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关键词

、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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联宝边缘计算AI产品Jetson NANO无风扇宽温系统开箱

“商业落地”已成为发展到当前阶段鲜明的主题词,过去技术驱动阶段重在AI算法模型比拼,如今更要依赖商业场景洞察、专家团队实力,将AI技术与行业实际需求结合,产生应用与经济价值。 如何帮助客户快速建立自己的AI业产品,让客户将重心放在AI应用的快速渗透和对相应场景的革新优化上,成为硬件供应商在时代面临的问题。 尺寸小巧,安装灵活,运行功耗低至 10W,可适用于各种可移动设备,如无机,慧医疗诊断终端设备,教育机器等场景。其高效的被动散热、抗振防雷等业标准设计,使 EA-B100 适应宽温等苛刻环境。? 在业物联网时代,商用高性设备虽已具有惊的图形表现及运算力,然而业嵌入式系统的作业环境与操作温度往往较商用操作环境更为艰钜。 对于这些系统而言,在极端温度下仍提供稳定性以及表现的宽温技术,具有关键角色。目前EA-B100的作温度在-20摄氏度-60摄氏度,存储温度在-40摄氏度-80摄氏度。

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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,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,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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    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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    「业务架构」EA874:业务架构的最佳实践

    确定每个迭代的总体业务发起和业务发起。确定EBA活动与其他视点活动、依赖项和关系之间的关系。就与整个EA过程的关系制定一份声明。 目标是了解EA和EBA作范围内当前业务维度的状态。 EBA团队应:·建议对EBA维度(员、流程、组织和财务)进行更改·确定相关ETA、EIA和ESA架构的变更·确定调整决策(组织变更、重新定义项目和项目启动)·确定投资决策(技员和技术)·确定可受内部和外部因素 ,云计算,大数据,数据科学,物联网,,安全,全栈开发,DevOps,数字化,产品转型。 点击,收听【时刻,架构君和你聊黑科技】知识星球认识更多朋友,职场和技术闲聊。点击加入知识星球【知识和技术】

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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。 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? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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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?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 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。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 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”,大多数会想到计算,应该是的专长。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    【漆学军】EA编程速成教程(1)准备知识

    第三,你需要了解EA是什么,我相信您肯定知道什么是EAEA就是Expert Adviser(交易系统),EA就是使用MQL4语言编写的程序,EA程序使用在MT4软件上面,可帮你自动进行外汇黄金期货交易 EA本身没有分析判断力,我们写EA想要让EA具备什么力,EA就可以具备什么力。 什么是速成教程? 这需要时间去多多看别的代码,多多写自己的代码。久而久之你就可以是EA编写高手了。 学会了EA编程之后,建议先去为别写写代码,一来可以自己多多练手,二来可以搜集各种各样的策略,最终为自己设计策略编写EA服务。下面进入正题,首先来看看一个MT4是什么样子的。 image.png在MT4软件上点“具”菜单,即可看到“MQ语言编辑器”,点击即可打开image.png我们新建一个空的EA程序,系统默认自带了部分EA属性和3个函数如下:image.png我们来对这段代码做个简单的解释

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    「业务架构」EA874:业务架构层

    在大多数情况下,业务功或子功与任何特定流程、员或组织实体之间不存在一一对应关系。员-这个维度关注对您的业务有直接影响的员,特别是由EA范围定义的业务部分。 行为-个用户并不等待IT或业务领导支持他们的作风格、行为和完成作的需要。这些行为因而异。感知、理解和响应们不断变化的需求、技和行为可对EBA维度产生巨大影响。 要做到这一点,EA实践者必须根据他们的企业环境定义并驱动他们的EA作。 ,云计算,大数据,数据科学,物联网,,安全,全栈开发,DevOps,数字化,产品转型。 点击,收听【时刻,架构君和你聊黑科技】知识星球认识更多朋友,职场和技术闲聊。点击加入知识星球【知识和技术】

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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。 一 基础概念 先说说几个参数。 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。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 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。

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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,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 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。 超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。 ;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。

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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,可以设想,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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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    「技术架构」EA874:技术组件和技术领域

    启动企业技术架构开发作任何一个EA观点都应该从定义未来状态开始——在这里,需求被识别,EA原则被建立,未来状态模型被创建。然后定义当前状态体系结构,执行差距分析并创建迁移路线图。 在开始任何建模作之前,请认识到所有模型都是从企业架构(EA)流程生成的。EA实践者和相关角色必须通过遵循流程来生成模型。 特别是,设计员(架构师或程师)必须清楚地表达模型,这些模型够更有效地表达应用程序和共享服务交付的目标。 ,云计算,大数据,数据科学,物联网,,安全,全栈开发,DevOps,数字化,产品转型。 点击,收听【时刻,架构君和你聊黑科技】知识星球认识更多朋友,职场和技术闲聊。点击加入知识星球【知识和技术】

