如今,全球对物联网应用的需求持续攀升。根据数据和分析机构GlobalData公司的预测,到2023年全球物联网软件、硬件和服务市场规模将达到3180亿美元,而2018年为1300亿美元。
据美国科技媒体The Verge报道,谷歌27日宣布将在Google Docs中面向所有G Suite用户默认提供人工智能语法检查器。
去年小米上市前披露的招股书显示,公司1.45万名全职员工(目前接近2万)中,研发人员占比达到38%。无疑,正是这些工程师们浇筑了小米产品茁壮成长的肥沃土壤。今天中午(2月19日),雷军兴奋地转发了小米
该机器人由寺庙方面邀请以机器人研究著称的大阪大学教授石黑浩等人协助研发,其中编入了可以讲述关于《般若波罗蜜多心经》“佛语”的程序,旨在使更多人对佛教产生兴趣。
美国总统特朗普本月签署一份行政令,启动“美国人工智能倡议”,尽管相比日本、中国、英国和法国等国家,美国的人工智能发展规划姗姗来迟,但“维持美国人工智能领导力”的主题让这一规划与众不同,主要体现出“顶层推动”、“美国领导”和“注重基础”三大特点。
MWC 2019世界移动通信大会期间,中兴通讯宣布与中国移动研究院签署O-RAN开放智能无线网络研究合作备忘录,共同推进无线网络人工智能等新型技术方案的研究和落地实施.
9月5日,科技部网站公开发布科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目2018年度项目申报指南(征求意见稿),征求意见时间为9月5日—11日。本项目2018年度指南重点围绕新一代人工智能基础理论、面向重大需求的核心关键技术、智能芯片与系统三个方向部署实施,实施周期为3年(2018—2020年)。
计算机视觉是AI领域的一大吸金赛道,也由此产生了商汤、云从、依图、旷视这样的“图像四小龙”。背靠视觉识别的技术优势,依图在医疗领域的强项在于医学影像分析,能够用AI读取医学影像报告,智能甄别诊断影像情
人工智能(AI)一直是近些年来被广泛讨论和运用的前沿科学领域,越来越多的行业和部门开始运用人工智能技术和产品,可以说“AI时代”已经到来。在德国,人工智能的运用也是近段时间的热点话题,不过,最近的一项调查显示,近半数德国企业家对人工智能表示“不屑”,并称不愿意在生产和经营环节运用人工智能。专家警告称,“人工智能意识”的薄弱或将使德国企业失去以往的竞争力。
微软表示,随着人工智能的发展,雇主已经越来越难从员工身上发现三种技能,分别为:数字的技能、分析能力和持续学习能力,而这些在AI上能够很好的得到实现。
不到三年,谷歌母公司Alphabet旗下独立团队DeepMind再度出手,其开发的人工智能系统AlphaStar于北京时间1月25日凌晨在《星际争霸2》中打败了职业电竞选手。
阿尔法狗战胜世界顶级围棋高手、写稿机器人正式上岗、AI合成主播不断进化、无人驾驶汽车相继上路……近年来,频频亮相公众视野的人工智能技术,正为人类经济和社会发展带来革命性的影响。
AI从前两年的概念泛起,如今正逐渐走向落地应用阶段,然而,从厂商和用户的普遍反馈来看,人工智能在安防领域的落地应用似乎并没有大众想象中的顺利,开始有越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等问题被暴露出来,而这些也成为当前阶段AI落地应用过程中新的痛点。其中,对于产品和解决方案提供商而言,AI应用场景的碎片化更成为工程项目亟待解决的问题。
距离英国正式脱欧最后期限只剩5周,无协议脱欧风险正持续上升。
随着大数据和人工智能的发展,海量数据深度学习、复杂神经网络等逐步应用,人工智能预报天气已成为热门话题,甚至有科研团队称研发出新算法,能提前一周预测台风,这或许意味着人工智能在天气预报方面已经开始发力。它的表现如何?会比人类预报得更准确吗?
近日,谷歌旗下的人工智能技术公司“深层思维”开发的人工智能程序“阿尔法星”,与人类职业选手在即时战略电脑游戏《星际争霸2》对战中,取得压倒性胜利。人工智能再次成为全球热议的焦点话题。
总部位于西雅图的初创企业Xnor,本周推出了一款完全依靠太阳能的人工智能相机原型,它不需要电池或外部电源即可工作。该相机具有320 x 320的分辨率,内建一个负责处理数据的FGPA芯片,并加载了最先
北京将建设冬奥博物馆,研究设立奥林匹克学院;推动绿色环保、智慧服务、人工智能等新技术应用于冬奥会;实施场馆绿色建筑标准,建立碳排放补偿机制,促进京津冀协同减排……北京2022年冬奥会和冬残奥会(下简称北京冬奥会)遗产战略计划于19日发布,其中提到上述内容。
人工智能的进入门槛比以往任何时候都低,这要归功于开源软件。2015年谷歌开放了其机器学习库TensorFlow,越来越多的公司,包括Coca-Cola、e Bay等开始使用TensorFlow。2017年Facebook发布caffe2和 Py Torch(Python的开源机器学习平台),而Theano是蒙特利尔学习算法研究所(Mila)的另一个开源库,随着这些工具的使用越来越广泛,Mila公司已经停止了对Theano的开发。
人工智能(AI)无疑将逐步与医学技术相结合,但目前还不清楚二者将以怎样的方式,在哪些具体领域,产生最令人瞩目的碰撞。而只要找到正确的机器学习或其它AI成果的应用空间,相信这将帮助我们解决与生命密切相关的重大医疗保健需求。