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初创企业Mnubo获1650万美元融资【数据猿独家编译】

这笔资金将用来帮助产品制造商更好地与服务提供商连接,并推进Mnubo的数据货币化战略,同时进行国际扩张作者 | 金又南官网 | www.datayuan.cn微信公众号ID | datayuancn近日,总部位于蒙特利尔的数据 HSB总裁兼首席执行官Greg Barats在一份声明中指出:与Mnubo建立合作伙伴关系对于公司释放从设备中获得的商业价值十分重要。 Mnubo拥有的物联网专业知识和市场领先的物联网分析平台将使HSB够为客户量身定制金融解决方案,以改善公司业务,同时促进新的商业模式。 Mnubo总裁兼首席执行官Frederic Bastien表示,HSB在商业和业设备投保方面拥有150年的经验,HSB与Mnubo一同发力,帮助下一代物联网制造商和企业从物联网数据驱动的金融产品组合中受益 ,从而通过实现物联网数据货币化(IoT data monetization)来速投资回报。

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版权问题恐将阻碍实施战略

联邦政府在2017年的预算中了对(AI)的投入,立志使成为AI领域的世界领先者。联邦政府投资数百万美元用于制定支持AI研究和商业化的国家战略。 例如,的限制性版权规则可会阻碍企业和研究员测试并最终将新的服务推向市场的力。使机器化,无论是自动翻译、数据分析或新的搜索功,都是基于系统对数据的使用。 鉴于版权法(通常被称为文本和数据挖掘例外)对允许机器学习缺乏明确的规则,这使得的法律框架落后于其他降低了在活动中使用数据集需要承担的风险的国家。例如,考虑到如何训练机器翻译语言。 在几个特定的目的下允许一些文本和数据挖掘活动,特别是适用于研究、教育和私学习目的的例外条款。然而,鉴于重视的商业利益,法律可无法提供足够的灵活性安全地将研究从实验室或教室转移到市场。 有两种方法可以克服的版权障碍。首先,可以效仿美国的公平使用模式,举例列出目前适用于公平交易条款的目的。

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    首个本科专业来了,落户于多伦多

    一个月后的秋季开学,多伦多学将迎来一个全新的专业:机器程,主要培养领导、机器学习和数据开发的才。没错,首个本科专业来了。 就任多伦多学的名誉教授,他也是AI发展的助推者。? 自今年4月以来,教育部印发《高等学校创新行动计划》,落实去年7月国务院颁布《新一代发展规划》,高校领域才培养的力度。? 今年,吉林学、南开学、天津学、哈、南京学等十余家高校陆陆续续已经建设了学院。 总览国内高校的专业设置,和AI先关的模式识别与系统、与信息处理、科学与技术等专业也有数十家高校开设。要论AI进学哪家强,还得数中国。

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    领头邓力当选国家程院院士!

    ---- 新元推荐 来源:AI科技评论编辑整理:元子【新元导读】作为特别是语音和自然语言领域的里程碑物,邓力荣获学术界的盛高荣誉:入选国家程院院士。 他于 1999 年底入微软研究院历任数职,在 2014 年初创办深度学习技术中心,主持微软公司和研究院的和深度学习领域的技术创新;并于 2015年底正式被任命为微软首席科学家。 2017 年离职微软入对冲基金公司 Citadel 担任首席官至今。 即便几经挫败,邓力也始终在进行着统计模型和计算神经网络在内的相关研究,并在滑铁卢学任职终生教授期间与他的一位博士生在合作的一篇论文中提出了一种增强神经网络记忆的新模型:将(短路)线性项到非线性项来增强非线性神经网络的记忆力 而受邀入 Citadel 担任首席官的邓力,他盟之前的主要研究方向便是应用于数据、语音、文本、图像和多模态处理的深度学习和机器方法。

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    何以培育出的新边疆

    前两天,政府推动发展的财政预算正式出炉,用1.25亿元来支持领域的新研究与才战略。 其中的关键,是资助多伦多新成立的研究机构 Vector Institute。 该机构将募集1.5亿元,在深度学习“教父”级物 Geoffrey Hinton 的推动下,帮扩张其全球才摇篮的优势,把的核心留在多伦多。? 可以说,没有高等研究所的资助和支持,Hinton 和他的神经网络研究几乎熬不过那个漫长的寒冬,没有的庇佑也就不会孕育出这一轮的爆发。 深度学习如何回馈科技圈的核心——深度学习——基本上是在研究出来的。 再次,积极推动合适的行业转向。在美国移民政策收紧的情况下,此举确实有助于吸引科技才前往发展。

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    蒙特利尔立志成为全球创新中心

    的蒙特利尔市迅速发展的部门决心要将该城市建设成(AI)的硅谷。诚然,近年来正在蒙特利尔蓬勃发展。 蒙特利尔及其竞争对手多伦多的崛起得益于省政府和联邦政府对中心的资助。政府在2016年9月承诺为四所蒙特利尔的高等教育机构提供2.13亿美元的资助用于AI和数据研究。 微软发言Lisa Gibson表示,微软计划在2018年将蒙特利尔的AI研发团队翻番至约90。 他说:“到目前为止,两者的竞争为带来了积极的影响,并在过去几年内减少了才流失,为国家留住了最好的专家”。 Element AI将在2017年6月底前拥有100名员,这将使其成为的私AI团队。

