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2018 AI界大盘点

9.20——阿巴巴资深架构师徐凌杰发布了AI Matrix——AI Benchmark 基准测试平台,可以帮助开发者解决四大关键问题:真实反AI使的现实情况,对包括GPU在内的AI加速器解决方案的引入评估和选制定一个标准 微软和大疆还计联合研发基于 Azure IOT Edge 的物联网方案和微软的人智能服务,希望无人机能够在农、建设和公共安全等新场景中得到更多。 6.04——发布新版机器学习套件Core ML 2;新款GPU加速具Create ML,于在Mac上进行原生人智能的训练。该具支持视觉、自然语言以及自定义数据。 12.12——宣布正式开源被誉为市面最强大物理仿真引擎的 PhysX,除了广泛于游戏特效的提升,该引擎还能为 AI 、机器人与计机视觉技术、自动驾驶与高性能计提供支持。 5 月 7 日,吴恩达的无人车创公司Drive.ai宣布将于7月在德克萨斯州弗斯科市(美国西部城市)提供自动驾驶汽车服务,人们可以通过软件免费叫车。概述热点场景全球人智能公司产结构?

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AI引入时尚界,消费者会对程序员的审美账吗?

店内的智能扣能够积淀每件衣服的信息,件衣服试穿率高却极少购些衣服是万能百搭产品,些衣服不易被消费者试穿,“试穿率”、“购率”将直接反映出来,这家“商品数据”给到 B 端商家,并于充分改进商品信息 也只有在将服装的标签变得更加精细化和专化的基础上,才能将这些数据投放给人智能,进而让人智能做到精准的预测和推荐。 数据集的标注基于阿“图像和美”团队通过与中国香港理大学 ITC 联合研发推出的机器认知时尚角度的知识架构,据雷音透露,未来 AI 在时尚领域实现更复杂高阶的,比如服饰搭配、辅助设计、商品导购等。 ▌阿下一步计:无人售货店在马云的最近一次演讲中,新零售成为其谈到的最多的一个词汇。从 2016 年开始,天猫就做起了新零售,下一步,阿将会玩出些新花样? 未来阿将有可能通过智能大屏的技术,实现阿大数据和云货架的结合,将阿的时尚法与门店商品库结合,通过人脸识别和户个性化属性实现千人千面。

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    传统企该如何拥抱AI?德勤说野心别太大,分四步实施

    那么,AI浪潮之下,企究竟该怎么对?这篇文章梳理了AI在企中的各类,然后为想要在接下来几年拥抱AI的公司,提出了一个在企中部署AI的四步走框架。 其次是认知洞察,也就是法从海量数据中寻找式,理解它们的含义。这样的项目有38%,它们有的在预测一个客户的购意愿,有的在检测信卡欺诈,有的在为数字广告进行自动个性化投放。 无论是胸怀远大的项目,还是仅仅为了改进商流程,都可以使这种框架。1. 理解技术在开始一个人智能项目之前,企必须了解些技术执行些类的任务,以及每个任务的优势和限制。 为了解决这一问题,企正在使机器学习来支持一些任务,比如对个性化数字广告进行程序化购,或者像思科和IBM那样,创建数以万计的“倾向”,以确定些客户可能购些产品。 随着时间的推移,认知技术将改变企的经营方式。然而,现在更聪明的方式是通过目前可以使的技术采取渐进,同时在不太遥远的未来规变革。

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    浪潮刘军:AI力是这个时代的“免费午餐”

    而且,由此方式训练的不仅只停留在理论阶段,而是实实在在部署到现实中。最近的图像法让AI诊断乳腺癌的准确率超过人类,离线语音识别也能够安装在手机中。这背后最大的推动力就是AI力。 现实情况往往是:AI缺乏渠道,找不到合适的客户去推广;传统企不懂技术,不知道该采家的技术。因此,浪潮在2019年推出了元脑生态计。 浪潮全流程支持的AI开发平台AIStation也已升级到2.0版。至于具,AutoML套件让部署AI更容易,升级后的性能也更强大。 界常的Caffe和TensorFlow框架,浪潮也推出了集群版并做了进一步的优化。?到了2020年,刘军所说的“免费午餐”还会增加些“猛料”?边缘计该是最先上桌的一盘。 在刘军看来,边缘是云端的延展,AI技术的普及会让边缘计更常。边缘计就是AI的最后一公,当然在落地的过程中也会面临更多的挑战。

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    2018年,AI会在金融行些方向上发力?

