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Next IT总裁Rick Collins:理解在企业中的角色

过去几个月,机器程序一直是在互联网上热议的话题。微软、Facebook等科技业大都在向开发者开放了自己的平台。 很多进取心积极的企业高管意识识到,部署的战略性决策将全面影响未来数年的业务。因此,他们不会掉以轻心对待决策,而是采取了观望的态度。不过,这决策目前已经不得不提上最新日程。 新生代应用将开发自然语言处理器、语调分析器,以及其他归集到覆盖下的。 特别是这程序无法自我分析,这就带来了它们是否满足商业目标的问题。随着企业深入研究,更严重地依赖分配机器程序执行的自动化任务和通信,机器程序也会提出规模化的挑战。 企业机器程序的“不止一种”准则假如你要权衡,机器程序会不会是有效满足本需要的解决方法,不妨考虑一下我归纳的“不止一种”准则,它可以为你带来帮助。

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【编译】VMware收购创业Apteligent

编译 | 金又南在本周一(5月15日),VMware透露其已完成了对创业Apteligent的收购。Apteligent是一个移动应用程序平台,但本次收购具体交易金额尚未透露。 VMware表示,Apteligent允许移动app开发者和后台管理员实时分析移动app使用者的行为习惯,以此对app功进行修正和改进,提高用户使用时间。 VMware计划采用Apteligent的技术加强其数字作平台功,并加快其跨云服务套件的开发。 VMware的桌面产品服务部门负责Sumit Dhawan在官网的一篇博客中表示,VMware将融合Apteligent现有的技术,为消费者提供从移动设备到云服务基础设施的端到端性管理。

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    5家初创打造芯片

    当我们开始这个小众市场的时候,我们的第一个问的问题是:什么是芯片?最好的办法是先思考软件需要什么:很好的处理速度,以及高处理速度所需的大功率。然而,处理器的运行方法也很重要。 GPU(Graphical Processing Units)是应用(例如图像识别和计算机视觉)会用到的芯片。 你构架一个芯片实际的方法可以是优化特定的任务,比如图像识别、语音识别,或者任何型的大数据分析。在深度学习的情况下,你用神经网络生成模拟神经元从而刺激大脑行为。 以下是打造芯片和硬件解决方法并承诺优化任务的5个。KnuEdgeKnuEdge实际上并不是一个初创,它由NASA的前任负责创立,已经在一个隐形模式下运营了10年。 该目前提供一个服务“in the cloud”,他们声称这是世界上最快的且目前已被金融服务机构、医疗保健提供者和政府机构所使用的服务,他们的新型芯片将会保证Nervana云平台在未来的几年内仍保持最快的速度

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    VS

    的优势:身体力和认知力计算机优势:可更新性和可链接性因为失业我们就要阻挡的发展吗? 答案是否定的,因为因为有固有的优势,带来更多的好处,比如驾驶更安全,医疗更可靠。所以我们不只保护作,而更应该保护。科技进步后是否带来更多的作? 答案首先是否定的,因为随着信息技术和生物技术的发展,可会衍生出更多共同完成的作,但是这个不同于19世纪中期的,在19世纪中期,汽车淘汰了马车,很多马夫转行做了出租车机,马随之被淘汰 ,但是面对21世纪的更多的是马,而不是马夫。 2 对掌控者进行大量征税,使其够满足全民基本收入和服务3 转变的想法,比如养一个孩子,要比更复杂,所以得到的收入应该更高。带来的最大威胁?

