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人工智能如何幫助養(yǎng)牛
畜牧業(yè)是農(nóng)業(yè)的重要組成部分，在滿足人們的營(yíng)養(yǎng)需求、增加農(nóng)民收入和促進(jìn)農(nóng)村發(fā)展等方面具有著重要作用。隨著全球畜牧業(yè)的大力發(fā)展，奶牛業(yè)已經(jīng)成為支持現(xiàn)代畜牧業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要產(chǎn)業(yè)。隨著畜牧養(yǎng)殖市場(chǎng)的不斷
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AI和機(jī)器學(xué)習(xí)助力下 PCB產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)流程將更加完善
如今PCB已經(jīng)發(fā)展到全新階段，諸如高密度互連（HDI）PCB，IC基板（ICS）等全新技術(shù)引入，使得整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程從手動(dòng)變成了全自動(dòng)化。隨著制造技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，工藝變得越來(lái)越復(fù)雜，缺陷檢查越來(lái)越
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人工智能技術(shù)首次實(shí)現(xiàn)多重量子關(guān)聯(lián)的同時(shí)分類(lèi)
（文章來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)） 從中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲悉，該校郭光燦院士團(tuán)隊(duì)成員李傳鋒、許金時(shí)等與國(guó)內(nèi)同行合作，將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于研究量子力學(xué)基礎(chǔ)問(wèn)題，首次實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的多重非經(jīng)典
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我們需要擔(dān)心華爾街的人工智能嗎
直到最近，人工智能一直難以在華爾街立足。不再。 在過(guò)去的幾年中，高盛（Goldman Sachs）和摩根大通（JP Morgan）等大型投資銀行已聘請(qǐng)學(xué)術(shù)界以外的人工智能專家，并由其負(fù)責(zé)
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你擔(dān)心你的未來(lái)被人工智能替換掉嗎
首先，機(jī)器人的研發(fā)并不是為了取代人，機(jī)器人也不可能取代人，當(dāng)然機(jī)器人的出現(xiàn)能夠代替人類(lèi)完成一些工作內(nèi)容，而且隨著機(jī)器人的不斷發(fā)展，很多傳統(tǒng)崗位的工作未來(lái)都有望采用機(jī)器人來(lái)完成，這樣不僅會(huì)推動(dòng)人類(lèi)
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在未來(lái)人工智能的快速發(fā)展將會(huì)改變我們的生活方式
（文章來(lái)源：教育新聞網(wǎng)） 人工智能改變了我們漫游互聯(lián)網(wǎng)，購(gòu)買(mǎi)商品以及在許多情況下環(huán)游世界的方式。同時(shí)，AI可能會(huì)令人難以置信的怪異，例如當(dāng)算法建議將“ Butty Brlomy”作為豚鼠
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人工智能可以對(duì)抗全球變暖的問(wèn)題嗎
如今，越來(lái)越多的人呼吁迅速采取行動(dòng)應(yīng)對(duì)即將到來(lái)的全球變暖威脅。然而，解決環(huán)境問(wèn)題的戰(zhàn)略進(jìn)展仍然緩慢，而迫在眉睫的危機(jī)的速度只會(huì)加劇——廢物回收仍然是民眾為解決這一問(wèn)題而采取的最普遍行動(dòng)，而且許多
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黑色素瘤類(lèi)型現(xiàn)在可以用AI查出來(lái)了嗎
新華社新德里11月20日電 印度一個(gè)研究小組利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)皮膚黑色素瘤相關(guān)17個(gè)關(guān)鍵基因的標(biāo)記進(jìn)行識(shí)別，區(qū)分原發(fā)性或轉(zhuǎn)移性黑色素瘤的準(zhǔn)確率可達(dá)89%。相關(guān)論文近日發(fā)表在英國(guó)《科學(xué)報(bào)告》雜志
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機(jī)器學(xué)習(xí)和AI將如何幫助人類(lèi)應(yīng)對(duì)氣候的無(wú)常變化
（文章來(lái)源：教育新聞網(wǎng)） 氣候變化已成為對(duì)人類(lèi)的最大威脅，其破壞性后果包括極端天氣事件，氣候遷移和生物多樣性急劇下降。綠黨和像年輕的Greta Thunberg這樣的公共活動(dòng)家首當(dāng)其沖地
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軟體機(jī)器人能夠延展和操控自己形狀 擁有傳統(tǒng)機(jī)器人沒(méi)有的優(yōu)勢(shì)
軟體機(jī)器人屬于一個(gè)新的領(lǐng)域，它可能在諸如外科手術(shù)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用（手術(shù)時(shí)的納米機(jī)器人需要在人體內(nèi)部移動(dòng)而不損傷軟組織）。軟體機(jī)器人通常由彈性、高柔韌性甚至有機(jī)材料制成，這為它們?cè)趥鹘y(tǒng)剛性機(jī)器人
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AI的技術(shù)發(fā)展非?？?只有不斷進(jìn)步才能跟上時(shí)代潮流
