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从大数据技术变迁AI的发展

而AI又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,AI未来的发展。 AI的发展? 但目前技术的门槛还比较高,并不是任何企业都入场的,需要非常专业化的高端技术才去参与,普通员只望而却步,因此AI技术的应用受到了极大的限制,所以也不断的有提出对提出质疑。 可以测一下,的门槛有一天也会像 MapReduce 的开发门槛一样被打破,一旦的参与门槛降低了,各类大小企业都结合自己的业务场景进入AI领域发挥优势了,那AI就真的进入高速发展的通道了 以上,就是从大数据技术变迁到AI发展的一些法,欢迎大家留言交流,多多点击文章右下角的“好看”。

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await 性

前言 以往我们推崇异步 I/O 来实现高并发下的高性,如今 NodeJS 步入 8.x 时代,async await 可以用同步的写法来实现异步处理,不知道对性是否会有影响,来做个简单的测试。 先用 Nginx 跑一个默认服务,返回一个 html 文件,测试基准性。 ? 对比 5162 Nginx -1967 3195 fs.readFileSync -250 2945 fs.readFile -90 2855 await promise fs.readFile 本来测的结果

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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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    他们提出了一个大胆的:GWT(深度学习)→通用

    近日,有一篇发表在arXiv的论文“Deep Learning and the Global Workspace Theory”提出了一个大胆的(或理论)。 总结成公式就是:GWT(深度学习)→通用。 ? 1 论文摘要 随着深度学习的不断发展,在许多感知、理解、语言与认知任务中已接近类。然而,我们对开发基于大脑的认知架构的需求也在不断增长。 2 大脑与机器中的认知神经架构 在机器学习的体系中,深度学习的特征是使用在输入与输出层之间具有多个“隐藏”层的神经网络。的许多最新突破,都要归功于深度学习。 们不会总是形象化地联到一张心图像的细节,也不是总会说出他们的法或心里话,也并非总是按照运动计划来行动,等等。

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    转行?机会来了!!!

    “我转行拿高薪!” ——已从“概念炒作”真正进入“实际应用”阶段 ? 2017年7月20日,国务院发布《新一代发展规划》,正式开启国内的新篇章。 ? 才缺口高达80万 随着技术的发展及国家政策的支持,才需求到达井喷期,真正供不应求。 从业者年薪30万起 从业者薪资水平居IT行业首位。 我了解!” ——这是机器的时代,但更是“机协同”的时代 ? 近些天,同传译员Bell Wang指责科大讯飞用翻译伪装成AI同传的新闻闹得沸沸扬扬。 而是我们自身所处的领域与会碰撞出怎样的火花。 因为就如过去电的发明、蒸汽机的发明、计算机的发明一样,自此们生活的全部无不与其密切关联,再也分割不开。 和菜头说:“顺着大浪游泳,怎么都游得更快一点”。 如果你拥有更多机会,如果你要高薪,那就现在开始学习吧。

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    转行?机会来了!!!

    一个坏消息: 2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、、开源硬件设计等 AI 相关的课程。 这意味着职场新和准备找作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 一个好消息: 尖端才远远不满足需求。 行业风口的,在中国才缺口将超过500万,而中国才数量目前只有5万(数据来自信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017年在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16月薪酬计算,那么在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16万。 所以如果你对自己的专业/作不满意,现在正是进入领域学习就业/转业的最佳时机。

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    做的肉,你吃吗?

    那现在再,如果里面没有肉的话尝起来又会是什么样子。实际上,为牛肉汉堡所养殖的肉类让环境付出了巨大代价,但你爱上素食者的海绵状替代品吗?那如果有另一种方式为你重建汉堡所带来的感官盛宴呢? 现在,有一群正转向寻找以上答案。他们要创造一种在味道和口感上和真正牛肉汉堡相似的东西,来探寻这种享受中肉类存在的必要性。 以动物为基础的食物对地球的资源带来巨大的消耗。 如果弄错了,某些组合会产生意不到的、恶心的味道或可怕的反应(比如香蕉和枣?)。解决如此多的变量是一个极为复杂、庞大的过程,但这也恰恰是的有用之处。 据说食品创业公司The Not Company利用名为Giuseppe的项目生产出的“不是牛奶”产品(由蘑菇和坚果种子制成),吃起来比真的牛奶更甜、更有奶味,同时有同样的营养组成、更少的卡路里并且比真牛奶更便宜 2 吃肉,没那么简单 到目前为止,大部分公司够以AI主导的方式来制造乳剂,比如蛋黄酱、芝士、鸡肝酱的液体替代品。但模仿、生产固体更复杂,而要替代肉类,更是难上加难。

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    转行?机会来了!!!

    这意味着职场新和准备找作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 一个好消息: 尖端才远远不满足需求。 行业风口的,在中国才缺口将超过500万,而中国才数量目前只有5万(数据来自信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017年在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16月薪酬计算,那么在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16万。 因此,云博士(美国哈佛大学博士后 && 浙江大学博士)领衔的博士团队开发推出了机器学习365天特训营(第二期)课程。(扫描最底部二维码联系助教) ? 4、颁发培训结业证书:通过幂次学院的阶段测试和毕业测试,并颁发幂次学院培训结业证书。

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    转行?机会来了!!!

