1. “双十一”背后暗战正急 支付宝今年玩起人工智能 “双十一”大战打响，除了看得见的销售大战，暗流涌动的还有一场后台技术、支付能力的“暗战”。支付宝今年“双十一”玩起“人工智能”，据介绍，智
雷锋网 AI 研习社消息，IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测比赛近日落下帷幕，本次比赛为阿里妈妈与 IJCAI2018、天池平台联合举办，总奖池 37000 美元，共吸引到 5204 支队伍参赛。
在最近一次由科技杂志《Ada》举办的季度会议上，有人问她是否认为机器人应当拥有权利，她回答说：“你的意思是用电的权利？还是定期维护的权利？”
中国互联网络信息中心（CNNIC），昨天下午发布第42次《中国互联网络发展状况统计报告》。报告显示，截至2018年6月30日，我国网民规模达8.02亿，手机网民规模达7.88亿，网民中使用手机上网人群的占比达 98.3%。
近年来，深度强化学习(Deep RL)取得了飞速的进展，有很多影响深远的工作：从发表在Nature 2015的DQN，到后来打败李世石、柯洁等世界冠军的AlphaGo系列，再到复杂游戏：代表星际的AlphaStar和Dota 2的OpenAI Five。
大模型的纷争已经随着各大入局者公布产品后，热度逐渐退去，但是由大模型带来的产业链高频共振，已经传递了算力层。
作为一款前所未有的商业智能软件，Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI，可让最终用户毫无约束的与数据交互，任意探索数据背后的真正原因，发掘价值，为企业决策找到有效的数据支撑。
一直只有一款车型在售的理想，不仅与第一名相差无几，这几个月交付辆、上险量连续过万，甚至理想ONE一款车“一个打五个”，击败大众品牌旗下的中大型SUV车型之和。
（VRPinea 12月29日讯）今日重点新闻：触觉技术厂商bHaptics，发布了全新的VR触觉手套TactGlove，售价299美元；Meta已收购数据合成公司AI.Reverie，将其并入AR/VR团队Reality Labs；Meta Quest开启“2022新年特卖”活动，20多款热门VR游戏低价促销中。
Wyn Enterprise 作为平台型产品，能够满足企业用户安装即用的需要；同时，作为工具型产品，也能够非常方便的与其他系统进行集成，包括：报表/仪表板查看器、报表/仪表板设计器、单点登录、数据权限、文档管理等方面的集成需要。为增强业务系统的报表和BI分析能力，提供最直接的功能支撑。
导读：我们正处于AI创业热潮之中，机器学习专家的薪资水平水涨船高，投资者也乐于对AI初创公司慷慨解囊。AI的普及成为推动社会生产力标志，必将改变我们的生活。
虽然特斯拉上海成立独资企业的消息铺天盖地，并成功让不少人以为真的能买上国产特斯拉，然而这家最新注册的特斯拉中国公司，跟汽车制造、超级工厂，半毛钱关系都木有。
麦肯锡出品，一份深度学习领域的分析报告，包含400个应用案例，横跨19个行业的9种业务功能。报告重点强调了前沿AI技术的应用范围之广，以及经济潜力之盛，也提到了发展中的一些局限和挑战。
波士顿动力的机器人看着十分炫酷，但没有用武之地，导致叫好不叫座，他们的机器人始终处于找不到工作的状态。
为贯彻落实《推进互联网协议第六版（IPv6）规模部署行动计划》，工业和信息化部将采取实施LTE网络端到端IPv6改造、加快固定网络基础设施IPv6改造、推进应用基础设施IPv6改造、开展政府网站IPv6改造与工业互联网IPv6应用、强化网络安全保障、落实配套保障措施等六方面二十一项举措。 工业和信息化部 关于贯彻落实《推进互联网协议第六版（IPv6）规模部署行动计划》的通知 工信部通信〔2018〕77号 各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局
当代的生成模型就是其中的一个例子，它能够合成极度逼真的图像、语音、音乐甚至视频。这些模型已广泛用于各种应用领域，如通过文字转语音让世界变得更加无障碍，以及帮助生成用于医学成像的训练数据。
我们正处于AI创业热潮之中，机器学习专家的薪资水平水涨船高，投资者也乐于对AI初创公司慷慨解囊。AI的普及成为推动社会生产力标志，必将改变我们的生活。