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    解答机器学习30个问答

    这个信念与相反的想法也是有联系的——为了真正理解为何脑让我们拥有,我们需要对于脑中发生的事构建一个“机器的学习”的解释,也就是说,搭建一个计算的、数学的模型来解释我们的脑是怎样学习如此复杂的东西 如果它是炒作,它就会夸实际情况。这种夸张是存在,我见到过。当有认为的研究比实际情况更接近类表现时,这就是炒作,而这种想法通常是依据们在电影或科幻作品中见到的AI场景而得出的心理印象。 我们可在某些非常有限的领域中找到了接近类表现的方式,或者说,在之前技术基础上提升很多以至于有非常明显的经济价值。但是这距离类级别的还非常遥远。Q9:在深度学习方面有哪些开放的研究领域? 据我所知,好处:为众的利益而作的满足感,为类,而不是财富占有者或者投资,在更开放的环境中作而没有专利使用限制的困扰身边会有很多聪明的研究生和博士后,下一代研究员而且也会影响他们挑战:不得不花很多时间写方案来获得资金 当然与一个已形成的团队一起作非常理想,或者如果你是一位学教师的话,你可以招募你自己的学生,和他们一起进行作。Q21:一个要怎么才想出新的深度学习架构?只是通过试错吗?是,也不是。

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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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    现场报道 | 中美争霸背后是不甘落后的

    机器之心报道作者:Meghan Han 除中美之外,是唯一将技术提升到联邦政府战略层面的国家。 联邦政府在今年年初注资 1.25 亿币成立「泛策略」,9 月底特鲁多在多伦多与马云同台,撑场阿里巴巴进军宣传峰会;10 月特鲁多亲自致电贝佐斯,邀请亚马逊在建立新总部。 除中美之外,自由党领导的是唯一将技术明确提升到联邦政府战略层面的国家。 在 AI 领域的号召力十足,然而不少的疑问是:这个口总额 3629 万的国家(只相当于州省口)凭什么够汇聚领域的顶级科研资源? 就这个问题之父、英裔科学家 Geoffrey Hinton 和 Uber ATG 技术负责、西班牙裔科学家 Raquel Urtasun 都曾在不同场合表示是最适合研发通用的国家

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    独家 | 背靠Hinton、Bengio和Sutton,如何打造超级中心?

    尽管报告并未提及,但无法忽视的是,在这一次浪潮中提供了宝贵的才和丰富的研究成果。 的渊源:Hinton 和 CIFAR1987 年,Geoffrey Hinton 教授低调向北迁居至,在多伦多学任教。 从 1989 年到 1999 年,滑铁卢学的科研经费由北电分部、贝尔实验室分部、自然科学与程研究委员会( NSERC )、安略省政府、国防部以及美国国家科学基金会( 埃德蒙顿篇西部的艾尔伯塔学旗下有三个实验室:机器研究所(AMII)、强化学习和组(RLAI)、自控制仿生肢体研究院(BLNC)。 CIFAR 的 Barron 告诉我们:「如果你在研究,就得有的感觉——科研作为社会行为反应气候、民众和他们的信仰。是一个包容、多元的国家。

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    深度 | 继美国之后,如何成为下一个金矿?

    位于多伦多的Mars Discovery District是世界上最的创新中心之一。但多年以来,由于美国硅谷的吸引,流失了领域的科学家和初创企业。 目前,正采取措施留住其本国的AI技术才。AI科技评论按:前段时间,多伦多学成立了向量学院,以更好地扶植产业的发展。 实际上这只是挽救才流失的一个缩影:多年以来,由于美国硅谷的吸引,流失了领域的科学家和初创企业。《纽约时报》近日撰文描绘了是如何将AI理念变现为产品和技术的。 多伦多——远远领先于Google开始研究无驾驶汽车,领先亚马逊设计语音交互的家用设备,的少数研究员靠着政府和学的支持,为今天的繁荣奠定了坚实的基础。 Deep Genomics,一家初创公司,从事生物研究以检测和治疗疾病。Atomwise搬到旧金山,是为了接近投资和该地区庞才库。

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    决策:+数据

    我想家在16年关注的话,一定听说过阿尔法围棋(AlphaGo)。 但是随着类科技的发展,这类决策系统部分由机器来承担了起来,例如我们前些年经常讨论的BI、近些年讨论的数据分析,实际上都已经较为普遍的被类用来做辅助决策,而伴随着的迅速进化,我们不禁联想,依靠相关技术 决策=数据+百分点Deep Matrix决策系统融合数据与技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的化产品系统 :对数据进行分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势;自适应与自优化力:通过对配置与机器执行的融合,实现针对应用的预警、研判;行业决策力:通过数据与的结合,最终生成业务指导决策 ,是一套实现媒体内容“策采编”,传播优化,用户追踪洞察的全视角、快反应的系统,推动媒体融合创新发展;营销系统Deep Creator:帮助企业捕捉动态用户旅程中所有关键节点,并提供实时决策

