而这也是目前人工智能的现状：理想很丰满，现实很骨干。 从智能机器人的发展历程看去，如何理解今天它对于人类的意义？ 在大会上，国内知名人工智能研究者孔华威表示，虽然人工智能已经发展到了一定的程度，但是让机器替代人的决策，在目前尚不可能。 在4月初湖南卫视举办的《我是歌手》总决赛上，阿里云人工智能程序准确地预测到了冠军，让更多人的人了解到人工智能的数据分析能力。 “电脑算法将让我们做出超乎感情的决定。” 牛津大学人工智能哲学家尼可·博斯特伦（NickBostrom）对数百位人工智能专家做了一项关于“你认为人类级别的人工智能什么时候会出现”的调查，结果指出至少还需要30年时间。 但是值得注意的是，人工智能的逻辑推理能力远超人类，而且没有任何感情因素影响判断，业内认为，AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志。
2017已经进入了最后的倒计时，2018即将到来，在这个辞旧迎新的时刻，我们是时候来做一下盘点和展望。 今年，国家陆续提出多个人工智能相关的国家级战略规划，将人工智能的发展提高到了一个前所未有的高度，在即将到来的2018年，人工智能的发展热潮还会不会继续下去？ 场景创新 2017年，人工智能逐渐离开实验室走向产业化。如果说2016年是人工智能的新纪元，人们对于人工智能的探讨还是基于概念的探讨和前景的展望上，那么2017年则是人工智能如何落地的关键一年。 人工智能爆发“奇点”到来的2018 政策红利 2017年，中央出台了一系列国家层面的人工智能产业发展战略规划，而2018年，预计各地将陆续出台地方政策，为AI产业的发展带来更多的利好。 2018年，人工智能爆发的 " 奇点 " 会不会到来，我们拭目以待。
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按照未来学家雷伊·库兹威尔，也就是神秘机构“奇点大学”校长的说法，人工智能超越人类的“奇点”已经到来。 在雷伊·库兹威尔看来，人工智能超越人类智慧只是个时间问题，而人工智能技术的发展也在一步步印证着他的观点。 科学界对于这样的观点目前仍然存在相当大的争议，即便是认同者也对其所谓“奇点”的时间点持有不同的看法。在“奇点”到来之前，一些科技界的人士也与那些即将面临失业的人们一样，陷入了空前的惶恐之中。 特斯拉汽车的创始人埃隆·马斯克便是其中之一。埃隆·马斯克近日针对人工智能技术发表了自己的看法，他认为人类发展人工智能技术是在召唤恶魔，未来五年，机器人将会给人类带来不可想象的威胁。 “机器人威胁论”实际上是个普遍的论调，埃隆·马斯克也并非首次发表类似言论，但鉴于其在科技界举足轻重的身份，此种论调再次引发了人们对人工智能技术的警惕之心。
当然，如果没有它们，我们也很难达到生产的自动化。 在此之前人工智能经历了一段漫长的改革复兴时代。 就在今年Telsa推出了一款适用于任何车型的自动行驶仪，这让谷歌和Facebook看到了人工智能（以下简称为“AI”）的巨大发展前景。 通过对18名在计算机及机器人领域的专家学者以及相关调查人员的报道中我们可以感受到人工智能带给人们生活上的广阔便利。相信在不远的未来我们都可以感受到机器人带给我们的无穷魅力。 或许我们没办法准确说出什么时候机器人能够在和人类的足球比赛中获得胜利，但我相信那一天不会太遥远，让我们拭目以待，期待那一天的到来吧。 ? AI可以简化许多生活中的繁琐小事。 Michael Littman 曾说道：“人工智能技术已经成熟到可以像成年的孩子那样玩电子游戏了。” 相关工作人员利用电脑系统将人工智能应用到游戏当中。我认为这是一件很酷的事情。