原文：https://techcommunity.microsoft.com/t5/ai-ai-platform-blog/potential-use-cases-for-generative-ai/ba-p/4156078?WT.mc_id=studentamb_228125
2013年，通用电气公司正式提出了工业物联网革命的概念。这也是工业物联网第一次被正式提出来。
AI 科技评论按：从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发，见证了学术研究全面拥抱深度学习，也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
随着中国移动4G在12月6日正式发牌，云计算、大数据等技术大量兴起，社交网络、大平台化的日益普及，以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌，移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场，不仅有传统OA厂商间的贴身肉博，也有互联网公司的围剿。 最近一组疑似腾讯移动OA的产品界面，引发业界各种揣测，而事实上，互联网公司对于企业级移动应用市场的青睐早现端倪，在腾讯被曝出进军移动OA消息之前，就已经发布过RTX、EC、企业邮箱等B2B产品服务，不仅与
“ 随着人工智能的高速发展，开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow，也有着很高的热情。除了各类科技产品，零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。 在这篇文章中，来自可口可乐公司数据侠Patrick Brandt，就将为我们介绍如何使用AI和TensorFlow实现无缝式购买凭证。 可口可乐的核心忠诚度计划于2006年以MyCokeRewards.com形式启动。 “MCR.com”平台包含为每一瓶以20盎司规格销售的可口可乐、雪碧、芬达和动乐产品，以及可以在杂
随着人工智能的高速发展，开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow，也有着很高的热情。除了各类科技产品，零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。
上面所展示的这一切，正是在刚刚结束的百度Create AI开发者大会中所上演的一幕又一幕。
文/孟永辉 在这个被很多气象专家看作暖冬的季节，资本寒冬的如期而至成了很多创业者眼中可以和北京雾霾同样值得关注的热点，他们亲身参与其中，并深切感受着其中的艰难。正如北京雾霾给人们的生活带来的困扰一样，资本寒冬的到来同样给处于寒冬期的O2O市场带来了诸多挑战，资金链断裂、用户运营陷入困境、生产规模有待提升都在困扰着家装O2O企业。 倒闭狂潮早已席卷了整个汽车O2O的后市场，O2O企业的轮番死亡给这个冬季更加增添了不少肃杀的气息，人们在感叹这些企业瞬加崩塌的同时，更多地对这些企业的商业模式和运作手段产生了更深
内容提要：昨天，微软 Build 2020 首次在线上召开。大会第一天，发布了多个重磅新品，包括 AI 超级计算机、工业系统 AI 开发平台 Bonsai 项目等，我们从中可一窥微软的 AI 布局。
2017年3月，英特尔在其于2016年末收购的人工智能公司Nervana的基础上，成立人工智能产品事业部（AIPG），着眼于整合英特尔内部众多AI产品，也充分展示了其为行业提供完整AI平台的决心。 为了探寻英特尔在AI方向的具体布局，以及即将面世的Lake Crest芯片，CSDN记者专门采访到英特尔AIPG数据科学部主任，刘茵茵博士。刘茵茵就AIPG组织布局、英特尔Nervana技术、 以及其个人在人工智能研究道路上的感悟做了非常详尽的阐述。另外，作为业内为数不多的女性科学家，刘茵茵博士展现出的理性与感性
自从2006年深度学习开始展露头角，到2012年前后彻底爆发，再到现在算法已经趋于成熟（某种极限），那么有一些问题已经比较明朗了。