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    爱好者的67博客

    Artificial-Intelligence.Blog - 新闻关于博客一个很棒的博客,涵盖新闻,研究,和AI公司,以及伟的AI书籍和会议。 量的视频和链接到伟资源。频率约为每月1个帖子。 https:medium.comai-roadmap-institute25.伯克利研究博客关于博客伯克利研究(BAIR)实验室将学伯克利分校的研究员聚集在计算机视觉,机器学习, https:www.singularityweblog.comblog46.MassTLC | 关于博客作为该地区最和最强的技术协会,MassTLC的使命是速马萨诸塞州科技行业的发展和创新 http:brighterion.comblog58.Quertle - 生物医学数据分析关于Blog Quertle是生物医学数据的领导者。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩,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。? 1.3 基于的刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。 作为中小型企业,可以采取世面上流行的产品快速的实现刷脸登录需求。目前比较流行脸检测产品如下Face++腾讯优图科讯飞百度云AI接下来 小编将根据百度云AI来给家做一个简单的demo

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    数据

    数据这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。内容是近期对数据和领域的一些观察、体会和总结。主要有以下几点:1. 由于本轮AI在图像识别、语音识别和游戏领域,均取得了超过类的表现。因此本轮AI一定会有一批相关应用落地。这是和前几次AI热潮不同的地方。2. Big Data,Alphago Zero和Alpha Zero的例子告诉我们,数据的 应 修正为格局。而格局 = 数据有效+完备。5. Ecosystem:公司在构建生态,小公司要主动寻找生态。8. 每个要主动拥抱这个AI时代。 数据未来生活让我们一起面向未来迎接未来活在未来

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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 在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重进展:我们多数都收到过信用卡发卡机构发来的消息,以确认网络犯罪分子的未遂购买行为。 “这些犯罪分子量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。” 归根结底,欺诈者不得不通过欺诈手段才到有价值的东西,只要有正确的数据,我们就分辨出欺诈者和好客户。”假新闻 假视频 假音频已经被用来自动创建假新闻故事。

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    英特尔组建集团以发展

    这是对英特尔如此重要的原因,也是为什么英特尔将其内部的资源整合成一个独立的跨公司部门“产品事业部”。 就像在个电脑和云计算等前几次计算浪潮中所做的那样,英特尔希望将整个行业纳于一系列标准之下,最终降低成本,让技术走出科研机构、政府部门和型公司,惠及更多。 另外,英特尔还将组建应用研究实验室,专注于推动计算前沿技术的发展。该公司将探索全新架构与算法,向下一代技术迈进。 这包括各种解决方案,从数据中心到边界设备,从训练到推理,推动英特尔和客户快创新的步伐。该实验室将成为英特尔的创新之家。 这一新部门不仅对英特尔自身具有重影响,对不断发展的整个行业也有不可忽视的影响。

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    制造一样吗?

    一直以来是热,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,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,到一个厂的重型设备这些都是的产物 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、数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 最为我们熟知的就是无驾驶汽车了,他将传感器、移动互联网、数据分析集成到一起,满足类的各种出行需求;还有一些制造业完成的化产线改造也算是制造,传统的产线没法系统化管理,出现问题不及时反馈, 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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    【CDAS 2017】数据与分论坛:数据驱动

    2017年CDAS第4届中国数据分析师行业峰会数据与分论坛中,来自IBM、猎聘网、众互动、库等6位专家与资深行业领军物分享了数据时代,数据如和驱动又如何反哺数据? 随着信息时代的发展,数据技术让信息更好被利用,产品将更多元。通过收集用户需求,基于数据分析,减少用户去选和比,更好地提升了用户的体验。 将被运用到深度学习、语音、图像、系统、芯片、语义等各个方面。如何全面理解数据驱动的职业发展的职业发展猎聘网首席数据官 单艺随着的发展,各个领域都受到不同程度的影响,对于求职者来说,合理的分析数据是求职成功的关键。 引领企业持续创新IBM机器学习 & 数据科学专家李英伟李英伟指出将成为“新一轮产业变革的核心驱动力”,企业在多年信息化积累后亦然存有量优化空间。

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    【福布斯】O‘reilly会,LeCun 等解读12痛点

    【新元导读】如今发展到底处于何种状态,面临哪些难点,未来发展潜力如何?参了O‘reilly会的行业专家Gll Press带来了他的12个观察。 他提取的观点主要来自Peter Norvig、Yann LeCun等顶级专家,另外,还有来自微软、英伟达和艾伦研究院的主管级专家。 他的这篇文章是参O‘reilly 会之后的总结,提炼了12个对目前AI行业的观察,比如,黑箱问题、深度学习局限性在哪、机交互问题、AI的冬天等等。1. 艾伦研究院的CEO Oren Etzioni 在会上列举了让机器变得更像这一努力所遇到的困难,即使是一些“”的机器。 但它也有缺点,就是我们必须找到避免AI消除我们的作机会的方式。它可不平等,也可压低资。”

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