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    2020年最值得加入的TOP10

    已经来到了转折点(Inflection Point) - 已不再只是起到装饰作用,从各方面看(all intents and purposes)已经成为了核心要素(core ingredient 以下这些正在将其技术应用于方方面面,包括漏水检测(recognize water leaks),到快餐店订餐等。不仅如此(whats more),其中一些正在开发AI芯片。 让我们一同看看其中的一些可以释放你的潜的不可思议的AI

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    如何改变农业?这是五大创业全图

    在医疗、金融和商业等多个行业的发展趋势似,从2014年开始,在农业场景下使用机器和机器学习来解决问题的创业逐渐吸引资本的关注。 我们利用CB Insights的数据库,过滤出了关注农业的机器,并根据这些瞄准的不同领域将其分成5。?卫星照片分析对卫星照片的分析可以提供关于农业活动的宏观认识。 该的农业解决方案包括用于预测农作物产量的模型。现场监测这创业包括关注农业应用的无机厂商,以及开发计算机视觉算法,处理无机和摄像头捕获数据的创业。 评估农作物和土壤这创业利用机器学习技术去预测不同微生物对植物健康的影响(例如Indigo Agriculture),识别可对植物有害的病原体基因突变。 农业机器创业开发用于各农业活动的地面机器。Blue River Technology开发的机器利用计算机视觉技术查看棉花地中的杂草,并进行除草。

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    苹果正在研制专用芯片

    《商业内幕》(Business Insider)网站刊登了Kevin Tran的一篇文章,称苹果正在设计专门处理移动技术中(AI)任务的芯片。 在苹果内部,该芯片被称为苹果神经引擎(Apple Neural Engine)。它将处理脸识别和语音识别等过程。苹果最终将把该芯片整合到其硬件上,如iPhone和iPad设备。 苹果的这个新芯片是该发展AI的另一个标志,其首席执行官Tim Cook曾表示它将在未来的手机中起主导作用。 这是因为AR主要依赖于AI任务,如脸识别等。根据Cook在2017年2月发表的评论,AR可会在iPhone的未来升级中占据重要地位。 助手Siri:根据物理研究门户网站Phys.org的说法,AI专用芯片可以允许Siri处理存储在移动设备中的数据,而不必借助于远程服务器。

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    俄媒:在中国,正取代讨债

    参考消息网6月10日报道 俄媒称,在中国,正逐渐取代讨债,一些P2P借款平台正在试验这种偿还债务的新技术——在网上寻找有关债务的信息,包括他亲朋好友的联系方式,并开始打电话,发SMS 俄罗斯卫星网6月6日发表题为《中国或取代讨债?》的报道称,P2P借款平台大约在10年前出现在中国,市场每年以三位数的速度增长。 根据上海资产处理服务提供商资易通的数据,的效率是传统讨债效率的两倍,仅在5月它就讨回了41%的赖债,而讨债的成功率仅为20%。 刘英指出,的成功还在于P2P和小额贷款都是金融服务的技术型,因此很容易植入其中。 报道称,互联网和传统银行机构都在努力发展金融行业技术,考虑到未来在严格信贷限制的条件下存在的数字银行系统,可以推测对机器讨债的需求只增加。

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    使用增强(上)

    来源:Distill编译:weakish编者按:本周一,Google Brain的Shan Carter和YC Research的Michael Nielsen发表了一篇讨论AI()和IA(增强 Carter和Nielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强,改变的思维方式,拓展创造性的范围。电脑用来做什么? 1962年,Douglas Engelbart提出计算机可以成为增强的方式1,意味着这一愿景凝结了。在这一视角下,计算机不再是主要解决数字运算问题的具。 它同时深刻影响了数字艺术和音乐,以及交互设计、数据可视化、计算创造和机交互等领域。IA的研究经常与(AI)的研究竞争:资金、有天赋的研究员的兴趣。 我们提议使用增强(AIA)这个术语来命名这个领域:使用AI系统来帮助开发增强的新方法。这个新领域引入了一些重要的、新的基础性问题,一些不属于任何一个亲本领域的问题。

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    使用增强(下)

    Carter和Nielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强,改变的思维方式,拓展创造性的范围。 昨天我们接上了本文的上半部分:使用增强(上),今天为大家带来第二部分。 在对未来可的AI的推测性描述中,这种认知外包模型通常表现为将视为神谕,够以超出的表现解决一大问题。 因此,即使是相对简单的想法,比如面包猫和观察者猫,也会导向全新的图像型,这些图像并不属于我们之前考虑过的自然的图像空间。结论将改变我们与计算机进行交互的方式是传统慧。 我们讨论的面向界面的作在用来评判中大多数现有作的叙事学之外。它不涉及战胜分或回归问题的某个基准。它不涉及像在围棋之的游戏中击败冠军那样令印象深刻的功绩。

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    +计算机=?