Wyn Enterprise 将 BI 和报表融为一体，创新性的在线报表设计功能，提供类似微软 Office 产品的使用体验，功能丰富却极易上手。对软件公司而言，无需修改源码，即可完成客户定制化的报表需求；对企业 IT 部门而言，让业务部门自主设计报表的畅想变成了可能。
英伟达目前在深度学习和人工智能培训市场占据主导地位。事实上，前段时间，NVIDIA展示了其在DGX-2H超算系统上NVIDIA MLPerf v0.5强大的训练能力，除了训练模型之外，真正的价值在于部署训练模型使终端设备智能化。今天，NVIDIA Jetson AGX Xavier模块与升级版Jetson TX2一起发布，帮助企业构建智能机器人和设备，以服务于许多新兴角色。
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
按照工信部的定义，专精特新即“专业化、精细化、特色化、新颖化”，而专精特新“小巨人”企业则是其中的佼佼者，是专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。
伴随着 5G、物联网、工业互联网等新型基础设施的蓬勃发展，产业智能化升级也来到了新的十字路口。如何利用数智化技术抢占产业转型升级的关键期，成为了数字经济时代新的命题。 在 9 月 6 日的 2022 智能经济高峰论坛上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖给出的答案是：“云计算必须与实体经济深度融合，真正深入到实体产业，去解决产业遇到的实际问题”。除此之外，沈抖还在会上重磅发布了新一代云战略——“云智一体 3.0”。在“云智一体”差异化优势下，百度智能云不断深入城市、交通、工业、双碳、水务等多个重点
新智元 AI DAILY 1 新加坡与微软合作，打造智慧国家 新加坡资讯发展局（IDA）与微软合作打造聊天机器人，力图将自然语言和对话式计算能力纳入电子政府服务。 据新加坡外交部长Vivian Ba
大数据文摘转载自AI科技评论 作者｜黄楠 编辑｜陈彩娴 探索 AI 和医学结合更多的可能性，是人工智能发展的一个重要命题。 AutoML 作为近年来备受瞩目的概念之一，被视为解决算法工程师来提高训练模型效率的一个工具，在工业、农业、零售等诸多场景中均有被使用。 而随着 AI 在医学影像分析、医疗决策、个人就诊助手等场景领域的广泛应用，AutoML凭借其智能化、自动化等特性，也引发了越来越多研究团队开始思考：如果将其放置在医学场景下，是否也能获得不错的结果？ 褚晓文，香港科技大学（广州）数据科学与分析学域正教
作者｜黄楠 编辑｜陈彩娴 探索 AI 和医学结合更多的可能性，是人工智能发展的一个重要命题。 AutoML 作为近年来备受瞩目的概念之一，被视为解决算法工程师来提高训练模型效率的一个工具，在工业、农业、零售等诸多场景中均有被使用。 而随着 AI 在医学影像分析、医疗决策、个人就诊助手等场景领域的广泛应用，AutoML凭借其智能化、自动化等特性，也引发了越来越多研究团队开始思考：如果将其放置在医学场景下，是否也能获得不错的结果？ 褚晓文，香港科技大学（广州）数据科学与分析学域正教授，由他所带领的团队也是这条探
另一边，全新一代工业版人形机器人Walker S首次亮相，手持另一个锣锤走向舞台中央，与周剑一起敲响开市锣。
AI科技评论报道 编辑 | 吴彤 上海将于今年12月迎来第三届分布式人工智能国际会议，谷歌、微软等工业研究员将与国际高校教授一同亮相！ 近年来，随着人工智能研究的逐步深入，针对多智能体系统的研究逐渐成为一个重要研究方向。在这一领域，研究者重点关注的问题是：决策不再由中心，而是自治的分布式多智能体决定，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence）研究应运而生。 随着分布式人工智能国际上在德州扑克、星际争霸及国内王者荣耀等不同场景上取得突破性进展，分布式人工智能的研
在数以万计的智能工厂中，一个零部件的质量往往关系到整个产品是否合格、整条生产线的合格率、整个工厂的生产效率和经济成本，甚至是整个企业的市场竞争力。因此，产品的质量检测是生产企业管理者必须重视的关键环节。
