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(全球TMT2022年9月23日讯)近年来,软通动力持续深耕数字孪生和元宇宙,致力于推动工业企业数智化升级,已形成以iSSMeta新一代数字孪生平台为核心的工业元宇宙技术服务体系。iSSMeta是软通动力打造的新一代数字孪生平台,也是软通动力可信工业元宇宙体系的关键底座。该平台...
广州2022年9月22日 /美通社/ -- 欧盟人工智能法案将于2024年强制执行, 为协助中国人工智能相关企业提前应对即将到来的国际监管,TÜV南德意志集团(以下简称"TÜ...
4家初创顺利完成汽车行业创新解决方案原型验证 人工智能新型数据基础设施企业格物钛进入沃尔沃汽车供应商体系 上海2022年9月22日 /美通社/ -- 亚马逊云科技宣布"智能汽车共创加速计划"圆满收官。该计划由亚马逊云科技与沃尔沃汽车于2021年合作发起,是...
人工智能(AI)研究正在朝着人类级或超人类智能机器的长期目标大步迈进,然而,如果它以目前的形式取得成功,很可能给人类带来灾难性的影响。原因在于,人工智能的“标准模型”要求机器去追求人类指定的固定目标。我们无法完全正确地指定目标,也无法预测或预防追求错误目标的超能力机器在全球范围内会造成的伤害。我们已经看到了一些例子,比如社交媒体算法利用人们的偏好来优化点击量,这给民主体制带来了灾难性的后果。
9月17日晚间消息,在北京大学智能学科建设20周年大会上,北京大学和阿里巴巴共同宣布成立“北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室” (以下简称实验室)。
在下述的内容中,小编将会对智能家居的相关消息予以报道,如果智能家居是您想要了解的焦点之一,不妨和小编共同阅读这篇文章哦。
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Cerebras 展示了其第二代晶圆级引擎的功能,宣布它创造了有史以来在单个设备上训练的最大 AI 模型的记录。 首次在单台设备上训练了具有 200 亿个参数的自然语言处理网络 GPT-NeoX 20B。这就是为什么这很重要。
上海2022年9月20日 /美通社/ -- CEVA Logistics宣布其在中国西安的全国铁路集结中心正式开启,该集结中心是 CEVA 大中华区战略增长计划的重要一环,旨在为客户提供智能高效、可视化运营、绿色环保的物流方案。 CEVA全国铁路集结中心 陆运货物的集结和分拨...
打造世界级顶尖赛事,全面推动金融科技创新 深圳2022年9月20日 /美通社/ -- 金融科技(FinTech)是金融与科技的融合产物,目前已成为全球金融行业创新和竞争的制高点与主战场。业界一致认为,金融科技将在未来数年迎来战略发展机遇期,行业可能出现颠覆级的科技创新改变金融生...
广州2022年9月18日 /美通社/ --2022年9月17日,在广州举办的中国急诊专科医联体年会暨中国急诊技术大会上,扁鹊飞救发布急诊急救大平台云网一体化急救医联体解决方案,以飞救智慧云网一体化平台结合协同急救移动端飞救E信,打造区域协同医联体急诊急救体系。 图1. 扁鹊飞救...
随着人工智能、云计算、物联网、自动驾驶、大数据等前端科技的不断延伸和发展,作为数字经济底座的算力资源,正日渐发展成为衡量国家生产力的新晋指标。据中国信息通信研究院测算,截至2021年底,中国算力核心产业规模超过1.5万亿元,关联产业规模超过8万亿元。其中,云计算市场规模超过3000亿元,互联网数据中心(服务器)市场规模超过1500亿元,AI 核心产业规模超过4000亿元。
未来,人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大,同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升,催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。云平台企业打造的智能医疗助手将为用户提供无处不在的贴身健康服务,也将成为一系列医疗软硬件和综合服务的一站式获取出口。用户可通过语音识别技术与智能医疗助手进行实时沟通,获取健康诊断、养生知识、保健建议等信息,并能从智能医疗助手所整合的设备、医药、医生等资源中得到整体解决方案。
进入到人工智能技术逐渐普及的十四五期间,作为基础单元的智慧社区不再是少数城市的“试点专利”。随着市域社会治理现代化提上日程,刷脸通行、一键报警、自动化访客管理、全景监控布局……如此便捷、智能又安全的场景正走进人们的日常生活,一大批遍及全国各地的智慧社区正如雨后春笋般涌现。
近日,国际权威AI基准评测组织MLPerf™公布新AI推理(Inference)V2.1榜单,包括21家世界主流芯片、系统厂商、云厂商参与本次评测,共提交超过5300项结果。在激烈的角逐中,紫光股份旗下新华三集团服务器表现优异,继今年6月在MLPerf™AI训练(Training)榜单中斩获25项第一后,本轮一举夺得数据中心场景任务(Datacenter)和边缘场景任务(Edge)61项世界第一,体现了新华三在人工智能领域深厚的技术积淀和优秀实力。
随着我国经济的不断增长,智慧医疗以及生命科学的迅速发展,国人预期寿命有了显著的提升。由于人工智能有助于解决快速增长的医疗需求和医疗资源短缺的矛盾,医疗决策者、政府、投资者和创新者都对此抱有很高的期望,认为人工智能将在医疗健康领域得到广泛应用。
过去20年间,深度学习通过一系列有效的商业应用在人工智能研究和项目中占有优势。但光彩背后,一些根深蒂固的问题威胁着技术的提升。举例来说,典型的深度学习程序无法很好地执行一项以上的任务,严重限制了该技术在严格控制环境下特定任务的应用。更严重的是,有人称深度学习不可信,因为其无法解释,而且它不适合某些应用程序,可能出现的遗忘可导致灾难性后果。说得更直白一点,即使算法确实有效,也不能完全了解为什么有效。虽然深度学习工具正在慢慢学习新的数据库,但其学习记忆的任意部分都可能会突然发生崩溃。
根据算力的需求,人工智能(AI)技术主要分为云端AI 处理和端侧的AI 处理。在集中式人工智能解决方案中,嵌入式设备(智能音箱、可穿戴设备等)通常依赖云服务器实现人工智能能力。而在边缘AI 解决方案中,嵌入式设备本身即可在本地运行人工智能算法,实现实时环境感知、人机交互、决策控制等功能。
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。