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2.5 亿美元收购输入法应用 SwiftKey

今天早晨有消息称将于2.5 亿美元的价格收购输入法应用 SwiftKey。而就在刚刚,和 SwiftKey 在各自的官方博客上分别发表了声明,正式确了此次收购的消息。 以下是就此次收购事宜发布在自己官方博客的原文: 今天很荣幸宣布,已经与 SwiftKey 签订了最终收购协议,SwiftKey 输入法应用目前在 Android 和 iOS 平台上已经有超过 一直致力于将自己的件和服务带到所有平台上去,而收购 SwiftKey 就是一个很好的佐。 SwiftKey 的预测技术和自己的技术是相辅相成的。 的使命是让所有和组织都收获更多,而我们的使命是加强与技术的联系。我们和 SwiftKey 是一个完美的组合,我们也坚信加入是一个正确的选择。

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:如何搭上这班车

内容来源:2018 年 3 月22 日,资深技术顾问徐玉涛在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《云道·远—》演讲分享。 那么的优势在哪,如何才做好又提供了那些技术帮助企业和用户更方便的介入呢,本次主题将一一讲解。 再往上的算法层经过几十年的演进,通过数据验算法,再改进算法,如此不断的提升,同样也获得了非常大的进步。 如何做好 要想做好有三件事是离不开的。 而最难的一点在于如何选择合适的行业,并将嵌入到行业的解决方案中。 平台全家桶 ? 希望将打造成普适化的具,满足不同使用群的需求,基本上我们做了三件事。 知服务 是非常广的范畴,在运用的时候要知道如何落地到合适的应用中。

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    【前沿】取得新进展

    去年我们报道一组实习生在研究院创造了一个自动字幕系统,让机器观察图像和描述其中内容。自那时以来,该项目持续发展,而且现在成为研究院整体战略的一个核心部分。 机器,或者说创建一个真正的AI,一直是多年来的既定目标。在云计算和机器学习技术进步的帮助下,这方面的作正在迅速取得进展。 ? 研究院在这方面的作是开创性的,因为作围绕神经网络概念展开,使用电子方式创建类似于大脑某些方面的结构,允许在不同的领域增强功。 虽然这种做法是在其它程领域,如灵感来自昆虫和鸟类的航空设计中常见,但是近几年类大脑新知识的积累,已经允许研究院在这方面取得显著进步。 研究院这方面的目标是确保Bing和柯塔娜成为这个星球上最先进的产品,并且允许企业和个通过Azure访问并获得利益。

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    对标Google,开源其CNTK

    在2014年2月份演示时,曾使用语音识别和技术将现场对话翻译成其他语言。纳德拉表示,他希望这款与Skype整合,并于3个月后在其首次公开演讲中使用。 这与以往的习惯不符。 对标Google,开源其CNTK ? 如果你已经尝试过在Windows平台上与Cortana或Skype对话来实现操控的话,你可会对它们到底是如何成功理解类语言而感到好奇。 现在让你一探究竟的机会终于来了——在昨日宣布,已在Github上向外部开发员开源其具包CNTK(Computational Network Toolkit)。 不得不说,在深度学习和上的确投入了很多研发成本,研究员将这些现代化开发具称为计算网络具包(CNTK),也是希冀其够在机器学习领域获得更多新的突破。 随着们对的进一步探索,这个新具应该够吸引来更多研究员使用,在深度学习领域的竞争对手也会竞相效仿。 ?

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    教会看图写故事

    研究员提出了通过使用让计算机讲述多张照片中发生的故事的新颖方法。2016年4月,发布了一份描述这项技术的学术论文,据论文表示,这项技术在将来可够发展出对视障士尤为有用的服务。 为促进这一领域的最新发展水平,依靠、并按特定顺序为每张图片编写说明。然后,程师利用这些信息教会机器如何组织出整个故事,说明图片的顺序。 这个方法涉及深度学习,也就是的一种,之前曾将这种用于语音识别和机器翻译等任务。Facebook、谷歌和其他公司也在这方面积极开展研究。 她和她的合作者——部分来自Facebook研究(FAIR)实验室——尝试通过设定一定的规则来改善系统最初产生的内容。例如在一个故事中,相同的内容词汇不应该出现两次。 近期,业内兴起了一阵研究如何为盲识别图片和视频中的物体和物的热潮,而的这项作正是这种热潮的良好延续。

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    芮勇】三个AI:从到增强(36PPT)

    【新元导读】在新元与中信券合办的产业研讨会上,亚洲研究院常务副院长芮勇发表《从到增强》的演讲。 我们是不是也可以让计算机够像类一样,有听觉、视觉、触觉。做的一个项目叫知服务,把它放在云上,如果一个云只存数据,可还不够知平台就是为了达到这样一个目的,把过去20年在上的一些成果转化为一些API,供第三方调用,包括视觉、语音、语言、知识和搜索。 ? 其中,计算机视觉包括脸识别,视频检测,性别识别。 还有,大家都知道,刚创立时只有11个,照片左下角长得比较清秀的就是比尔盖茨。两个合伙建立的,另一位是艾伦,在照片右下角,他比盖茨大两岁,但是留了那么长的胡子,所以机器为他是50多岁。 芮勇在中信券与新元合办的研讨会上发表演讲