在人工智能（AI）最熱門(mén)的當(dāng)下，其技術(shù)、產(chǎn)業(yè)落地、人才培養(yǎng)方面都面臨著哪些問(wèn)題？前天和昨天在南京大學(xué)舉行的“南京論壇 2019”上，眾多專家展開(kāi)對(duì)話，為亞太科技創(chuàng)新與社會(huì)發(fā)展提供學(xué)術(shù)新見(jiàn)、理論前
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商業(yè)巨頭在人工智能領(lǐng)域的布局情況怎樣了
一項(xiàng)新的調(diào)查表明，近80％的美國(guó)公司的首席信息官計(jì)劃在未來(lái)12個(gè)月內(nèi)增加對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用。使用人工智能技術(shù)從大量模糊數(shù)據(jù)中挖掘經(jīng)濟(jì)價(jià)值已經(jīng)不再是科幻小說(shuō)里的情節(jié)，而是正在逐漸成為日
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AI和生物科技有什么火花
南京燧坤智能科技有限公司今日宣布獲得數(shù)千萬(wàn)元融資，由和玉資本（MSA Capital）領(lǐng)投，跟投方包括圖靈創(chuàng)投、景旭創(chuàng)投和盛鼎資本。燧坤智能 CEO 曾亥年表示，本輪融資將用于進(jìn)一步優(yōu)化和提升人
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區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集有怎樣的機(jī)器學(xué)習(xí)方法
使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集是一個(gè)令人著迷的挑戰(zhàn)。區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集除了具有不可思議的潛力，可以幫助我們了解加密貨幣資產(chǎn)的行為，但是這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐者提出了非常獨(dú)特的挑戰(zhàn)。然而這些挑戰(zhàn)被轉(zhuǎn)化為大多
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人工智能考古新用法：分辨古代的人糞和狗糞！
古老的糞便是考古研究的重要信息來(lái)源，它可以提供關(guān)于人的身份、飲食、健康狀況等信息。 然而，與人糞大小形狀相似的狗屎在許多考古遺址也很常見(jiàn)，常讓研究者感到困惑。 德國(guó)馬克斯·普朗克人類(lèi)歷史科學(xué)研究所的馬
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如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集
使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集是一個(gè)令人著迷的挑戰(zhàn)。區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集除了具有不可思議的潛力，可以幫助我們了解加密貨幣資產(chǎn)的行為，但是這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐者提出了非常獨(dú)特的挑戰(zhàn)。然而這些挑戰(zhàn)被轉(zhuǎn)化為大多
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深度學(xué)習(xí)是實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多方法之一 擁有很大的提升空間
深度學(xué)習(xí)是實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多方法之一，通常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）完成學(xué)習(xí)階段，來(lái)自動(dòng)決定最相關(guān)的數(shù)據(jù)部分，加以分析，進(jìn)而推理出最合適的響應(yīng)。NN技術(shù)在訓(xùn)練階段需要海量數(shù)據(jù)，因此，這一方面的研究和發(fā)
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在海上油氣行業(yè)的應(yīng)用越發(fā)廣泛
（文章來(lái)源：教育新聞網(wǎng)） 據(jù)麥肯錫公司和現(xiàn)代先進(jìn)的分析程序可以幫助大石油公司發(fā)現(xiàn)價(jià)值的額外$ 10億。 一種方法是通過(guò)部署機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能(AI)的能力來(lái)發(fā)現(xiàn)可能導(dǎo)致數(shù)百萬(wàn)英鎊
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如何避免人工智能機(jī)器人產(chǎn)生自我意識(shí)
人工智能的時(shí)代距離我們?cè)絹?lái)越近，當(dāng)機(jī)器人逐漸進(jìn)化到產(chǎn)生自我意識(shí)，世界將會(huì)變成什么樣？對(duì)于人工智能和機(jī)器人的看法，已故著名科學(xué)家斯蒂芬·霍金并不樂(lè)觀，霍金認(rèn)為，在機(jī)器人產(chǎn)生自意識(shí)后，機(jī)器人或?qū)?huì)以
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目前AI方面取得了大的進(jìn)步，但仍然存在著重大缺陷
（文章來(lái)源：教育新聞網(wǎng)） 機(jī)器學(xué)習(xí)算法也開(kāi)始超過(guò)許多狹窄和特定的領(lǐng)域，例如人力績(jī)效的圖像識(shí)別和某些類(lèi)型的醫(yī)療診斷小號(hào)。它們還在更復(fù)雜的領(lǐng)域中得到了快速的改進(jìn)，例如生成令人反感的類(lèi)人文字。
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