    但在真实世界,人智能根本不是这个样子的。可以这么理解,AI是通过法来学习户的习惯偏好。的越多,AI户就越了解。 到2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产发挥更大的作,包括全球的银行、信机构。AI将会AI搜集到大量的不同类的数据时,它能够透过数据做出预测性的决策。 AI驱动的聊天机器人(计拟人类的对话方式)已经可以处理大量的基本问题,这样就可以把人类客服的时间释放出来,去解决更值得关注的问题。 这种类的支持,对于户来说,也可以缩短他们等待电话人客服的时间。随着AI系统慢慢学会把咨询问题中的细微差别归类,它的客服支持能力就越来越强,能回答的问题面更广,回答的精确度也越高。 即使是小的金融机构,也该研究一下AI技术可以给自己务带来些改进。最后,附上原文链接:http:t.cnRHt4cEW— 完 —

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    为什么说2018年是AI金融行的一年?

    AI是通过法来学习户的习惯偏好。的越多,AI户就越了解。 到2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产发挥更大的作,包括全球的银行、信机构。AI将会AI搜集到大量的不同类的数据时,它能够透过数据做出预测性的决策。 AI驱动的聊天机器人(计拟人类的对话方式)已经可以处理大量的基本问题,这样就可以把人类客服的时间释放出来,去解决更值得关注的问题。 这种类的支持,对于户来说,也可以缩短他们等待电话人客服的时间。随着AI系统慢慢学会把咨询问题中的细微差别归类,它的客服支持能力就越来越强,能回答的问题面更广,回答的精确度也越高。 即使是小的金融机构,也该研究一下AI技术可以给自己务带来些改进。

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    关于AI的7个误解 | 人智能核心概念对比

    今天,企已经能AI改变需要人类智能的自动作流程。AI能让人力密集处理的作量增加100倍,同时把单位经济效益降低90%。回答第二个问题需要多一点时间。 从古希腊的agora市集和古罗马的个人卖广场就是如此。今天也是如此,怕生意卖爆发性地转移到了互联网上。许多企坐拥来自客户的非结构化数据宝藏,这些数据来自电子邮件线程或Twitter评论。 从Microsoft,Amazon和Google这些公司购机器学习服务,却没有一个训练数据规或预,就好比了一辆汽车,却没法到达加油站。你只是了一大块很贵的金属而已。 汽车和汽油的类比虽然不够恰当,因为如果你给机器学习补给越多的训练数据,就能变得越好。这就像汽车每完一箱汽油,积累的程数越大。所以训练数据甚至比汽油更重要。 你需要人去推翻机器学习低置信度的预测。 ?所以,如果你是想把AI于你的务的企高管,那么你想在该有一个框架了。

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    郭律: 论机器学习平台与人智能的关系

    8.png在不同的务场景面,AI数据和AI务问题具有多样性。但是相对而言AI人才(包括建程人才)和AI的计资源和计能力是通的,各场景的建过程大体上也差不多。 9.png同时AI人才和计能力又是有层次的,AI从理论研究到能够程中需要经历4个层面,最贴近务的一层是,然后是法,务问题提出后在法层面调试获得不不能直接使,如何打造数据闭环 13.png接下来我们仔细来看一下智能钛产品具体都有些功能。在TI-ONE面支持机器学习、深度学习和推理,机器学习面包含了数据加载、预处理、特征程、特征选择的具,后面还有一些具体的法。 ,有比较灵活的调度和调参方式;在管理方面,智能钛平台可以帮助户搭建数据闭环,数据闭环只有在自己搭建的法训练出的上才能实现,直接购AI通常不支持数据闭环;协作方面,智能钛平台支持团队的分享 16.png这个图是自更新的框架图,自建AI很难,所以很多企愿意直接购AI,但当出现以下几种情况的时候,就必须自建