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    英特尔与抢夺领地

    据外媒报道,英特尔与正处于一场的投资狂潮中。这两家芯片与件巨头在本周内通过各自的风投部门——英特尔投资与创投——宣布了一系列交易。 ? 在去年也投资了CrowdFlower公司。 这对公司这一整年都在投资相关的初创公司。 并且在同一天,创投宣布他正以760万美元投资Bonsai,这家初创公司致力于帮助公司将构建到公司业务中。 与英特尔一样,2017年也进行了一些公司的收购。 实际上,最近发起了一个专供初创公司的基金,而英特尔投资现在单独宣称在他的投资组合中有超过25家公司。 “每家公司都加入到推动创新的事业中,从机器和自动驾驶汽车到机器件和研究实验室。

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    Facebook从挖走多名专家

    摘自:腾讯科技 Facebook已经组建了研究组,研究员数量已经超过了四十。 ? Facebook的团队成功从公司挖来了多位资深专家。 4月30日,Facebook对外宣布,已经为研究团队新增加了若干名专家。 其中的两位专家Léon Bottou和Anitha Kannan,来自旗下的创新研发机构“研究院”。 考虑到近些年Facebook在领域的大举投资和布局,此次从研究院等机构挖来优秀才,并不出乎外界意料。 Facebook表示,2015年,要继续招募研发才和程师,支持公司的各项研发计划。 不过,这些研发费用中,投入在虚拟现实和上的资金各有多少,并不详。 在三月份的开发大会上,Facebook还展示了一个研发成果。一个件可以“读懂”《指环王》这本书,并给出一个内容的概述。

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    芮勇】时代,我们做什么?

    【新元导读】亚洲研究院常务副院长芮勇在《新元:机器+类=超时代》书中畅想发展6大阶段,详细介绍语音识别、图像识别、牛津计划等多项项目。 亚洲研究院的2015 的春天又回来了。 近几年,大数据、机器学习和云计算等新兴技术的发展让的影响力日益壮大,业界关于的讨论和尝试也非常多样。 当计算机对类多种感官的模拟不断完善聚合,一个聚合助手就这样诞生了。 在,有一对姐妹花叫小冰和小娜。 小冰是(亚洲)互联网程院开发,集合了亚洲研究院众多研究成果的一款聊天机器。 今天是唯一一家有跨设备、跨平台助手的公司。 那么未来像小冰和小娜这样的助理应该如何发展呢?对于助理又应该有哪些衡量标准呢?我为这其中有三个“度”,分别是广度、深度和温度。

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    腾讯云--从业资格-学习笔记

    1956年美国达特茅斯会议:“”概念诞生 (Artificial Intelligence,AI)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技术科学。 的,主要 发展方向,分为三个层面: 分别是运算、感知 计算机具有 快速计算和 记忆储存 的力 具备视觉、听觉、触觉的感知力:听会说 、看会 理解、思考、决策 知识点 (Artificial intelligence) 亦称械、机器,指由制造出来的机器所表现出来的。 第三是抗疫加速了的应用。 包括所有的聚类算法,比如k-means 、PCA、 GMM等 狭义上的机器学习框架,包括 Scikit-learn、Spark MLlib、Hadoop Mahout 见深度学习框架有: Caffe,CNTK(

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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 ——Wikipedia Weak 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 ——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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    件架构

    本文目录: 一、(AI)的目标是增强(IA),而不是替代类 二、应对件架构分而治之带来集成的挑战,探索的连接 三、从连接入手探索在件架构中应用 四、总结 因为 AlphaGo 大家都在问,自己的作与有什么关系,如何在自己的作中应用,如何在件中植入的基因,使用应该从何处入手,学习应该从哪里开始,更深层次的问题是否代替类, 作为一个程序员,在否代替类写程序的问题上,根据我们团队的实践介绍一下如何在件中应用。 在件架构中应用的目标:通过增强方式实现件系统与程的连接 应对复杂集成的挑战,我们可以引入的思路,将件、物体与件之间、件与件之间、件生产线各环节之间通过知识使的方式集成起来 三、从连接入手探索 在件架构中应用 从何处入手,探索件中的应用,是大家最关注的话题,这里我把普元在探索初期经历的几个案例,给大家做一个介绍。

