? 在这四个领域中,日最擅长机器。 它一经推出就被抢购一空,们都渴望拥有一个属于自己的机器。 但 Pepper 仍然距离我们未来期望得到的很远。 一方面,它展示了日在机器方面来自多年制造业机器经验的丰厚积累。 另一方面,它却也表明了日在诸如物联网、大数据和领域的相对薄弱,在这些领域我们无法找到可以与机器领域的 Pepper 匹敌的创造。 以汽车行业为例,Toyota最近被纽约时报报道,斥资5000万美元研究自动驾驶汽车。 这个研究计划与斯坦福大学和麻省理学院合作。

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    苏黎世新研究:探测暗物快讯】

    新奇 苏黎世新研究 用探测宇宙中的暗物 苏黎世联邦理物理系和计算机科学系的科学家们今日发表论文:用探测宇宙中的暗物,联手改进通过估算宇宙暗物含量的标准方法。 来源:ethz.ch OpenAI 通过玩捉迷藏来教授 AI 团队合作 捉迷藏游这个戏可以揭示如何衡量其所面临的决策,更不用说为什么它在其影响范围内与其他 AI 相互作用的方式。 今日,总部位于旧金山的研究公司 OpenAI 的研究员发表的一篇新论文,描述了大量的 AI 控制体如何在虚拟环境中学会越来越复杂的方法来隐藏和找到彼此。 测试结果表明,竞争中的双体团队以比任何单一体以更快的速度进行自我改进,合作者称这表明可以利用其他领域的力量来提高效率。 ? 这是世界上首个通过八年级科学测试的 AI 系统,它表明可以理解语言并模拟类思维逻辑,从而进行判断。

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基的抽象。 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。 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。 这里要注意一点,我们以最终期望达到的效果来做为衡量的标准,而不要以体的行为身作为标准。 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 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。 无法进行数据交换、信息共享、决策分析等等,化产线不仅解决了这些问题,而且提高生产效率和作效率,并有效地降低了生产成。 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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