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    巨头竞相押宝的这些人智能,教我们看懂下一个十年

    苹果、谷歌还有Facebook都在投资人智能,它们的计是什么?还有些重量级玩家? 它能仿人类大脑作的方式并识别出式。微软(Microsoft)?微软的研究项目旨在运人脸,情感,语言项目之间的交互了解其户。 人脸识别技术能够自动识别照片中的人脸,和面容相似的人脸,并能够证实两副面孔是否一一样。例如,该技术能够轻松识别出某些照片中包含户,允许户通过人脸特征识别登录程序。 运机器学习法,这类语言理解智能服务系统具备基于经验,更好地预测户需求的能力,弄明白户想要程序为其提供些类的服务。IBM? Shell的虚拟助理能够回答诸如以下各种问题:可以到润滑油,可以种类的包装尺寸,并提供产品技术性能方面的信息。该种服务还可以于索取小册子,技术数据表,材料安全数据表等。

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    【技术分享】郭律: 论机器学习平台与人智能的关系

    在不同的务场景面,AI数据和AI务问题具有多样性。但是相对而言AI人才(包括建程人才)和AI的计资源和计能力是通的,各场景的建过程大体上也差不多。 同时AI人才和计能力又是有层次的,AI从理论研究到能够程中需要经历4个层面,最贴近务的一层是,然后是法,务问题提出后在法层面调试获得不不能直接使,如何打造数据闭环,需要在程层面或者产品层面去实现 接下来我们仔细来看一下智能钛产品具体都有些功能。在TI-ONE面支持机器学习、深度学习和推理,机器学习面包含了数据加载、预处理、特征程、特征选择的具,后面还有一些具体的法。 ,有比较灵活的调度和调参方式;在管理方面,智能钛平台可以帮助户搭建数据闭环,数据闭环只有在自己搭建的法训练出的上才能实现,直接购AI通常不支持数据闭环;协作方面,智能钛平台支持团队的分享 这个图是自更新的框架图,自建AI很难,所以很多企愿意直接购AI,但当出现以下几种情况的时候,就必须自建

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    【重磅】125页行报告详尽展示人智能发展现状 MMC Ventures风险投资公司发布(附下载)

    2017年,AI在投资、能力、创和采等方面都达到了程碑式的拐点。对消费者、公司和社会的影响将是深远的。 人智能供商更好地表达投资回报率(ROI)可以促进AI的采。“家觉得这是有价值的,但他们在做购决定时很紧张。” (2)行价值链的变化:在多个领域,人智能将改变在以及在多大程度上获取利润。在保险行,汽车保险占全球保险费的42%(自主研究AutonomousResearch)。 在人智能(今天的中和大公司)的购者中:领导者将出现在重点行。 大量的训练数据可以提供更好的法,从而提供更好的产品和服务,从而吸引更多的客户提供更多的数据。 落后者是缺乏有效使智能的意愿或组织能力的家。

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    智能安全:是营销炒作还是全新机会

    确认本公司人员的技能是否能够满足AI技术的要求,确认需要重新训练的频率以及数据整理的具是否靠谱。 即使中等规的项目,安全测试具也会产生大量的数据,这些数据都很容易理解,而数据反馈则可以从人类专家那获得,输出的准确性可以按照现有流程进行评估,AI技术的成功就顺理成章。 因此,在评估AI产品时,请询问供商以下问题:该多长时间需要重新培训,这项功能是您提供还是我们主的责任?有具可于数据治理以及需要多少数据做训练? 针对最后三点内容,这一个很好的实例来说明:一家大华尔街金融服务公司希望加快其程序的安全扫描,并将其作为研发运维升级的一部分,因此它购了基于机器学习的安全产品。 在安全方面,这可能是AST或大量具有代表性的恶意软件的输出。数据由专家选择(策),以便于更好的描述所研究的问题并最终形成可以识别的产品