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    新书讨论及其社会角色

    公司发表新书《未来计算:及其社会角色》。在序言中,回顾了过去20多年来,科技对生活的改变,并思考了未来20年,科技即将对生活带来的影响。 主要观点如下: ” 在,我们对为所有创造更美好未来的机会感到乐观。 在,我们为,以下六项原则应该为开发和部署以为中心的驱动的解决方案提供基础: 公平:例如,当系统在医疗或就业领域作出决策时,他们应该对所有有相似症状或资格的提出同样的建议。 创造一个基于技的市场:为了帮助公司找到合格的员,并帮助员够找到作,我们需要从基于学位的系统,转向使用被雇主广泛可和重视的书的系统。 在,我们对为所有创造更美好未来的机会感到乐观。

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    系统做到了吗?为什么?(cs.AI)

    他们的行为可导致事故、伤害,或者更一般地来讲:违反法规 -- -- 无论是有意的还是无意的。因此,AI 系可被视为各种事件的嫌疑。因此,将特定事件与 AI、其所有者和创建者相关联至关重要。 鉴于来自多个制造商的众多 AI 系统,可由其所有者更改或系统自学过程产生更改,这些看起来似乎不足道。本文讨论了如何识别对事件负责的 AI 系统及其可存在的"设计上恶意"动机。 我们的案例说明,"捕获 AI 系统"似乎并非不足道那么简单,其中需要机器学习领域大量的专业知识。立法措施试图在 AI 系统操作期间强制收集信息,以及唯一识别系统的方法,都可会使问题恶化。 原文作者:Johannes Schneider, Frank Breitinger 原文地址:http://arxiv.org/abs/2005.13635 系统做到了吗 为什么

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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, 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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    前副总裁谈类依然不可或缺

    作为Madrona投资合伙开发者部门前副总裁S. Somasegar也参加了这次峰会。 (micro-intelligence)和中间件(middle-ware)服务 广义上讲,现在的公司分为两类:一类是研发机器学习和技术的;另一类则是在应用和服务中使用机器学习和的。 谷歌使用AI技术的件数量近年来大幅增加 黑箱不黑 在机器学习和的世界中,信任和透明绝对是至关重要的。 过去的一年间,有好几个高调的机器学习和项目走到了聚光灯下,包括的Tay,谷歌DeepMind的AlphaGo,Facebook的聊天应用M以及各种各样的聊天机器。 但不可否的是,在未来的时代,即使类还是不可或缺的,那也只是针对一部分职业而言,对于一些纯粹体力劳动及重复操作的种来说,对其的职业威胁任然是不可避免的。

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    将在Windows 10系统中添加

    AiTechYun 编辑:Yining 正在对和机器学习进行大笔投资。计划在Windows 10中加入更多已经在Office 365,Windows 10照片应用(Windows 10 Photos app)内部,甚至在Windows Hello这个面部识别功中都添加了。 ? 与的云计算平台相结合,开发者可以开发可负担得起的端到端解决方案,将Azure(基于云计算的操作系统)的训练模式与Windows设备的部署结合到一起进行评估。 通过使用在现代CPU上的指令集优化、支持DirectX 12的GPU上的硬件加速,以及未来专用处理器的驱动模型,可以在最广泛的形状因子(form factors)上交付性和效率。 像英特尔的Movidius VPU一样,处理器也将得到支持,而的平台将优化现有硬件的任务。

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    深度探讨:机器引领知革命

    相较于业机器,服务机器对“”的要求更高,因此,有时候我们也把服务机器叫做服务机器,不过,不管是业机器、还是服务机器未来都是要往机器方向发展的,而机器又可以分为虚拟机器和实体机器 当然,机器最重要的部分就是它的思考力,我们可以把它理解为,这也是小i机器主要研究的方向。 在感知方面,近年随着深度学习技术的发展,有了长足的进展。而最核心的,目前还有很多路需要走。 比如跟一个手机,植入在手机里面,可以进行个交互。现在很多加了信,信里面有一些像银行、电信的帐号,我们可以问很多问题,定义虚拟客户助手,还有虚拟个助手,还有顾问。 落地要依靠技术和产品的正向循环 小i成立在2001年,最早做聊天机器,就像现在的小冰,如果是一些早期的MSN用户,应该还记得小i。

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    重塑:全面和变酷的新故事

    的技术实力雄厚,问题在于将前沿技术概念化和产品化时,并未形成完整的体系来运作。”一位公司内部士如上评价。 20多年前已经开始对做前瞻性研究。 这座实验室近邻西雅图总部,选址背后,挖角的意图不言自明。 5月19日,在任职17年的前首席科学家邓力,加盟美国对冲基金Citadel担任首席官。 也意识到了这个问题。去年9月30日,重组架构,成立了5000的“与研究事业部”,由沈向洋挂帅。 这个部门吸纳了1000多个位领域的研究员,以及语音助手Cortana和必应搜索等应用和服务部门的业务员。这次重组的意义在于,让科研与产品两个环节更紧密地结合。 “或许他们在几年内跑得很快,但为隐私永远是第一位的,最终中国市场也会回归到这点共识。”一位内部士评价说。 最近三年,纳德拉的跨平台开放策略和云战略,已经为带来了切实的收益增长。

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