传统现场总线网络一般使用有线介质作为传输介质,有线传输介质使通信设备的位置相对固定,一些特殊工业现场环境要求现场设备具有一定的移动性,则有线通信技术不适用于移动设备的连接。蓝牙技术(Blueto
随着数据科学和人工智能领域提供越来越多的职位,行业专家对希望在这两个领域中进行职业生涯规划的人士提出了一些建议。 可以确定的是,数据科学家和人工智能专业人士的职位拥有大量空缺,并在未来一
(文章来源:澎湃新闻) 对于一家人工智能公司来说,数据是他们训练、调整算法和模型的关键,也是安身立命之本。但要安全处理数据,并让数据产生自己想要的结果,并不简单。 举个简单的例子
在当今由物联网(IOT)驱动的互联嵌入式设备市场中,开发中的大部分设备都是以某种形式的Linux为基础的。具有现成Linux发行版的低成本电路板的普及应用是这方面的关键驱动因素。而获取硬件,构建
随着对其他AI应用程序需求的增长,企业将需要投资有助于其加快数据科学流程的技术。然而:实施和优化机器学习模型只是数据科学挑战的一部分。 实际上,数据科学家必须执行的绝大多数工作通常与ML
不管你是机器学习的初学者,还是中级程序员,你都可能此问题感到困惑。如何建立备忘单?从本文中你能学到什么? 在机器学习中,没有任何一种方案可以解决所有问题。由于算法种类繁多,很难找出正确的
美陆军联合工业部门研究人员共同研发一种神经网络衡量标准,用于评估下一代人工智能和机器学习算法的可靠性与可信度。 背景 深度神经网络(DNNs)是一种利用训练数据学习的机
企业选择错误的人工智能存储平台可能会产生严重影响。因此,人们需要了解可能影响企业选择人工智能数据存储策略的6个准则。 人工智能和机器学习如今已成为企业最重要的两个工具,可帮助企
隐私,在这个时代早已是伪命题。 为了在一定程度上重建隐私保障,近期一系列立法举措(包括欧洲的〈通用数据保护条例〉以及美国的〈加利福尼亚州消费者隐私法〉)对于清除个人信息做出了相关规定。但
1956年的夏天,一场在美国达特茅斯(Dartmouth)大学召开的学术会议,“人工智能”(artificialintelligence)第一次被提出,多年以后该会议也被认定为全球人工智能研究的
很多企业可能对采用人工智能还没有做好准备,因此从单个项目开始可能是一个很好的开始。首席信息官在早期人工智能项目中应该有什么收获? 谷歌公司是使用人工智能的先驱之一,在短短的时间
您可能已经拥有了所谓的“智能家居”,将灯光或音乐连接到语音控制技术(例如Alexa或Siri)。但是,当研究人员谈论智能家居时,我们通常指的是利用人工智能来学习您的习惯并自动响应这些习惯而自动调
半个世纪以来,人工智能一直是计算技术发展的梦想,它总是遥不可及。但是有许多方法可以部署产生实际收益的人工智能。 20世纪60年代的人们对人工智能充满了美好的未来愿景,但这一前景在半个世纪
半个世纪以来,人工智能一直是计算技术发展的梦想,它总是遥不可及。但是有许多方法可以部署产生实际收益的人工智能。 20世纪60年代的人们对人工智能充满了美好的未来愿景,但这一前景
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
一项新的数据集揭示了人工智能在推理方面的糟糕程度,并表明一种新的混合方法可能是最好的解决方法。 问题:名为“CLEVRER”的数据集包括2万个合成视频短片和超过30万个基于视频中事件的问
(文章来源:科技报告与资讯) 为了完成设计上的任务,移动机器人应该能够有效地导航现实世界的环境,避免人类或周围环境中的其他障碍。虽然静态对象通常很容易被机器人检测和规避,但是避免移动的人
浙江大学医学院附属第二医院、转化医学研究院周民研究员团队研制出一款微纳机器人,以微藻作为活体支架,“穿上”磁性涂层外衣,靶向输送至肿瘤组织改善肿瘤乏氧微环境,实现磁共振、荧光、光声三模态医学影像
安全生产是社会发展永恒的主题,是一切工作的真谛。 对于工业生产企业而言,由于业务连续性强、系统复杂,大量生产设备相互联系、耦合紧密,而且具有功率大、运转速度高的特点。安全生产更是保证从业
“人类创造技术的节奏正在加速,技术的力量也正以指数级的速度在增长。指数级的增长是具有迷惑性的,它始于极微小的增长,随后又以不可思议的速度爆炸式地增长——如果一个人没有仔细留意它的发展趋势,这种增