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年度最瞎机器盘点:看完这些,你还敢买吗?

总的来说,对于我们过去的2017没什么特别的,但对于机器,2017可以说是个机器元年。当技术一年比一年精湛,科学家们的脑洞越开越大,甚至很多科幻小说里的幻想,如今都可以被实现出来。 然而,经一系列检测评定后,科学家证明索菲娅还不如 Siri 聪明,可领域,这个索菲娅只占了“”俩字。接着,就是Boston Dynamic 的 Atlas了。? 对医疗界来说,生产一款让们不那么痛苦的照肠机器真的很有必要,而speed x35真的做到了这一点,它在开始作前会是一个冷缩状态,开始作之后就在不可描述的地方伸长蠕动。 机器的时代真是要来了,都说会取代很多类,但看到这么多这么瞎的机器之后,笔者还是持保留态度。 像这样又瞎又无语,一点生产力都不讲的机器,别说取代我了,我现在连和机器我都不敢卖了。

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第一?即将在美国上市的Veritone是怎样一家公司

转自AI世代(tencentai) 编译|谭燃美国(AI)创业公司Veritone日前正式提交了IPO招书,计划融资1500万美元,票代码定为“VERI”。 编者将其招书、媒体公开报道内容编译整理如下:公司简介 ▼Veritone创建于2014年6月,总部位于美国洛杉矶新港滩市(Newport Beach),目前有员110名。 Veritone的业务Veritone开发出了一个专属平台,旨在充分利用认知计算的力。 Veritone的AI平台通过专属技术来管理和整合各种AI程序,以模仿类认知功,如感知、推理、预测和解决问题等,从而快速、高效地将非结构化数据转化为结构化数据。 Veritone的解决方案 ▼Veritone将多个认知引擎整合到由一个单一云解决方案中,以批量处理数据,远超出类认知力。

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    了解之基础-基本问答

    周围一些对有兴趣的朋友和同事时常会问我一些相似的问题,而我尽可地就我所知道的给予他们回答。因为在理解以及真正运用那些高深的数学知识之前,还要具备一些必要的基本。 在软件程中,我们更专注于如何编程,从而让计算机执行某项任务。在今天,几乎包含现实世界的方方面面,毫不夸张的说已经无处不在了。 自信地谈论这里是一些关于的描述,它们帮你在与朋友们闲聊时建立一点信心:机器学习是一种,它的核心是通过大量的样本学习来发现其中的某些模式。 深度学习系统是神经网络结构的最新研究进展,通过深度学习,计算机可以提取出复杂的特征,这种力有时会超过类专家。在上文中,我括地解释了一些主要的,包括机器学习,神经网络和深度学习。 也述了当前背后的基本原理,提及了从大量样本中学习的机器学习系统,解释了深度学习系统够更丰富地展现这些样例。

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    导论 (一) - 绪论1 简介2 3 的发展史4 研究的基本内容

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    落地之路:从验证到产品

    验证到实际产品,应用落地到底要跨越多大的鸿沟呢?来看看这篇文章怎么说。注意:文中可存在“机器学习”和“混用的情况,不必纠结于此。 今年,虽然不少公司都在部署解决方案,也取得了一定的成果,但只有少数公司做到了全面部署,从而为公司带来真正的附加价值。 PoC的困境大多数公司首先通过验证(proof of concept , PoC)项目来证明方案可以削减成本,改善客户体验,或者在某种程度上形成业务差异化。 在集成的最后阶段,AI项目可会跨多个业务线,甚至可直面普通用户客户,面临着来自企业级基础架构、安全性和技术支持等多方面的挑战。产品:在现实生活中使用的系统。 项目还需要得到管理层的支持,如果没有长期投资的恒心,AI应用就只是小打小闹,永远达不到任何有意义的规模或实用性水平。这类项目的成功需要时间和耐心。

