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帶你了解人工智能未來的趨勢(shì)
人工智能已經(jīng)成為技術(shù)圈的熱點(diǎn)話題。它不僅改變了人們的生活，也徹底改變了你能想到的所有產(chǎn)業(yè)。 不過，大眾對(duì)人工智能還有著不同的認(rèn)識(shí)。有些人認(rèn)為人工智能不好，因?yàn)樗麄兟犝f人工智能在未來會(huì)取代
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我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀以及未來趨勢(shì)
（文章來源：藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)） 作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力和引領(lǐng)未來發(fā)展的戰(zhàn)略技術(shù)，國(guó)家高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2017年國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略部署
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人工智能在醫(yī)療落地的過程中有什么困難
醫(yī)療AI可以帶來許多潛在的好處，這一點(diǎn)毫無爭(zhēng)議。但是，利益相關(guān)者也不能忘記使用該技術(shù)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)和障礙。為了避免AI給醫(yī)療保健的潛在危害，供應(yīng)商、支付方、管理人員和其他主要行業(yè)參與者需要解決技
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計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器視覺之間有什么差異
人工智能是一個(gè)涵蓋幾種特定技術(shù)的總稱。本文我們將探索機(jī)器視覺（MV）和計(jì)算機(jī)視覺（CV）。它們都涉及到視覺輸入，因此了解這些重疊技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，局限性和最佳用例場(chǎng)景非常重要。 研究人員早在2
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機(jī)器學(xué)習(xí)處理器怎樣選擇合適的
并非所有機(jī)器學(xué)習(xí)模型都需要按幾個(gè)TOPS的順序進(jìn)行處理。了解應(yīng)用程序的性能，延遲和準(zhǔn)確性需求是選擇處理器進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵第一步。 機(jī)器學(xué)習(xí)已成為解決機(jī)器視覺和其他嵌入式計(jì)算問題的流行方
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機(jī)器學(xué)習(xí)能幫助解決5G帶來的各項(xiàng)挑戰(zhàn)嗎
人工智能（AI）在過去幾年中一直是個(gè)大問題。而且近年來人工智能也一直在不斷的獲得高額投資。 然而，正如每個(gè)嗡嗡聲的趨勢(shì)一樣，這個(gè)術(shù)語(yǔ)會(huì)被拋出更多的東西。從自動(dòng)駕駛汽車和機(jī)器人到智能揚(yáng)聲器
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可以用人工智能技術(shù)來預(yù)測(cè)股市嗎
（文章來源：百家號(hào)） ? ? ? ?人工智能領(lǐng)域一直在不斷挑戰(zhàn)自我以達(dá)到某一單方面能力超越人工的目的。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行金融數(shù)據(jù)的分析以期更好的投資回報(bào)，讓金融投資者也注重人工智能技術(shù)的應(yīng)
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物聯(lián)網(wǎng)需要邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)來鎖定設(shè)備輸出
為了充分利用邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)，IT專業(yè)人員必須知道如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將數(shù)據(jù)指定為實(shí)時(shí)或傳統(tǒng)的云計(jì)算流程。 物聯(lián)網(wǎng)的覆蓋范圍可以將組織的業(yè)務(wù)向外擴(kuò)展到全世界，邊緣計(jì)算將與其一起擴(kuò)展。企業(yè)必須
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AI布局正在處于怎樣的局勢(shì)
Arm宣布最新旗艦CPU——Cortex-A76，相比上一代在性能上實(shí)現(xiàn)了35%的提升，同時(shí)降低了40%的功耗，并在機(jī)器學(xué)習(xí)能力上提升了4倍。去年Arm發(fā)布的Cortex-A75針對(duì)AI和ML能
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人工智能與大數(shù)據(jù)之間有什么差異
人工智能和大數(shù)據(jù)是人們耳熟能詳?shù)牧餍行g(shù)語(yǔ)，但也可能會(huì)有一些混淆。人工智能和大數(shù)據(jù)有什么相似之處和不同之處？它們有什么共同點(diǎn)嗎？它們是否相似？能進(jìn)行有效的比較嗎？嵌入式定制 有人
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數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)芯片有著怎樣的要求
