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走近数据科学课程报告(2):人工智能的第一次低谷

而在第三次讲座《AI赋能智慧城市》中,主讲老师在课件中详细列举了第一次低谷的原因,描述精炼扼要,缘于时间问题也未能详细阐释,(由于疏忽没能拍到第一类困难,急需!!)以至于对此一知半解。...第二类困难 第三类困难 第一次低谷发生于1966-1973年间,存在三类困难: 一、 未知 二、 AI试图解决的很多问题是不可操作的(NP类): 计算复杂性理论不现实。...这导致政府终止了绝大部分的AI研究资助,由此人工智能陷入寒冬。 由上述我大致了解了第一次低谷是源于技术的不成熟,但是当时的技术能力是什么,不成熟的原因又是什么?...人工智能的定义为:系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力。...实际上Minsky等人在提出这个问题的同时也指出异或运算可以通过多层感知器实现,但是由于当时学术界没有有效的学习方式去学习多层感知器模型,所以神经网络的发展迎来了第一次低谷

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Java 发展简史:初生遇低谷,崛起于互联网

Java 发展简史:初生遇低谷,崛起于互联网 Java 起源与诞生 20世纪90年代,单片式计算机系统诞生,单片式计算机系统不仅廉价,而且功能强大,使用它可以大幅度提升消费性电子产品的智能化程度。...忆往昔,初生之时便陷入低谷,后借互联网之势拔地而起,J2SE攻占桌面、J2ME攻占手机、J2EE攻占服务器,Java三大强军也曾饱受岁月蹉跎,后浴火重生,最终投入Oracle怀抱,换得春暖花开。...2、用就业的眼光看Java:互联网的时代、人工智能的时代、5G+的时代,Java一直都在 随着网络的发展,如今Java已广泛应用于数据中心、PC、游戏、移动电话等行业,从近几年的招聘量上来看,对Java

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物联网前期低谷泡沫与后续数字化崛起支点

我们从二十余年的信息通信产业角度看物联网的发展历程,几乎所有数字信息领域都经历了产业化之初泡沫形态的高潮,再到泡沫破裂之后的低谷,若该领域的确拥有着应用价值和经济价值,在低谷调整一段时间过后,会重新崛起...物联网的泡沫是有,但是不会形成全行业的泡沫,参与者各做各的,但凡有一些所谓的低谷,也是局部性的,运气不好、疫情影响、国际局势不稳,被关闭个几百家也无伤大雅。...但是现在有云计算、大数据、人工智能协同提升,又补齐了算法模型及算法结果不准这一块的短板,行业内又开始新一轮的发展,前面的基础设施,正好发挥了他作为物联网的良好基础,并没有因为前期的泡沫而浪费,退潮后也沉淀了一部分美味海鲜...,如智能卡、定位、RFID、通信、人工智能、传感器、智慧城市、云平台、AI-IOT、4G实时应用等等,都有专业化的团队在持续投入这些技术或者相关项目。...Sigfox等网络,面向物联网的各类平台日趋完善,在华为云、阿里云、腾讯云等各种云上,基本可以实现物联网终端直接开发应用,并且逐步向垂直行业、政企等领域深入,大家都看好2B的市场;另外是各种传感器、数字安全、人工智能及数据处理方面的技术已经足够支持产业的发展

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雷军的低谷,治愈不了年轻人的精神内耗。。。

新粉请关注我的公众号 作为精神导师的雷布斯雷军,今年以他自己这些年来的经历告诉大家,熬过绝望,熬过低谷,便有了不败金身,无人能敌。 作为鸡汤故事文,听起来很让人振奋。...而相对论告诉我们雷军的低谷,对他自己是绝望,对许多人来说依然是高不可攀的高峰。 如果不信的话,我们来看一段故事。...当然,我相信雷军是一个非常牛逼的人,雷军肯定经历过他自身的低谷和高潮。...能告诉我们的,都是看起来低谷,仔细斟酌分析以后不是吹牛逼就是扯淡的鸡汤。 这些扯淡的鸡汤,并没有任何办法真正给大家有实际意义的帮助,更不用去谈治愈年轻人的精神内耗了。

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AI 入行那些事儿(1)人工智能简史

在说到人工智能时,大家是否会想到斯皮尔伯格导演的一部电影——《人工智能》?...这也是很多人想象中的,人工智能的样子,那么,实际的人工智能真的是这个样子吗?本书中要谈的人工智能又是什么呢? ?...每次人工智能高潮的出现都和新技术的提出有关,第一款神经网络感知机的提出,把人工智能推上了第一次高潮,反向传播算法的提出,又把它推上了第二次高潮。...而人工智能发展过程中的低谷,又往往是因为人们发现新技术实际上所能起的作用有限——这种有限在今天看来,其实是受制于当时计算机的运算能力。...在此之前,神经网络曾经两度陷入低谷,这次他的论文又把神经网络的研究推向了高潮,成为人工智能第三次发展高潮的标志。 ?

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