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    发展

    一、全球产业发展情况 全球市场火热依旧,呈现集群式发展,AI落地仍是主旋律 2019年全球行业发展依旧火热,重点围绕北美、欧洲和亚洲三大区域发展,共有5386家活跃企业,27400名高级研究员 综合来看,美国仍然是领域的领头羊,每年不仅向全球输出最前沿的AI应用,提供最接近市场需求的应用场景,同时也吸收着世界各地不断涌入的才、数据资源和创意灵感。 image.png 二、中国与全球发展情况对比 中国AI发展属世界前列,并仍处于上升期,前景良好 全球发展了六十年,中国参与了二十余年,随着政府意志和市场意志双重聚焦,中国的发展进入了黄金期 image.png 三、中国典型产业规模 2019年AI赋实体经济预计贡献收入超570亿元近几年,技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义,技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合 ,经济时代的全新产业版图初步显现,预计2019年核心产业规模将突破570亿元,目前,安防和金融领域市场份额最大,业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。

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    机器行业热、现状冷 疯狂炒作为哪般?

    继IPO影子、国企改革、土地流转之后,一向故事繁多的上市公司景兴纸业,再次迎来最新的炒作“剧本”。 也有投资者认为,不管虚不虚,只要价上涨就行。此外,纵观全行业,当前高热不退的机器只是“看起来很美”。 所投公司连续亏损根据“治丞”公司的介绍资料,这家浙江嘉兴的民营企业自带诸多光环:“业务范围主要包括自主研发设计生产业机器、自动化单元以及业机器自动化生产线。” “打造业4.0标准的化无厂,是国内首批研发生产业机器的企业之一。” 背景:机器行业热、现状冷对于景兴纸业此次投资,资本市场的狂热追捧并非孤例。数据显示,目前A市场上拥有机器的上市公司达数十家,国内机器产业拟投资金额约达340亿。

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    【新元笔记】反伊莉莎效应,的新

    【立委按】隆重推出立委版【反伊莉莎效应】,以后如果进了AI历史,各位都是见证,发明权属于立委。 准备正式提出这个新 “反Eliza效应”,谈的是类自我神话的习惯与本类的自我神话表现在读出原来没有的意义和无限夸大类的灵性。 反伊莉莎效应是神秘主义的表征,而神秘主义是类的一种本性。这是一个巨大的题目,有的可挖。这个效应是一个很好的,将来有望成为AI领域的基本之一。 应用的一个大方向就是机助,不必盲目追求全自动,勉强机器去拼 1%,而是把慧交给,尽量最大化机器逼近那 99% 的苦力。这一原则在微软机助对联和诗词系统得到了初步而有效的体现。 学数学据说是要训练演绎力,我觉得更重要的培养(不是训练,而是悟)归纳力,如何在没有套路可循的情况下引入新的、新的引理,最终导致解决问题。

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    Nest创始:“家居”是伪

    OKR(Objective and Key Results)需要员写下下一季度的目标和关键成果,而一切没有写进指标的事情都可以拒绝去做。Tony 表示这帮助员学会说“不”。 “家居”被滥用除了提出“有知的直觉”,Tony 还提到了“有知家居”,以此来代替“家居”。 他认为家居这个词已经被用滥了,而且“”给一种比还聪明的感觉,但其实现在这些硬件都还远远做不到。“有知家居”意味着家里的硬件设备和可以互动进行交流。 Tony 认为现在很多硬件产品都是为了,或者为了联网而联网,其实都很没有必要。最重要的是要做一个解决问题的产品,而且这个产品要让消费者接受。 对于可即将开启的手表时代,Tony 保持了谨慎的乐观。他认为手表类产品最大的挑战是电池技术,有电量保证后,手表才们提供更多信息,从而起到更大的作用。

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    解析:深入理解和机器学习

    【导读】本文是数据科学家Vijay Yadav的一篇帖子,主要内容是介绍机器学习和。对于很多刚刚入门的读者,可会有这么一个疑问:和机器学习到底都是什么? 本文介绍了的步骤,并讨论了其中哪些步骤可以用来实现。然后介绍了机器学习,重点举例讲解了模式识别的原理。 你可多次听到和机器学习这两个词,作为一个行业专家,我也听到过,大多数情况下,这些术语可以互换使用,虽然不同,但它们之间有些共同点。 要理解,我们需要尝试了解作原理,简言之,由三个部分构成(还有些其他生物学和科学现象也会推动对的理解,但我们应该让神经科学家解释它!)。 在未来的文章中,我希望解释和机器学习中更多的技术