    他对于潜力的信奉与传统学派的看法形成鲜明对比,后者认为和计算机共同发挥各自的才,共同合作,总比计算机单独行事更具创造力。虽然媒体时有报道,但对纯的探索目前仍令失望。 相比之下,与机器相结合的做法则持续不断地产生令惊叹的创新。正如图灵的传记片所表明的,他自身极富性的生活就是脑和没有根本差异的想法的有力回击。机器够思考吗? “海市蜃楼”数十年后,又有新一批的专家声称时代即将来临,甚至是“奇异点”(即计算机不仅仅变得比更加聪明,还够将自己设计成超级机器,将不再需要)也有可快要出现。 然而,真正的迄今为止仍只是“海市蜃楼”。计算机够完成世界上最困难的一些任务(如在数百个规模与维基百科相当的信息库中发现相关性),但它们并不够执行一些对我们来说轻而易举的任务。 “我看到沃森与医生进行合作交互,”她说,“它充分证明机器确实够与合作,而不是替代他们。”情感因素虽然图灵坚信的可行性,但他本身的经历可谓创造力和计算机处理力相结合的威力的一种证明。

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    这些在利用改变网络安全

    美国科技产业与投融资分析CB Insights发文介绍了80余家面向网络安全的。2016年,网络安全的融资交易数量创造了记录。 CB Insights交易追踪器显示,在应用了技术的领域中,网络安全是活跃度排名第四的行业。 反欺诈与身份管理:这是网络安全市场中参与者最多的一个别。该别中的初创主要通过识别欺诈者来保障在线交易安全。 安全自动化:此初创中包含了独角兽Tanium,它将一个名为“自然语言处理”的应用程序与终端保护进行了大规模结合。 再比如,美国安全初创Demisto提供的系统够使用100多种安全产品完成自动化安全任务,并够将分析师的活动与作流程整合在一起。

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    这些在利用改变网络安全

    美国科技产业与投融资分析CB Insights发文介绍了80余家面向网络安全的。?2016年,网络安全的融资交易数量创造了记录。 CB Insights交易追踪器显示,在应用了技术的领域中,网络安全是活跃度排名第四的行业。 这些可分为以下别。反欺诈与身份管理:这是网络安全市场中参与者最多的一个别。该别中的初创主要通过识别欺诈者来保障在线交易安全。 安全自动化:此初创中包含了独角兽Tanium,它将一个名为“自然语言处理”的应用程序与终端保护进行了大规模结合。 再比如,美国安全初创Demisto提供的系统够使用100多种安全产品完成自动化安全任务,并够将分析师的活动与作流程整合在一起。

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    资本界热烈追逐中国初创

    时代,随着中国投资者和全球科技巨头争相爬上可成为下一个百度、阿里巴巴或腾讯的平台,中国的初创正受益于一笔意外之财。 地平线机器(Horizon Robotics)的A+轮融资预计将在2017年年底前筹集到1亿美元。该旨在为自动驾驶汽车、家用电器和城市等应用提供嵌入式技术和解决方案。 该布了世界上第一个基于云计算的终端DATA和云机器META。2017年8月,初创寒武纪科技(Cambricon)也获得了1亿美元的A轮融资。 该为华为的Mate 10系列产品配备了自主设计的芯片。尽管大多数中国初创得到了国内资本和金融机构的支持,但全球顶级企业也纷纷加入到这股潮流中。 如今中国初创崛起的一个共同特征是,这些的创始都是杰出的科学家。