他说：“人工智能可以帮助老师把重复性的阅卷、批改作业的工作减少，让教师专注于提升教学质量，老师的最大能力才能得到释放。我们是帮助老师，绝对不是替代老师。” ? 他认为，针对教育局、学校和家长三个不同的客户群体，他们的诉求其实是不一样的，所以在大数据分析精准教学策略的应用方面，三个客户群体会获得不同的定制化服务。 ? 他在分享中表示，“学校有了数据，只要能够做一些简单的分析，就能起到非常大的作用。” ? 张会霞 清睿教育教研总监张会霞则从实际操作角度进行了题为《基于人工智能和大数据的英语教学研究和实践》的分享。 她在演讲的最后说：“人工智能、大数据和英语学科教学，或者说和所有教课教学，在未来一定会实现无缝连接、深度融合。 从这点来看，我觉得人工智能和大数据会对学科教学提供支持，学科教学只有在人工智能和大数据的基础上才可以走得更高、更远。”
互联网+”是互联网思维的进一步实践成果，推动经济形态不断地发生演变，从而带动社会经济实体的生命力，为改革、创新、发展提供广阔的网络平台。 通俗的说，“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”，但这并不是简单的两者相加，而是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。 它代表一种新的社会形态，即充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态 “互联网+”计划的目的在于充分发挥互联网的优势，将互联网与传统产业深入融合，以产业升级提升经济生产力，最后实现社会财富的增加。 “互联网+”概念的中心词是互联网，它是“互联网+”计划的出发点。 这表明了“互联网+”计划的应用范围为互联网与其他传统产业，它是针对不同产业间发展的一项新计划，应用手段则是通过互联网与传统产业进行联合和深入融合的方式进行；另一方面，“互联网+”作为一个整体概念，其深层意义是通过传统产业的互联网化完成产业升级
人工智能现在越来越被人们所重视，这样的革命性技术正开始进入几乎所有行业。关于AI，既有人们的热烈赞颂，也不少担忧的声音出现，但AI的未来是一条漫长的道路。 这样的投资意味着，2018年时，将有更多公司能够获得以前无法获得的商业智能。而那些没有花时间去了解AI好处的企业，将开始看到数字鸿沟的出现。 这将是无处不在的，也将是跨平台的。可以把它看成是视频、音乐、广播和其他媒体形式的结合。 3. 如果产品在变，那么工作场所也将改变 我们已经目睹AI被更多地用于媒体行业。 大规模失业显然是一个敏感的话题，没人想要这样的未来，但没有数据表明这种担忧是有道理的。AI不久将成为各行各业中很多职位的一个重要组成部分。 这说明，像IT（企业依靠IT部门来确保公司和产品的流畅运转）这样的重要职位不会被AI消灭，而是会被AI强化。 和任何新兴技术一样，AI也面临着激烈的批评和大量误解。
全球AI已经势不可挡，中国人工智能的脚步也未曾停歇。在今年6月的夏季达沃斯上，人工智能就已经成为会上被反复讨论的一个世界级热门话题。有专家预测，2030年中国或成人工智能最大受益者。 2016年是AI60年，中国人工智能学会联合近30家学会共同发起了AI60年系列活动，当年AlphaGo击败李世石，AI正式崛起；2017年则更成为了AI的爆发年。 在这一年间，众多AI技术涌现，给人们带来了认知上的冲击。人们对于人工智能的认识，不再局限于高深莫测的描述，而是被更为具象化的实物和可体验的应用所取代，各类人工智能交互媒介已经开始走进千家万户。 自2015年开始至今，人工智能一次次的被国家重大活动及重要纲领报告提及 ，人工智能正在登上中国乃至世界的舞台。人们已经真正的意识到“谁能引领人工智能，谁就掌握人类的未来”这一趋势。 ，基于驾驶场景的语音交互场景，让用户可以完全依靠语音来进行相关查询，同时其还实现了ADAS主动安全及交通与事故数据人工智能引擎等功能，极大促进了人工智能时代的到来。