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    AI初创公司都去了?2019年科技公司“五巨头”收购盘点

    GrokStyle的AI技术可能会在Facebook Marketplace平台(面向卖双方的对等平台)中得到。 从人智能的角度来看,TSO Logic平台会提取“数百万个数据点”,例如公司软硬件的使年限,版本和配置,然后创建一个精细的统计来演示公司在些方面花费了多少,以及些方面可以通过过渡到云来降低成本 TSO Logic平台使机器学习法和式匹配,来确定公有云和私有云提供的众多选项中,最适合每种作负载的方式。 这起收购的目的,可能更多是出于亚马逊在硬件和物联网领域发展的考量,而不是人智能领域。但是,就支持亚马逊在互联家居中智能的宏伟计而言,此起收购仍然值得注意。 PromoteIQ当时表示:“微软带来了界领先的AI和机器学习功能,以及强大的全球零售市场。”

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    什么是人智能即服务 (AIaaS)?

    些供商提供人智能即服务? 让我们看看提供人智能即服务的供商。 1. 云 AutoML 还允许机器学习专知识较少的开发人员快速训练自定义 ML 具体到他们公司的需求。 为所付费 从头开始实施人智能是昂贵的,但通过使智能即服务可以减少这种费,大多数 AIaaS 为可以以固定价格购的公司提供特定计。 易性 软件开发人员无需成为人智能专家即可实现人智能即服务,大多数提供 AIaaS 的公司都预先创建了不同 AI 服务的包,例如计机视觉、自然语言处理、计机翻译、语音识别等,其他公司可以购这些包 换句话说,AIaaS就像一个黑匣子,企可以提供输入,知道输出,但无法理解输出是如何获得的,使AI法来获得输出等等。企也无法知道他们的数据是如何产生的。于获取输出以及它是否足够安全。

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    AI最好的出路是被收购,数字化水平低的企只有转和淘汰两条路 | 大咖周语录

    作者 | jean瑞金麟联合创始人洪斌说数据湖才是大数据时代最伟大、最具颠覆性的发明创造,当前主流的数据分析产品都是耍流氓,而程师就是企连接数据与价值的最大障碍;阿AI科学家闵万表示,纯法的 传统的数据分析理念已经过时,未来最理想的大数据时代是:数据就静静躺在那,企可随取随,任何分析需求不程师完成。 原文链接:http:www.datayuan.cnarticle9340.htm阿AI科学家闵万AI领域技术提供商最好的出路是被收购,招AI人才要去数学系,而不是计机系? 关于招聘AI方面的专人才,该到到数学系去招,尤其是数学系,因为他们是懂得、修正AI黑盒子背后原理的人,而不是计机系的人。 原文链接:http:www.datayuan.cnarticle9383.htm链家研究院院长杨现领:卖房or收租,个更??

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    英国提出人智能10年远景报告

    此计名为 “国家人智能战略”,旨在促进国家企对人智能技术的,吸引国际投资到英国人智能公司,并培养下一代本土技术人才。此次提出的国家人智能战略包括多项计、报告和倡议。 英国政府表示,未来可能会向能源和农等尚未充分利智能的行分配更多资金和资源。 此外,还将进一步审查英国研究人员和机构的力的可性和规,关于人智能版权和专利的咨询旨在评估英国是否有效利了人智能的新理念。 因此,未来十年,英国的国家AI战略目的是:• 投资并规智能生态系统的长期需求,以确保英国作为科学和AI超级大国的领导地位;• 支持向AI经济转,抓住英国创新的好处,并确保AI惠及所有部门和地区; 日本的软银收购了 Arm,后者的芯片设计方案广泛于当今的许多人智能驱动的