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    ·2018

    去年的AI风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里,大家共同经历了很多:?AlphaGo,Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐类高手;自动驾驶商业企业全面开花,e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业,融资规模在千万美元量级以上的,就已经不下十家;深度学习狂热席卷世界……AI的伴生趋势在过去的5-10年中,,AI,从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞,这一趋势与如下变化相伴相生 万物互联;计算力的巨大提升和计算资源的日益廉价;数据正在成为新的战略资源;机器学习深度学习正在成为新的动力引擎。今年的AI在接下来的一年里,AI又将去向何方?我们且先做个推测:? 大企业对于AI学术领军物的追捧还会持续一段时间,但逐步会将重点转移到AI对业务的实际支持上。AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户提供良好体验的产品。? ;聊天机器开发平台等……“傻瓜式”具,使得更多的中小企业和个可以结合通用技术和自身数据,开发个性化应用。

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    【产品调研】基于NVIDIA Jetson AGX Xavier系统汇总(续)

    产品亮点:强大的AI计算功可实现机器开发每瓦优异的性,功耗低至30 W带有锁定USB端口的坚固,安全的连接全面的I O,可连接各种设备与GMSL2摄像机和IMU进行时间同步产品图片:?? 它集成了功强大 的基于NVIDIA®Jetson AGX Xavier的AI SOM,重量不足5.5磅,尺寸仅为8.5英寸x 3.2英寸x 6.8英寸,非常适合军事和国防应用中需要非常高水平计算的环境 产品规格:https:aitechsystems.comproducta178-thunder-gpgpu----产品品牌:联宝产品名称:EA-B400产品型号:EA-B400 (即将上市)产品介绍:EA-B400 整机无风扇强固的嵌入式设计,宽温作环境及高抗震防护等级,对严酷业环境俱备极强的适应力;同时集成了多种扩展接口,支持4G5GWIFI多种通信方式,标准PCIEx16预留设计,满足多种专用传感器的接入及高可扩展性 赋慧城市车路协同、辅助驾驶、无配送车、巡检等场景。?更多:NVIDIA Jetson NANO 2GB新手入门教程汇总(持续更新)

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    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 以往该试验几乎是衡量机器的唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域的科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式的,机器完全自主的;提出与外界交流的,机交互的。 因此,神经网络的研究由此进入低潮时期,而、专家系统的研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 传统的研究是的基于逻辑的,深思熟虑的。现代的是研究直觉、顿悟、形象思维的。与模式识别的研究有密不可分的联系。

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    未来的将不再是“

    【新元导读】不远的未来,将无处不在,即使是类专家也无法分辨,不理解。这对意味着什么,对又意味着什么呢? (文/Jarno M. 即便专家也并不总是完全理解一个系统是如何运转的。实际上,随着技术的影响日益增加,我们对这些影响的理解力正在变得越来越有限。这对类的动性意味着什么,对的未来意味着什么呢? 由此,我们将不再感知到其的“性”。第三,也是最重要的,当的后果和技术变化的细节已经超出了类的感知和理解力的时候,将逃脱类的监控。 在这方面,或许不再是对自身最重要的测量标准。中的“”二字正在失去其意义。今天,正在塑造,而也已开始越来越多地塑造类的。 当类和系统之间够更加完美无缝地缠绕在一起的时候,之间的边界或许也会消融。“”一词中的“”二字将会消失,而的概念也将变得无关紧要和过时。

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    未来的:只有‘’,没有‘

    逐渐开始消失于无形中,可以是由外到内,反过来由内到外也正经历这一过程。技术的影响和作用对于类来说越来越难以理解,难以感知。即便是专家们也不完全理解一套系统是如何运作的。 实际上,随着技术的影响越来越大,们越来越无法理解对我们作和生活方方面面所产生的影响。这对于政府机构和的未来意味着什么? 摆脱在不久的将来,你将看不到,感觉不到,而且你也将无法理解。首先,并不是一定需要一个有形的实体。 而且,当一套够自我学习,自我调整的系统以自身掌控的速度演化提升的时候,对于类来说基本上就无法理解了。最终,系统将会成为领域的专家,够比类更好地预测的未来。 今天,正在塑造,以后将逐渐塑造。当系统的影响越来越大时,更多的需要理解其运作原理和影响。

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