1.李彦宏：“人工智能是新时代的电力” 2.马化腾：各个事业群都有AI团队，将人工智能与产品结合 3.雷军：人工智能时代即将到来 建议列入国家战略 李彦宏 “人工智能是新时代的电力” ? 在李彦宏的提案中，除了用人工智能解决儿童走失的问题、用人工智能技术调交通信号灯等两个具体的社会基础性的应用，还包括提出——人工智能与各个行业的结合。 其实人工智能也不例外。人工智能最早被大家发现它有很大的威力，也是因为跟搜索相关的。 人工智能这个词提出来有60年的历史了，我在美国读书的时候其实也特别喜欢人工智能这门课，这也是我的个人爱好。 雷军 人工智能时代即将到来 建议列入国家战略 ? 在“加快实施人工智能国家战略”的提案中，雷军建议从5个方面加快实施人工智能国家战略。
在本文中中将介绍并解释在规范的最新草案中已被接受的提案。 ❞ 声明类的字段 ❝到目前为止，在ES规范中，类的字段定义和初始化是在类的构造函数中完成的。 ❞ 类的静态公共方法和字段 ❝在之前的类的字段和私有方法提案的基础上，为JavaScript类增加了静态公共字段、静态私有方法和静态私有字段的特性。 但是这个建议引入了一个更有趣的解决方案，它包括使用in操作符，如果指定的属性/字段在指定的对象/类中，则返回真，并且也能判断私有字段 在所有内置的可索引数据上新增.at()方法 新增一个新的数组方法， 当给定的索引为正数时，这个新方法的行为与使用括号符号的访问相同，但是当我们给定一个负整数的索引时，它就像python的 "负数索引 "一样工作，这意味着at()方法以负整数为索引，从数组的最后一项往后数
人工智能领域的各路专家学者曾经为这个话题吵翻了天。 最近，这个话题又有更新了。人工智能寒冬论的作者Filip Piekniewski在博客上发文，给自己提出的观点增加了新的证据。 非常巧的是，吴恩达在近日接受访谈时，也对人工智能寒冬论给出了自己的看法。他并不支持人工智能寒冬论。 当时，计算机视觉领域的专家 Filip Piekniewski 在博客上发表了一篇名为《AI Winter Is Well On Its Way》的文章。他在文章中指出，人工智能寒冬必将到来。 他认为，人工智能不会再度经历一个冬天。之前的人工智能冬天到来，是因为人工智能并没有创造太多的经济价值，而且相对来说，人工智能研究团队的工作被夸大了。 人工智能的兴起已经有了坚实的基础，有大量的公司正在通过人工智能来获取收入，人工智能已经有了一个清晰的路线图来创造大量的价值。 自动化开始变得无处不在，这是不会消失的。
，微软的PowerShell来的太迟了，还好现在终于要来到了，这对于Windows服务器的管理和开发来说是不是意味我们也需要与时俱进呢，答案是毫无疑问的，那么现在就开始吧。 下面推荐一些资源： 1、PowerShell不是DOS的升级版，而是一个比微软以前提供的任何命令行提示符都强大的完整的命令行系统。 是PowerShell团队成员之一，本书不只谈技术细节，更包含整体设计的知识以及设计者的想法。 3、相关的开源项目的确是快速上手一门语言的办法，可以在Codeplex上找到大量的Powershell的开源类库 http://www.codeplex.com/site/search? 集成，为产品的可管理性加分，具体可以参考微软的一个示例项目DinnerNow.net: 微软最新技术集成示例：DinnerNow.net是微软推出的一个网站, 该网站尽可能地集成了微软的最新技术和产品，
