-
机器学习翻译存在什么局限
机器学习翻译对于人们的交流非常有益，但是它们也有其局限性。 机器学习为企业提供了翻译文档的新机会，他们可以使用机器学习来翻译营销材料和其他文献。但是，这些人工智能解决方案可能并不总是很好
-
人工智能对于采矿业有什么影响
在把数据与挖掘两个字眼结合在一起时，大家首先想到的可能是IT与技术共同从企业数据当中提取价值的场景。事实上，数据与智能完全能够在真正的“挖掘现场”迸发可观的能量，并且其中带来的价值则是实实在在的
-
大数据和人工智能怎样一起工作
人工智能和机器学习如何帮助组织从大数据中获得更好的业务见解？需要了解人工智能和大数据分析的下一步发展。 大数据技术并不像几年前那样广受关注，但这并不意味着大数据技术没有得到发展
-
人工智能对于医疗保健行业有什么影响
人工智能医疗公司的首席执行官对于人工智能在医学上的应用，如何购买人工智能解决方案，以及人工智能在医疗领域的未来发展进行了阐述。 在人工智能应用的许多例子中，医疗保健领域的人工智
-
机器学习与预测分析存在什么差异
如今，认知学习的应用比以往更为普遍。通常意义上讲，认知学习与认知计算就是涉及AI技术与信号处理的操作过程或技术平台。 AI是刺激商业发展的一颗新星，取代了以往的资本和劳动力的投入。它同样
-
人工智能如何用于诊断疾病
医疗保健行业一直都是创新先行者。然而，疾病和病毒不断地变种，给医疗保健行业带来一定的挑战，现在借助人工智能（AI）和机器学习算法，该行业迎来了新机遇。 ▲ 图：医疗科技概念及医
-
机器学习适合云计算运维吗
为云计算服务团队提供机器学习功能的系统不仅是一个错误，而且也是危险的。 一家公司的云平台在一个周末发生故障，该公司云计算运营团队试图研究和探讨发生了什么问题。似乎有几个系统与一
-
人工智能或许取得怎样的新成绩
参与者说出50句话时会收集他们的神经活动。机器学习算法可以预测所收集数据的含义。该系统的精度各不相同，但结果令人鼓舞。 这只是一个开始，但是却非常令人兴奋：将大脑活动转化为文本的系统。对
-
机器学习会如何让应用程序变得更加容易
新消息：谷歌发布了免费的开源软件，这将使构建量子机器学习应用程序变得更加容易。TensorFlow Quantum是谷歌广受欢迎的TensorFlow工具包的一个附加组件，该工具包自2015年推
-
AI 前沿理论成果转化的速度怎样加快
人工智能已成为国际学术的新热点，经济发展的新引擎和城市建设的新机遇，世界各国争相将其作为未来经济社会发展的战略制高点。将“科研触手”伸向产业革命的前端。成立联合实验室，能够形成高端人才积聚效应，
-
机器学习算法未来将彻底改变残疾人的生活
参与者说出50句话时会收集他们的神经活动。机器学习算法可以预测所收集数据的含义。该系统的精度各不相同，但结果令人鼓舞。 这只是一个开始，但是却非常令人兴奋：将大脑活动转化为文本的系统。对
-
无论我们提供多少数据，人工智能都无法预测未来
（文章来源：黑科技密探） 普林斯顿大学的3位社会科学家最近对160个研究小组进行了一项大规模实验，以查看他们中是否有一个能预测孩子的生活会如何。为参与者提供了15年的数据，并允许他们使用
-
机器学习的知识产权问题
作者： Wil Michiels 教授（博士），恩智浦半导体安全架构师 机器学习的知识产权问题 假设一家公司主要生产对于客户的业务运营至关重要的设备。为了避免发生故障而
-
机器学习在安全方面有怎样的用例
机器学习可以帮助企业更好地了解自身面临的安全威胁，帮助员工专注于更有价值的战略任务。同时，它还可能是解决下一轮WannaCry风波的有力武器。 20世纪中期，Arthur Samuel在
-
哪些技术对人工智能比较重要
人工智能是目前最备受瞩目的行业，在未来还会有更多的子产业出现比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等。同时，人工智能技术的发展还将让许多旧产业发生巨大的变革和创新。 计算机视觉 计算
-
AI人才培养应该是怎样的模式
人工智能专业领域非常宽泛，应用层次更是如此，应该采用“人工智能+X”的复合发展模式，推动人工智能高端人才建设，完善人工智能领域学科布局。 “人工智能教育已经迎来一个新的热潮。”中国人工智
-
人工智能的现状怎样
从1956年达特茅斯会议提出AI开始，AI的研究经历几次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中，不可否认的是，AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步。尤其是近期以深度学习为代表的AI技术取得了
-
研究人员正在利用机器学习算法来预测电池的健康状况和使用寿命
预测锂电池的健康状况和剩余使用寿命是限制电动汽车广泛使用的一大难题。随着时间的推移，电池性能会通过一系列复杂的精细化学过程而下降。单独来看，这些过程对电池性能没有太大的影响，但合在一起，它们会严
-
现在的人工智能智商怎么样
你如何教导机器？ Facebook的人工智能研究总监Yann LeCun：如何为机器制定教学计划。 人工智能的传统定义是，机器以通常我们认为属于人类的方式，来执行任务和解决问题。
-
AI技术的发展现状及未来趋势分析
从1956年达特茅斯会议提出AI开始，AI的研究经历几次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中，不可否认的是，AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步。尤其是近期以深度学习为代表的AI技术取得了