1997年5月11日在计算机挑战人类的历史上，是被载入史册的一天。当天，IBM的计算机程序“深蓝”在正常时限的国际象棋比赛中，以2.5:3.5的比分击败了当时世界排名第一的棋手卡斯帕罗夫，震惊了全世界。 📷 但在上世纪末，计算机程序还未上升到人工智能这一高度。而到了本世纪，尤其是近几年，人工智能这项技术已经发展到了令人惊叹的高度。 因此人工智能开发者开始转向一系列更为复杂的游戏，在几乎所有人类设计的游戏中，经过训练的人工智能都毫不费力的击败了人类玩家，从古老的围棋到互动的德州扑克，再到更为复杂的DOTA。不
机器之心报道 作者：吴昕 基于单模态 GPT-3 的 ChatGPT 「地震」余波未平，多模态 GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。 「这提醒我们，对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012 年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减
在深度学习研究领域最受关注的开源框架是什么？相信大家心中都有答案。 AI 研习社了解到，近日 Keras 作者 François Chollet 近日在 Twitter 上公布了一项他所做的调查，统计了在过去三个月中 ArXiv 上（截至 3 月 7 日）被提及（mention）最多的几大开源框架。 结果显示，谷歌开源的 TensorFlow 以超过 800 的「存在感」毫无争议得获得了第一名。第二至第四名分别是基于 Python 的深度学习库 Keras、同属 facebook 的 Caffe 和 PyT
7月7日，2023世界人工智能大会•腾讯论坛在上海世博中心举办。论坛以“无限可能”为主题，聚集AI大模型领域，公布了一系列AI创新进展，在技术底座、创新场景、AIfor Science三大领域带来升级，也是继6月行业大模型技术解决方案后的再次更新。
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
某电子商务公司拟升级其会员与促销管理系统，向用户提供个性化服务，提高用户的粘性。在项目立项之初，公司领导层一致认为本次升级的主要目标是提升会员管理方式的灵活性，由于当前用户规模不大，业务也相对简单，系统性能方面不做过多考虑，新系统除了保持现有的四级固定会员制度外，还需要根据用户的消费金额、偏好、重复性等相关特征动态调整商品的折扣力度，并支持在特定的活动周期内主动筛选与活动主题高度相关的用户集合，提供个性化的打折促销活动。
这是「进击的Coder」的第 722 篇分享 编辑：编辑部 来源：新智元报道 “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 【新智元导读】近日，AMD 和英伟达接到消息，美国政府要求其对中国区断供高端 GPU。 8 月 31 日晚，集微网突然发布消息称，AMD 和英伟达中国区已相继接到总部通知，要对中国区客户断供用于人工智能和数据中心的顶级计算芯片。 AMD 方面： 暂停对中国区所有 MI100 和 MI200 发货； 统计中国区 Ml100 已发货量； 统计中国区 MI200 已发货客户清单
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
除了“技术炫”，人工智能的另一大特征是“开会多”，然而，专门针对“深度学习”的开发者大会却少之又少。
编译丨张泷玲、杨柳 编辑丨维克多 今年1月份，苏黎世联邦理工学院的Stefan Feuerriegelc教授在 《Communications of the ACM》期刊上刊文“Artificial Intelligence Across Company Borders”，在文中教授指出了人工智能（AI）产业落地过程中常见挑战：如何开展跨公司合作？ 教授表示：通过数据共享构造大规模的跨公司数据集是一种方式，但有数据保密和隐私泄漏风险，且受隐私相关法律的限制。 而保护隐私的分布式机器学习框架—联邦学习，能让
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