Dubbo 3.0 将以 Streaming 为内核，而不再是 2.0 时代的 RPC，但是 RPC 会在 3.0 中变成远程 Streaming 对接的一种可选形态。 说到编程模型的革新，梁飞透露，此次 Dubbo 3.0 能够开工，主要也是因为新特性将去掉一切阻塞，以“一切同步”为第一目标，在对 IO 密集业务的处理上，它能够提高机器利用率，使得一半机器的成本被节省下来 他还表示，其实 Dubbo 3.0 技术选型重大变更的驱动因素，也就是降低成本，因为在将系统服务化后，全业务线的机器都在等待返回数据，负载压不上去，机器浪费严重。 在数据库上，JDBC 驱动将进行更改，同时，为了性能，还会配合使用阿里毕玄对 JVM 协程的改造。更为重要的是，这个重大变更，不仅体现在 Dubbo 上，它也将影响到阿里 10 年来积累的中间件。 自去年11月份阿里公开宣布 重启维护Dubbo 之后，大家一直在关注着Dubbo 的进展。今天这样一个小道消息的爆出，让大家很是兴奋，希望Dubbo真正完成涅磐重生！
，导致系统崩溃或者数据丢失，造成不可估量的损失和无法挽回的后果。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3.1.1 选择合适的专用引擎 构建适合您具体需求的用例驱动、高度可扩展的分布式应用程序。 3.1.3 获得规模性能 随着您应用程序的增长，从小规模开始并进行扩展，使用比流行的替代方案快 3-5 倍的关系数据库，或为您提供微秒到亚毫秒延迟的非关系数据库。 我们究竟应该从怎样的视角审视过去的技术积累，并积极为未来的技术变革浪潮作好准备？本场在线大会将为您深度解读云原生数据库的最佳实践。
这都是我们普遍关心的问题，随着新技术的诞生，SDN/NFV也日渐火热，但真正能说的明白的却极少，本文是对这一问题的探讨。 ? 1. 实际上，SDN的概念一直就在变化，从最初ONF定义的以OpenFlow为核心的狭义的SDN概念，到现在被运营商及互联网公司所普遍接受的广义的SDN概念，SDN所包含的内容越来越广泛，越来越丰富。 NFV更多的是借鉴了云计算的思想，利用通用的硬件平台和虚拟化技术，取代现在的专用网络设备。 SDN和NFV是两个关系密切，但并不相同的两项技术。 我们常常把这两项技术放在一起，是因为它们所追求的目标是一致的，就是让网络更加的开放，更加的聪明。SDN更加偏重于从技术角度进行改革，而NFV则更多的是从网络部署和建设的角度进行创新。 家庭和企业市场的业务拓展 家庭和企业是网络非常重要的使用者，但是他们更加关注的是网络的使用，而不是网络的维护。
2016年，人类终于迎来了人工智能史上一个重要奇点时刻的到来——AlphaGo以4∶1的成绩战胜世界围棋冠军李世石。 被业界公认为下一代技术革命引爆点的人工智能，在迅速向市场化、产业化的发展方向上，为世界带来了巨大的想象空间。 然而，真正的“奇点”何时到来，没有人能预测。 如果说人工智能模仿的是人类处理信息的方式，那么在信息的获取、识别、感知的阶段，人工智能则少了一双“人类的眼睛”。 奇点来临 专注视觉感知技术重构AI新生态 据CCAI 2017数据显示，至2020年，全球人工智能产业规模有望达到3700亿元，机器视觉是人工智能的下一个前沿领域。 随着人工智能技术“奇点”的到来，“感”与“知”将完全融合在一起，机器视觉的终极目标是使得计算机能够像人一样看懂世界。 技术和行动驱动人工智能产业化的发展。