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    杨文兵:基于PaaS快速构建企运维的具文化

    image.png 这几年我们看见大家都在做云,以前面向的是传统的物理机,面向云的话我们遇到了些对象,首先是虚拟化,各式各样的容器,再一块是,我们发现各式各样的都上到了云上面去,这些对于运维来讲 在内部,运维做AI有几个做法,首先第一个我们会招一些硕士研究生,以前写论文,对法非常熟,这是一个法分析师。另外,我们会有一些运营规,运营规他们不想写SaaS开发,但他对务的理解非常深。 比如说他要做一个智能AI的扩缩容。你做AI必须有数据,数据之后加上AI法,同时你需要有一个规则,最后训练得出规则的平台,你需要有一个AI平台。 什么具最好?有两种,首先第一种是通,做一个具整个公司所有人,但这个肯定很差,因为他兼顾一万人的需求。最好的是什么? SaaS上线到我们的市场面去,包括非常多的务通的脚本都会输出,你只要去下载一个PaaS,这些SaaS就可以安装下去,就像一个苹果手机你可以安装APP一样。

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    你的企在什么情况下需要人智能?快来看看你需要具备些条件与能力吧!

    智能适合你的特定务吗?为了找到答案,我们回顾了AI的商例。?商智能人智能是一种特殊的法,它允许虚拟计机通过式识别来自动地学习经验,并适新的信息来解决特定的务问题。 人智能分析家的购历史,并确定一个人的偏好。提供更好的客户支持。人智能聊天机器人可以帮助户处理简单的任务和简单的查询。预测库存供。智能法分析户的购行为,并找出最受欢迎的产品。客户评分。 基于上述几点,让我们来看看人智能如何到商中,以及在采智能的过程中你将面临些挑战。?我的企真的需要人智能吗?首先要记住的是,并非所有公司都准备好利智能。 你可以智能来获取关于如何控制租金价格、优化资源规和需求预测等方面的见解,甚至可以预测设备何时可能发生故障。自动化务流程。 人智能法非常适合于日常任务的自动化,因为它们擅长于分析一个特定任务的所有可数据。如果你想知道智能可以自动化些流程,首先考虑一下你的务流程中是否有丰富的数据。

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    如何成为人智能(AI)产品经理

    AI在医疗诊断领域很多,比如可以根据输入的历史数据生成一个,来判断这个病人是有糖尿病还是没有,有糖尿病的风险有多大。这样就通过AI的方式解决了糖尿病或者心脏病检测的问题。 比如做推荐系统,至少知道:1)有些推荐法,这些推荐法都是干什么的;2)做推荐排序的时候需要些特征,这些特征是如何筛选;3)具体的调优手段(比如数据处理)对整体的效果会有些提升,最终会体现在AI产品经理的作内容AI产品经理的作内容包括:和程师沟通,了解如何通过法来满足客户的需求。 了解和挖崛客户需求,知道客户的关注点在儿,如何更好的方式来给他解决。 Q8:请问AI在制造领域,主要可以体现在?A8:首先需要了解一个背景。目前AI分为三种层次:既有数据也是AI,比较成熟的领域或者行,比如互联网、运营商和金融。 成本、周期和最后收益的不确定性非常大,所以目前我们还得持续的观察 当然也有一些,比如上的残次品和正品的检验识别,就是AI案例。

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    面向零售AI驱动的视频分析

    换句话说,人智能以大量信息运行,分析输入数据,并根据这些信息开发自适解决方案。在现代世界,零售正在迅速增加人智能在所有可能的作流程中的。 因此,通过分析来利机会无疑可以改进食品杂货行的各种操作。 这种系统通常于无人驾驶的电动汽车上,通过计机监控乘客行为并处理视觉信息。但商场视频分析的主要目标是确定些商品有很高的需求,些产品的购者最常回到货架上,等等。 基于这些数据,人智能可以预测人流量的大小和人们排队等候的时间。这将有助于改善客户服务并减少员成本。 换句话说,AI能够在一天的各个小时制定最佳的商店管理计,从而为企带来最大的收益。 此外,于杂货店的AI可以帮助产生给定目标市场的最准确的需求预测。除了与目标受众合作之外,管理人员还可以使从视频分析获得的数据将信息传输到营销部门。

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