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2017年關于人工智能創(chuàng)業(yè)的五大預測
近日，機器學習與金融風險投資機構 DCVC 的合伙人 Bradford 寫的一篇博客在國外引起了極大的關注，他認為 2017 年人工智能領域內的創(chuàng)業(yè)將會發(fā)生 5 大變化。這篇文章也許能為投資
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reVISION堆棧宣告Xilinx進入視覺導向機器學習終端市場
穿戴設備曾備受贊賞，被視為科技業(yè)的“下一個劃時代發(fā)展”（Next Big Thing），不料穿戴設備與智能手機功能太重疊，消費者不賞臉，泡沫逐漸破裂
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機器學習的發(fā)展歷程及啟示,你知道嗎？
近年來，人工智能的強勢崛起，特別是剛剛過去的AlphaGo和韓國九段棋手李世石的人機大戰(zhàn)，讓我們領略到了人工智能技術的巨大潛力。數據是載體，智能是目標，而機器學習是從數據通往智能的技術途徑。因此
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騰訊PK百度 人工智能大戰(zhàn)誰能勝出？
中國兩大科技巨頭騰訊和百度眼下正在O2O市場持續(xù)交戰(zhàn)。騰訊將旗下消息應用微信變成了一體化平臺，集支付、打車、游戲、外賣和網購于一身。這家社交巨頭的擴張迫使百度在自家移動應用上也添加了類似的服務。
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麥肯錫中國人工智能報告 直面三座大山
BAT大佬在剛剛過去的IT領袖峰會上聚焦了人工智能。李彥宏提出：“互聯網是一道開胃菜，人工智能才是主菜。”這是人工智能繼兩會之后又一次在國內的大聲音。 隨著人口紅
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人工智能時代，技術人員應該掌握5項技能
在2016年，人工智能公司產生的資金收入估值達到了80億美元，并且這一數字有望在未來的三年內翻五倍。企業(yè)家們都紛紛投資人工智能，不僅將其作為一種降低成本的方式，還用它來改變客戶和員工體驗。
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麥肯錫：2025年AI應用的總市場將達1270億美元
AI 本身的能力是讓人興奮的，并且潛力巨大，通過改進醫(yī)療、環(huán)境、安全和教育，能提升人類的生活。同時，AI同時也混合著復雜的道德、法律、安全問題，伴隨有隱私、歧視、信任和監(jiān)管等難題。隨著逐漸AI引
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最新Fluke電機診斷工具采用Veros機器學習技術 新產品提高電機效率并縮短停工時間
美國華盛頓州，埃弗雷特2017年4月27日消息——Fluke和Veros Systems達成協議，在資產性能和條件監(jiān)測技術方面進行合作，旨在提高對電機驅動機器的效率和可靠
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威盛積極發(fā)展人工智能與機器學習機制傳感器
前段時間，威盛電子正式發(fā)布了一款傳感器新品——Pixetto (必視透) 視覺傳感器。該傳感器可以應用于12歲及以上學生的人工智能和機器學習教育中來，讓學生的學習變得更加直觀和生動，提升學生的學習效率。
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微軟AI首席科學家鄧力離職 加盟對沖基金公司
2017年5月19號，微軟人工智能首席科學家、IEEE Fellow 鄧力透露自己已經離開微軟，加入美國基金公司 Citadel 擔任首席人工智能官（Chief ArTIficial-Intel
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AlphaGo之父詳解“圍棋上帝”煉成記
圍棋已經流傳近3000年，但人類一直低估了一點：以第五條線為代表的棋局中部區(qū)域。 這是AlphaGo之父、DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis向外界分享A
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百度提出交互式學習方法：讓機器在對話中學會自然語言
自然語言處理一直是人工智能發(fā)展道路上面臨的巨大挑戰(zhàn)。此前，大多數研究都是讓機器學習模型在大量已標記數據集上進行訓練的。最近，百度研究院人員提出了一種全新的方法，研究人員讓人工
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微博基于Flink的機器學習實踐
分享嘉賓：于茜 微博?高級算法工程師 編輯整理：王洪達 內容來源：Flink Forward 導讀：微博作為國內比較主流的社交媒體平臺，目前擁有2.22億日活用戶和5.16億月活用戶。如何為用戶實時推薦優(yōu)質內容，背后離不開微博的大規(guī)模機器學習平臺。本文由微博機器學習
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麥肯錫發(fā)布2017人工智能和機器學習報告
咨詢公司麥肯錫日前發(fā)布報告，對人工智能和機器學習領域的現狀及未來進行了分析。 以下為報告要點： ——包括百度和谷歌(微博)在內的科技巨
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理想中的“AI時代“，其實還有很遠！
近幾年的熱度自然不用多講。尤其是自今年年初被寫進政府工作報告之后，更是火得如日中天，一塌糊涂。一時間，大河上下各種技術、各種算法、各種應用、各種商業(yè)模式層出不窮，仿佛我們已經進入了理想中的&ld
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谷歌帶你體驗一把什么是機器學習
根據公開資料顯示，今年以來，數十家“無人貨架”、“無人便利店”創(chuàng)業(yè)企業(yè)紛紛涌現，參與投資的機構數量也超過50家，包括IDG、真格基金、創(chuàng)新工場
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Face ID在運用機器學習的同時,安全是否有保障
人工智能在未來可能會占領生物識別領域，這是一種不可更改的趨勢。因為生物識別是一個復雜的安全問題，通常涉及復雜算法、隨機生成的密碼和多個認證步驟。大量的數據儲存之后那肯定需要一個有效的管理，人
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物聯網的未來將由機器學習做主
在物聯網的發(fā)展過程中，機器學習可是一個大頭方向，近幾年來，幾乎沒有什么像機器學習那樣能夠推動物聯網大幅增長，機器學習將是物聯網發(fā)展不可或缺的未來式，無論是激發(fā)人類的創(chuàng)造力，超越人類的效率，還
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3種機器學習算法解讀
在下面的文章中，我們將討論決策樹、聚類算法和回歸，指出它們之間的差異，并找出如何根據不同的案例選擇最合適的模型。 有監(jiān)督學習 VS 無監(jiān)督學習 理解機器學習的基礎就是
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AI技術的數據科學將面臨哪些挑戰(zhàn)
AI技術的發(fā)展，一直都是所有人關注的焦點，數據科學和機器學習更是其中的難點。隨著我們進入2017年下半年，我們可以看到數據科學和機器學習的公司都面臨著共同的挑戰(zhàn)。假設你的公司已經在大規(guī)模收集數據
