“人工智能+制造”本质是追求人机协同 人工智能作为一类信息技术,诞生于20世纪50年代,几乎与计算机同步。60多年来,人工智能涉及的技术和派系众多,学界并没有一个
现在没有什么比人工智能(AI)和机器学习(ML)更热的技术了。领先的企业组织已经在利用这种模仿人类精神行为的技术来吸引客户、促进业务运作。Gartner的数据显示,未来几年这一趋势将进一步加速,
日前,谷歌新出炉的一项研究报告称,该公司已开发出一种新人工智能(AI)算法,可预测人的死亡时间,且准确率高达95%。最近,谷歌的这项研究发表在了《自然》杂志上。 据报道,这项AI技术对医院患者面
不久前,Facebook 因擅用用户数据受到 严厉审查 。而后,它使用人工智能预测并向广告商售卖用户预期行为的举动也没能逃脱我们的法眼。但这种种做法并不值得我们惊讶——F
机器学习对深度学习——二者间的相近之处与差异所在。 如今人工智能已经成为一大热门话题,而人工智能的基本构建要素分为机器学习与深度学习。以下维恩图解释了机器学习与深
在开始看整篇文章之前,我希望大家能暂时忘掉那些“机器人偷走了我们的工作”之类耸人听闻的新闻标题。纵观古今,早在农业革命和工业革命之时,人们巧妙地利用工具和不断创新创造更好
机器学习适合做什么 机器学习当前在很多领域,都取得了相当巨大的进步。从应用领域来看,机器学习在“信息识别”、“数据预测”、“复
LogisTIc 回归是二分类任务中最常用的机器学习算法之一。它的设计思路简单,易于实现,可以用作性能基准,且在很多任务中都表现很好。 因此,每个接触机器学习的人都应该熟悉其原理。Log
随着 AI 技术快速发展,各种理论与实践层出不穷,它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域,从我们如何交流到用于交通的手段。作为开发者或者学习者,在开始构建机器学习应用程序之前,从众多开源项目中选
在这个数据爆炸的时代,收集数据本身是不够的。它需要被加工,切片和切割,以获得经营和发展业务的洞察力。不幸的是,当今世界上大多数可用的数据是非结构化的和隐藏的,使得在没有显著的人类参与的情况下难以
虽然机器学习好处多多,为什么并非谁都在采用它?这些绊脚石是其中几个最主要的原因。 人工智能(AI)目前正在席卷市场,如同第四次工业革命最具革命性的技术那样。商业界的每个人都在谈
2018年5月25日,“通用数据保护条例”(GDPR)在整个欧盟范围内生效,要求对组织如何处理个人数据进行彻底改变。若违反GDPR条例的限制,相关组织必须支付高达2000
AI智能近年发展迅速,它带来科技进步的同时,还影响了一部分行业。 收废品行业 2017年3月23日,济南历下区银座花园小区,借助智能垃圾回收机,居民只要用手机微信扫一扫,根据屏幕
计算机诞生之日起,用户名和口令就是最基本的访问控制和身份验证方法。然而,对数据泄露的事后分析表明,被盗凭证已成当今黑客主要攻击点。事实上,81%的黑客相关事件都利用了被盗口令、默认口令或弱口令。
2018年6月7日,中国上海 — 全球传奇赛事勒芒24小时耐力赛将于2018年6月16至17日开战,欧司朗将为此次出征赛道的宝马车队提供专业支持。作为宝马赛车运动官方合作伙伴,欧司朗