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    AI技术说:相关与发展简史

    的飞速发展又经历了哪些历程?本文就从技术角度为大家介绍领域经常提到的几大与AI发展简史。 一、相关1、(Artifical Intelligence, AI):就是让机器像一样的、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中的应用。 它是的核心,是使计算机具有的根本途径,其应用遍及的各个领域。? 深度学习的源于神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 为了方便大家理解,我们将上文提到的四个的关系用下图表示。需要注意的是,图示展现的只是一种大致的从属关系,其中数据挖掘与并不是完全的包含关系。?二、发展历史?

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    关于的几个基本,一看就明了

    既然是对话录,那么我想,我们有必要先了解关于的几个基本。 第一,什么是; 第二,是一门什么科学; 第三,的发展历史。 这几个基本的提出,源于张思楠介绍给我的一本书——《,一种现代的方法》。在这本书的绪论中,作者用了这三个小标题:1、什么是;2、的基础;3、的历史。 我想,如果思考的基本的话,也应该从这几个问题和这几个角度入手。 我知道“”这个词汇,是因为那部著名的电影《》,很多也是如此。 所以,我们很有必要重新理解一下关于的这几个基本。 《,一种现代的方法》中这样解释了那三个小标题。 是类行为,类思考,理性的思考,理性的行动。 在了解并探讨了的几个基本之后,我们在下一步将会讨论的发展现状以及存在的问题。

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    关于AI的7个误解 | 核心对比

    元编译 作者:Robin Bordoli来源:crowdflower如果你是一名企业主管(而不是数据科学家或机器学习专家),你可已经从主流媒体的报道中接触过。 你可在《经济学》和《名利场》读过相关文章,或读过有关Tesla 自动驾驶的故事,或史蒂芬·霍金写AI对类的威胁的文章,甚至还看过有关的讽刺漫画。 今天,企业已经应用AI改变需要的自动作业流程。AI力密集型企业处理的作量增加100倍,同时把单位经济效益降低90%。回答第二个问题需要多一点时间。 要想让AI为企业接受,我们需要更加透明,以下是3个有关AI的关键的解释:训练数据(TD):训练数据是机器学习的初始数据集。训练数据包括输入和预回答输出,所以机器学习模型够为任何给定输出寻找模式。 这就消灭了机器取代类的AI神话。真相是,AI是机器强化类。神话7:AI=ML主流媒体有关AI的最后一个神话是把和机器学习当做一回事了。

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    时代的知识:核心与基本内容

    高技作(如管理和专业员)和低技作(如服务和零售)的数量都有增加,但中等技作(如贸易、机器操作和装配)在消失。 );③类功的增强(、机器学、基因编辑等)。 1.技术和程这包括计算机科学,尤其是编码、机器学与;生物程,尤其是基因组编辑和合成生物学;高级制造,包括CAD和3D打印。2.媒体互联网带来的社会变化才开始,但这些变化已经很具变革性了。 从根本上说,如果知识最重要的方面是其相关性——映射和激活资源,那么,在更多的学科间建立更多的关系,是支撑模型(以及巩固内容)的有力方式。 同一篇文章还提到,“没有必要固定特定的教学顺序,但我们主张,在学校或学校系统中(甚至是更广泛地)选用合理的顺序是明的,这比将选择权留给教师可更有效”。

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    最接近业4.0雏形的

    在2016年汉诺威业博览会上,包括西门子、思爱普、博世等在内的企业大多以实物或模型向参观者呈现数字化业的各种解决方案,们可以看到生产线模型,可以看到机器、传感器等反映业4.0特点的硬件元素 从2011年汉诺威业博览会上,德国提出业4.0,到2014年中德宣布开展业4.0合作,业4.0这把火从欧洲烧到了中国。那么什么是业4.0? 记者在参加2016年汉诺威业博览会期间探访了西门子安贝格电子制造厂(下称“安贝格厂”)——这一目前被业界认为最接近业4.0雏形的厂,领略了厂的制造。何为业4.0? 根据《实施建议》描述:在未来厂中,类、机器和资源够互相通信。产品“知道”它们如何被制造出来的细节,也知道它们的用途。 中国从政府层面上正在全力推进业4.0,因为中国有7000万到8000万产业就业员,还有大量出口,它们都是通过基于未来的互联网和业融合的制造来实现。