回过头来重新梳理一下几个基础框架 一 持久层的变迁历史 想一想,我最原始的最初的持久层是jdbc,我大二不会框架用了很久原生的.... dbutils呢支持了数据源和定义一个queryrunner专门去执行代码 另外dbutils支持我们的结果集转换成如bean啊list啊等等的方法....算是非常大的改进了 3.spring框架提供的持久层 即Object-Relationl Mapping，它的作用是在关系型数据库和对象之间作一个映射，这样，我们在具体的操作数据库的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只要像平时操作对象一样操作它就可以了 半自动的Mybatis,之前的hibernate和springdata jpa对各种代码封装程度要高一点,提供了比较完整的工具,但是这也意味些我们对其自定义开发程度不高. 强大的Mybatis优点或者特性 1、 使用连接池对连接进行管理 2、 SQL 和代码分离，集中管理 3、 结果集映射 4、 参数映射和动态 SQL 5、 重复 SQL 的提取 6、 缓存管理
我们是做苦逼工控的，我们当然知道小米的模式，要想一模一样拿到工控行业来，那是行不通的！ 、电冰箱的和手机不一样； 所有人都在解释“但是”，却都忽视了一点：都是产品，都是拿给客户用的，互联网改变的只是客户的行为，改变了客户思考的方式，客户既包括了手机的客户，也包括了自动化的客户。 那么大家看看，小米现在是超过300亿美金，而这些我们非常熟悉的霸主们，拿他们的估值和刚成立5年的小米比一比，你有何感想呢？ 这么疯狂的数据如何做到的？ 我们是做苦逼的工控的，我们行业的老大是谁，对！ 诺基亚也了解客户需要多样化的体验，所以做了好多型号的产品，但是，丢掉了产品的标准化。互联网给了我们很好的武器，就是你既能解决标准化的问题，又能解决体验多样化的问题。 小米工控的商业模式在哪里？ 最好的办法就是在大一点的公司内部创业，我们应该把公司做成一个创业的社群组合。 最终想谈的，是自由、平等、个性发挥，这就是互联网精神、也是人类的终极精神、也是工控的未来模式。
Mono通过新的运行代码方式，完善了自己的即时编译器和静态编译器。 全静态编译的主要缺点是：每次更新代码时都必须重新创建一个全新的可执行文件。这是一个缓慢的过程，不适合于实践的互动式发展。 例如，一些游戏开发者喜欢在不触发完整的重新编译情况下，调整自己的游戏代码。 混合模式执行 尽管目前独立的解释器已经非常成熟了，但是Mono开发团队目前正在开发一种能够可以将解释的代码与静态编译的代码或即时编译的代码混合起来的配置，称之为混合模式执行。 未来的工作 Mono开发团队正在扩展解释器的能力来处理各种有趣的场景，下面是一些当前的项目： 提升Mono的静态编译 Mono的完整AOT编译版本不带有System.Reflection.Emit 这意味着解释的代码补充了现有的静态编译的 .NET代码。 更好的隔离 之前未能解决开发者在部署应用APP时的热加载问题，Mono开发团队正在完成对AppDomain的支持，以便启用此方案。
大部分企业为应对上述问题，会使用开源平台和采购外部工具的形式管理，缺乏一个统一的自动化运维管理平台，导致运维团队各自为战，烟囱化建设情况普遍，产生的数据很难共享。 首先，自动化运维平台的核心在于解决企业运维的灵活性差、技术不足、重复劳动的问题，在提升运维人员工作效率、规范操作以及统一管理的前提下，兼具沉淀企业内部自动化相关的经验和知识。 且后续也在不断新增场景均可无缝升级强大的平台级能力，轻松支持万级的脚本/作业执行能力，在较低资源配备的情况下也可支持数千流程的并发，轻松支持各种复杂场景，且可横向扩展。 强大的插件中心，不断沉淀企业中过往的脚本、作业、流程、插件等，并支持自定义扩展开发，不断丰富企业内的自动化能力。 在这之前，对于大部分的普通企业来说，建设一个好用、有前景、有未来的一体化运维平台，提升当前的运维工作效率，规范和标准化当前的运维数据与管理流程，才是更为重要的。
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