機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)/人工智能（ML/DL/AI） 需要篩選越來越多的數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)化來識(shí)別復(fù)雜模式、異常情況以及找到適當(dāng)?shù)奈恢谩砹私庠O(shè)備如何對(duì)真實(shí)事件和刺激作出反應(yīng)，以及如何優(yōu)化未來設(shè)備。下面
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現(xiàn)階段的人工智能是真正的人工智能嗎
（文章來源：IT168） 既然我們已經(jīng)進(jìn)入了人工智能革命(或者更確切地說是進(jìn)化)，那么看看人工智能的概念是如何被吸收的、為什么會(huì)被吸收、以及它在未來意味著什么是很重要的。本文我們更深入地
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關(guān)于人工智能的應(yīng)用模式有哪些
（文章來源：福布斯中國(guó)） 人工智能的另一種模式是預(yù)測(cè)分析和決策支持。這種模式的定義是使用機(jī)器學(xué)習(xí)和其他認(rèn)知方法來理解過去或現(xiàn)有的行為是如何幫助預(yù)測(cè)未來的結(jié)果的，還可幫助人類根據(jù)這些模式來
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強(qiáng)人工智能需要具備哪些特點(diǎn)
在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中，人工智能是一種機(jī)器表現(xiàn)的行為，這種行為能以與人類智能相似的方式對(duì)環(huán)境做出反應(yīng)并盡可能提高自己達(dá)成目的的概率。 人工智能大體上可以分為 3 類：弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智
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物聯(lián)網(wǎng)和萬(wàn)物聯(lián)網(wǎng)之間存在著怎樣的差異
物聯(lián)網(wǎng)（IOT）是一個(gè)用來描述日常事物之間相互聯(lián)系的術(shù)語(yǔ)。而萬(wàn)物聯(lián)網(wǎng)（IOE）是一個(gè)更廣泛的術(shù)語(yǔ)，它包括物聯(lián)網(wǎng)以及四個(gè)關(guān)鍵要素，即人、流程、數(shù)據(jù)和事物。 雖然這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)看起來很相似，但是
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物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備如何工作？將會(huì)面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇
所有通過網(wǎng)絡(luò)連接或使用某種形式無線通信的設(shè)備或小工具都被稱為物聯(lián)網(wǎng)。如果仔細(xì)觀察，我們周圍充滿了無數(shù)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。由于嵌入式硬件設(shè)計(jì)、高速和小規(guī)模微處理器等技術(shù)的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工智能物聯(lián)
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)之間是怎樣的關(guān)系
人工智能？機(jī)器學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)？安全界用辭令人困惑，了解主要用語(yǔ)真正的意義，方可在信息安全的世界中游走自如。 在熱情的市場(chǎng)營(yíng)銷人員口中，“人工智能”、“機(jī)器學(xué)習(xí)” 和 “深度學(xué)習(xí)” 的定義
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如何讓比特幣編程更便捷高效
圍繞人工智能這一重要支持技術(shù)的快速成功，可以進(jìn)一步增加對(duì)更廣泛的數(shù)字轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新舉措進(jìn)行更多投資的商業(yè)案例。 準(zhǔn)備和實(shí)施人工智能項(xiàng)目可能是一個(gè)多年的旅程。根據(jù)最新的調(diào)查數(shù)據(jù)，只有28%的受
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快速跟蹤其人工智能實(shí)施的五種方法
圍繞人工智能這一重要支持技術(shù)的快速成功，可以進(jìn)一步增加對(duì)更廣泛的數(shù)字轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新舉措進(jìn)行更多投資的商業(yè)案例。 準(zhǔn)備和實(shí)施人工智能項(xiàng)目可能是一個(gè)多年的旅程。根據(jù)最新的調(diào)查數(shù)據(jù)，只有28%的受
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人工智能網(wǎng)站的優(yōu)化功能到底優(yōu)化了什么
（文章來源：林晟科技） 文章人工智能首先可以對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行處理，不管是采集還是生成自動(dòng)生成都可以的。但是對(duì)于生成的文章目前來說還是有一些困難。因?yàn)閷懳恼碌脑~匯以及拼接都是需要很大的理解和情感
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