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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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    2017年最值得关注的之“迁移学习”

    在其创刊20周年之际,Edge.org也推出了2017年度问题——2017年,最值得关注的科学术语或是什么? 这种说法极为有趣,但令惊讶的是恐怕更在于其实质——对某一项技或心理机的学习和精进够对其他技或心理机产生积极影响——这种效应即为迁移学习。它不仅存在于,对机器同样如此。 近年来,机器学习研究多聚焦在深层神经网络(DNN)——一种通过从大量数据中推断异常复杂模式而进行学习的算法。 诚然,对于任何一个计算机科学家而言,从事计算机系统的“拟化”在理层面都是危险的,但我们却不得不承认,迁移学习让类学习和机器学习之间产生了强烈而诱的相似性;当然,如果通用有朝一日成为现实 实现这个愿景,我们将向普及化迈出又一大步。想看来自其他科学家们的其他205个回答?

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    响铃:监管收紧之后,区块链要加速脱虚向实了吗?

    而这背后,又隐含着区块链这个风头齐平的技术革命应有的进化逻辑。一个有意思的细节是,相较于A、美前一阵子区块链的喧嚣,港却显得平静许多。 1不爱炒,港“绝缘”区块链炒作总结起来,美上“大显神通”的区块链如下表:通过数据汇集,很明显够发现这些个的几个共同特征:1、都来自纳斯达克或者纳斯达克场外,没有纽交所个。 谨慎的港对美图区块链的认可,或许也给了那些真正想要在区块链上做价值投资的投资者一些参考,至少,一些雷是不踩的。1、在代币项目上,到底是去中心化还是“Q币”? 3、在“区块链+”上,“+”是否生搬硬套?大数据、、区块链三大未来技术之间也会有着化学反应。 在知名的区块链+项目Matrix链上,引入够动态更新各项区块链参数,实现自我进化,而且够自动判断合约(区块链的一种实现)交易模型的合理性。

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    未来十年最大的风口在“互联网+制造”

    这四个战略其实是一体的,本质上是通过新科技革命和新业革命对财富的再创造和重新分配。? 由此我们可以发现两个趋势:第一个是未来十年是创业的黄金十年;第二个是未来十年是权投资的黄金十年,而不是票投资的黄金十年。这些国家战略实际都瞄准了巨大的存量货币。 笔者认为,未来十年,在“互联网+制造”领域中将会有1000家以上的业4.0公司在全球资本市场上市,它们将聚集在三大领域:?第一个领域是厂。 厂又分为两类:一类是传统厂转型而成的厂,比如沈阳机床、青岛红领;第二类是创客新创办的厂,用制造的生产模式来进行生产,比如深圳大疆无机。?第二个领域是解决方案公司。 它们包括业物联网、云计算、业大数据、业机器、3D打印、知识作自动化、业网络安全、虚拟现实(VR)和(AI)九大技术领域的供应商。

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    从李彦宏去证监会演讲,看A和互联网的几个关系

    李彦宏给证监会分享的主题主要有几点:1、百度在、大数据等前沿技术上所取得的进展,如何用这些技术去互联网+到不同行业的。 2、透过百度的成长历程分享了自己对于资本市场的态度、百度所认可的价值投资理。3、大数据、、移动互联网、技术创新是中国未来的驱动力,是值得投资的方向,这是李彦宏乃至百度的价值观。 同时,李彦宏程师出身非常极客,对于科技发展趋势总有独到前瞻的判断,搜索引擎、读图时代、大数据、企业软件、,有许多著名的正确预测。那么回到问题,A暴热与科技究竟有没有关系呢? 这并非个例,A许多“科技”如科大讯飞、乐视网都表现强劲。一些传统企业如果沾上了“互联网+”“大数据””电子商务““硬件”这些同样都会有卓越的表现,恒生电子、美的集团、宜通世纪等等。 这款具还提供“”告诉投资者异常波动的个、聚合所关注票相关的公开消息。

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