    这意味着职场新和准备找作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 一个好消息: 尖端才远远不满足需求。 行业风口的,在中国才缺口将超过500万,而中国才数量目前只有5万(数据来自信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017年在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16月薪酬计算,那么在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16万。 因此,中国科学院计算技术研究所博士团队开发推出了机器学习365天特训营课程。 ,课程资料随时下载; 4、颁发培训结业证书:通过幂次学院的阶段测试和毕业测试,并颁发幂次学院培训结业证书。

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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,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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    谷歌具有的意识?

    创新场董事长李开复曾说,最懂的公司绝对是谷歌。 谷歌在研发方面一直领先其它巨头公司,我们现在生活中、业上以及科学领域所听到的、用到的许多产品均由谷歌公司提出。 而在全球进入时代,谷歌的每一次新发现都可以引领世界科技走向热点,所以们对于谷歌的创意以及法格外关注,不仅仅是他们拥有全球最具专业的团队和顶尖才,还在于其实力和创造力。 近期,谷歌公司提出一种新法,让一样具有主观判断意识。虽然这是公司所普遍追求的境界,但是就现在的技术来说,还不足以完成这一艰难任务。 近期,谷歌公司提出一种新法,让一样具有主观判断意识。虽然这是公司所普遍追求的境界,但是就现在的技术来说,还不足以完成这一艰难任务。 这一法提出后,引起圈内外轰动,如果这一功得到实现,对行业的发展来说,将是重大的进步。

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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。 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。 但是,事实上,目前还没有做出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”,大多数到计算,应该是的专长。 但事实上,要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,就无法做出判断。

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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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    驶向理中的未来,见证各项落地实践

    作为中国技术和产业领域规模最大、影响力最强的专业会议之一,2017全球技术大会汇聚了全球学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英,在48小时的议程中,立体剖析了技术大牛与产业明星眼中的 多达12场的分论坛,涵盖了驾驶、机器、深度学习、脑科学、金融和投资等领域,解读产业落地的正确姿势。堪称发展史规模最大、参与数最多的盛会。 以实证与实践支撑各自的研究成果,让来感知整个世界,不再是梦。 热门产业落地,不断影响着 ? 《驾驶分论坛》,关系到我们未来的出行方式,成为了关注度颇高的分论坛。 最后得出了一个思,就是更高更快更强的奥运精神,就在。 ? 一直以来,脑科学带来复杂脑神经网络的学问一直是医学领域棘手的技术难题。 十二合一,驶向理中的未来 汇聚全球学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英的十二个分论坛,以不同的视角、不同的维度、不同的领域,全面透彻地了解时下热门的

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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。 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。 项目角度这属于定制化的功,理应客户承担。但客户并不如此认为,我买你们的产品,是要成熟的产品,并不成为小白鼠还要为此支付训练成本。 不仅仅是AI。

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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 会威胁到类吗 先科普三个概念: 弱 也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强 又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。 而作者则认为,特定技术如,在一段时间的加速发展后,会遇到某些难以逾越的技术瓶颈。从技术角度来说,从弱到强之间的鸿沟可比我们象的要大得多。

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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,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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    象不到有多可怕

    围棋、翻译、医疗、证券.......瞠目结舌地,类正在看着原本只属于自己的疆域,正在一片一片地被蚕食,大幅地沦陷。 刚刚又沦陷的,是律师行业。在这场真刀真枪的较量中,又赢了! 二 这一切都来得太快了,让猝不及防! 仅仅不到几年功夫,(AI)从一种地平线若隐若现的技术构,变成了我们实实在在的宿命。 是的,正在不断颠覆我们以前的认知。 试,如果杀手这种技术一旦广泛运用,就会把战争冲突升级至前所未有的规模,而且类将很难控制住局面。 这就是为什么,11月24日伊隆·马斯克接受采访时,声称:我们确保安全的概率仅有5%到10%。马斯克说了:“我们需要万分警惕,它们比核武器更加危险!” ,还要在中小学设置课程!

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    根本不是你的那样!

    不过感动之余,也不禁蹦出一个问题,到底是怎样的,现如今的像电影中展示的,那么Q弹可爱吗? 你所理解的,是真正的吗? 是什么? 通常是指通过普通计算机程序来呈现的技术。 换成话就是:由制造,可以表现出行为的技术。 而对""的理解,涉及到其它诸如意识、自我、心灵,包括无意识的精神等等问题。 唯一了解的本身的,这是普遍认同的观点。 对于现阶段大放异彩的领域(如影像识别、语言分析、棋类游戏等等),严格意义上只称作弱,在单方面力已经匹拟类甚至超越类。 但离具备思考力的统合强还有很长的路要走。 具有着高端与亲民共存的特性,渗透深入的今天,方方面面都有着AI的身影。 AI翻译家 热门研究领域之一:自然语言处理。 AI展望 类脑,或是的终极目标。众多科幻片向们展示了发展到顶峰的美好场景。 一个个造的独立的个体,一个个弱与强的结合体。仍是科学家们孜孜以求的目标。

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