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    IBM利用预测化学反应结果

    IBM软件将原子看作字母、分子看作单词,使用计算机翻译语言的相同方法来预测有机化学反应的结果,从而加速新药的研制。 通过将原子看作字母、将分子理解为单词,IBM的软件正在使用与机器翻译相同的方法来预测有机化学反应的结果,从而加速新药的研发。 一个以某种语言为母语的孩子可不知道这种语言的各种规则,但却知道如何使用这种语言。与此似,这个新的软件永远不会学习有机化学的作原理,但仍然可以预测化学反应的结果。 Schwaller表示:到目前为止,处理的最大分子包含150个原子。 此外,“我们还希望进行社会实验,从而使我们够找到有机化学专家,并考察我们的模型与他们模型的竞争情况。”Gaudin说。由于还不完善,仍然需要有机化学家跟进作。

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    IBM利用预测化学反应结果

    IBM软件将原子看作字母、分子看作单词,使用计算机翻译语言的相同方法来预测有机化学反应的结果,从而加速新药的研制。 通过将原子看作字母、将分子理解为单词,IBM的软件正在使用与机器翻译相同的方法来预测有机化学反应的结果,从而加速新药的研发。 一个以某种语言为母语的孩子可不知道这种语言的各种规则,但却知道如何使用这种语言。与此似,这个新的软件永远不会学习有机化学的作原理,但仍然可以预测化学反应的结果。 Schwaller表示:到目前为止,处理的最大分子包含150个原子。 此外,“我们还希望进行社会实验,从而使我们够找到有机化学专家,并考察我们的模型与他们模型的竞争情况。”Gaudin说。由于还不完善,仍然需要有机化学家跟进作。

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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 ——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,最有天赋的还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    体系

    所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的: 强 & 弱: >> 强:指制造出真正地推理和解决问题的机器。 目前的现状是:强很弱、弱很强。弱已经强大到可以替代许多的岗位,深圳法庭已经开始试用语音识别做庭审的发言记录,医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 而强,按照某大咖的说法,目前最先进的强,也远远比不上一个三岁孩子的力。 补充:以笔者个的理解,目前强最大的一个问题是——还具备不了真正的推理力。 回归预测 & 分预测 再再说白了,现在所完成的很多作,就是通过数据分析做出最合理的预测,由预测的输出型,可以分为: 回归预测、分预测、聚预测 >> 回归预测:预测数据为连续性数据。 比如:预测第二天的股价是涨是跌(契合国情,可应该预测跌不跌停) >> 聚预测:预测数据为别型数据,但别未知。 机器学习: “的核心,是使计算机具有的根本途径。

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    区块链开发浅析加速是否创新.

    作为科学技术的最新趋势之一,正在以新的方式向各个行业扩展。许多都在争相实施,包括高频交易、监控社交媒体的存在、监控安全和自动驾驶汽车。私并不是唯一追求 Ai 的。 在新兴世界的所有兴趣中,阻碍产业创新的瓶颈之一是缺乏负担得起的计算力。  需要力  计算力在中扮演着重要的角色,对于业的可持续发展至关重要。 因为行业的计算需求是如此之大,只有当有足够的力来处理时,才继续进步。技术产业的另一个主要趋势是缩小的发展和计算力之间的差距:模块链。   基于块链的解决方案  除了金融技术的实施和不可变分账数据的存储外,块链技术是基于分散网络的。块链方法不是强迫投资昂贵的硬件,而是试图利用分散的计算力网络来开发,任何都可以访问该网络。 虽然平台现在引入生产的内容,该平台是基于用户创造内容,不需要从平台创造重大投资。其他基于块链的优步正在创建似的网络来处理需要昂贵硬件的各种任务。

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    会取代吗?

    按照这个发展趋势,会取代吗??

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