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AI能够给帮助在纳斯卡线条中发现新的地理标志
（文章来源：教育新闻网） 来自日本的科学家首次使用机器学习在秘鲁的纳斯卡线条的古代图案中识别出一个新人物。 该插图被称为地理标志，据认为可以追溯到公元前100年至公元500年之间
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科学家利用人工智能技术来检测精神疾病
（文章来源：教育新闻网） 人工智能的进步使得计算机可以帮助医生诊断疾病，并可以从任何位置监视患者的生命体征。科罗拉多大学博尔德分校的一组研究人员正在致力于将机器学习人工智能(AI)应用于
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机器学习是人工智能的核心 机器学习的核心则是算法
“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？” 今年4月底，中国工程院院士徐匡迪等多位院士的发声，直击我国在算法这一核心技术上的缺失，引发业界共鸣，被称为“徐匡迪之问”。
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谷歌发布的新AI工具可以帮助克服机器学习的难点
（文章来源：教育新闻网） 虽然大多数人每天都会接触某种算法，但没有多少人可以自信地说他们实际上了解人工智能(AI)的工作原理。但是，谷歌在当地时间11月20日在英国举行的“ Google
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谷歌AI服务阐明了机器学习模型如何做出决策
（文章来源：教育新闻网） Google LLC已在其云平台上推出了一项新的“可解释AI”服务，旨在使机器学习模型做出决策的过程更加透明。 谷歌表示，这样做的想法是，这将有助于建立
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随着人工智能的落地 自动化机器学习方法AutoML应运而生
随着概念的普及，科技公司对人工智能的要求越来越高，成本、准确度、效率都影响着人工智能能否落地融入日常的使用中。对人工智能应用的快速增长也进而催生了对影响人工智能水平的关键要素——机器学习方法的需
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企业人工智能增长速度越来越快 北美地区将保持其主导地位
美国联合市场研究机构发表了一份报告，题为“2019-2026年， 企业人工智能（AI）市场的部署类型（云和内部部署），技术（机器学习，自然语言处理，图像处理和语音识别），组织规模（大型企业和中小
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使用人工智能和机器学习需要提前知道什么
在业务用例中有效使用人工智能和机器学习技术可以帮助企业领先于其他竞争对手，因为这些技术将会消除困扰其业务流程的阻碍。 很多企业都在大量投资人工智能和机器学习技术，因此这些技术具有改进业务
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机器学习翻译存在什么局限性
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最好
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人工智能数据存储需要注意哪一些问题
企业如果采用错误的存储人工智能平台可能会产生严重影响，因此需要了解可能影响产品选择和策略的6个注意事项。 人工智能和机器学习将成为帮助企业利用其核心数字资产创造竞争优势的两个最重要的工具
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IT服务管理可能受到人工智能的影响吗
人们在科幻电影中看到的人工智能（AI）机器人通常十分聪明灵巧。 人工智能或者机器智能将很快会创造出一种前所未有的现象。其发展速度是迅速的、戏剧性的、非常真实的，正如特斯拉公司创始人埃隆·
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合成生物学能否激发下一波人工智能的发展
（文章来源：教育新闻网） 赖特兄弟(Wright Brothers)在20世纪初制造了世界上第一架飞机时，从鸟类的“有见识”运动中汲取了灵感。他们观察并对自然机翼的各个方面进行了逆向工程
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深度强化学习最有可能实现通用人工智能 但还需依托脑科学的发展
纽约大学心理学与认知科学教授马库斯最近和人工智能企业“深层思维”（DeepMind）杠上了。继前不久在推特（Twitter）上质疑美国通用人工智能研究组织OpenAI的解魔方机械手之后，近日他又
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AI在药物领域有什么作为
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。 《柳叶刀数字健康》（The Lan
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人工智能解决了还是助长了网络安全问题
企业的安全威胁一直存在，只是因为网络的发展，威胁从实体空间转移到了网络空间。 如今的商业世界围绕着“数据”展开，数据为企业和消费者都增加了内在价值。 而随着技术的进步，商业运作变
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人工智能的寒冬是否会再次来临
人们对人工智能有着无限遐想，它早已成为小说和电影最热门的主题。提及人工智能时，脑海中总是会浮现钢铁侠和他的人工智能助手J.A.R.V.I.S（或者它的替代物星期五）、《超能陆战队》里的大白或者《
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常见的机器学习错误你有没有中
企业不断犯这三个错误：浪费资金，降低应用程序性能，还有成效不佳。 我非常喜欢基于云的机器学习和深度学习，以及一般意义上的人工智能。毕竟，如果你无法想象这样的场景——与能回答问题且执行命令
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在应用中融入网络安全 是解决风险和应对万物互联世界的关键
年底大家在各种促销各种业绩冲击的时候，网络犯罪份子也在冲。道高一尺魔高一丈，网络安全专家与网络犯罪份子之间可谓是水火不容；他们之间技术上的比拼与战术上的对抗，给我们的网络世界也带来了不可预计的变
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关于深度强化学习的概念以及它的工作原理
（文章来源：OFweek） 深度学习DL是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习DL有监督和非监督之分，都已经得到广泛的研究和应用。强化学习RL是通过对未知环境一边探索一边
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去匿名化这个问题怎样用机器学习来解决
标注或者去匿名化区块链的思路可以让区块链分析更好地生态中已知参与者的行为模式和特征。直觉上我们可以考虑创建一些规则来分析区块链生态系统中的不同成员，例如： “如果一个地址持有大量比特币地
