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深度学习的发展，与由此引发的气候变化问题
人脑是一种效率极高的智能来源，但目前的AI还达不到这样的水平。 本月早些时候，OpenAI宣布已经构建起有史以来规模最大的AI模型。这套惊人的模型名为GPT-3，已经成为令人印象深刻的伟大技术成就。但
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英特尔发布OpenVINO工具包 可加速深度学习
英特尔在京举办以“智能端到端，英特尔变革物联网”为主题的视觉解决方案及策略发布会，分享了最新的视觉处理技术及研究进展，正式在中国发布专注于加速深度学习并将视觉数据转换
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智能系统会是人工智能的未来吗？
从AI School到AI Lab，微软一直在为推进人工智能普及化、降低AI开发门槛做出努力。在微软亚洲研究院副院长、人工智能系统联合中心负责人周礼栋博士看来，突破目前深度学习瓶颈的一大关键
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用AI进行制药可减少一半的成本，“救命药”是否人人都能吃得起？
最近“救命药”格列卫因为一部电影成为热词。对于慢性白血病患者而言，格列卫作为特效药需要终生服用，一盒格列卫的市场售价高达2.35万元，一年仅维持生命的成本就需要近30万元。 不仅仅是格列
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如何抢占人工智能战略制高点？深度学习是重点！
深度学习框架是新一轮人工智能跨越发展的核心引擎，也是全球科技创新和产业发展的前沿阵地。近年来，各国竞相布局深度学习框架，力争抢占该领域的制高点。现阶段，我国人工智能发展存在深度学习框架面临国际战
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环信机器人：拥有深度学习和机器学习的智能客服系统，人机协作解决难题
客服作为企业直接接触用户和消费者的重要环节，在很大程度上影响着企业的销售业绩、服务质量以及品牌建设。因此对一些重服务和销售的行业来说，招聘大量客服人员必不可少。但是由于客服人员工资低、工作强度大
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知识普及：卷积神经网络模型是怎样工作的？可以做些什么？
在走进深度学习的过程中，最吸引作者的是一些用于给对象分类的模型。最新的科研结果表示，这类模型已经可以在实时视频中对多个对象进行检测。而这就要归功于计算机视觉领域最新的技术革新。 众所周知
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大华推出“慧”系列AI出入口抓拍摄像机，让停车不再堵
随着人工智能技术的飞速发展，“AI”已不再遥不可及，“视频+AI”的技术，已让生活的方方面面，充满可能性。这一次，“AI”来到了停车场出入口。大华股份最新推出 “慧”系列AI出入口抓拍相机，
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工博会：自动化机器人的交流盛会
金秋九月是丰收的季节，我国工业自动化和机器人行业也迎来了丰收季。9月19-23日，中国工博会在上海国家会展中心隆重召开。而作为“国内轻量型工业机器人领导者”——李群自动化已连续多年参展，此次
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注重交互将是企业服务机器人未来大趋势
人工智能有三大领域：视觉、语音、语义。其中，图像和语音算法成熟度已经很高，且要远远高于语义。在中文机器阅读理解比赛中，人的准确率大概是 95%，机器做到的最高水平只有 80%，还有 15%
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深度学习助攻超分辨率 商汤科技联手vivo X23幻彩版突破画质“高地”
日前，国内知名手机品牌vivo推出光感美学再升级的X23幻彩版，其全息幻彩的极致设计赋予了这款机型时尚魅·力；与此同时，vivo X23幻彩版所为人称道的超清拍摄率先应用了业内领先的超分辨率
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深度学习颠覆了传统生物识别技术，未来生物识别技术的应用领域将更加广泛
目前在安防领域应用较为普遍的生物特征识别技术就包含了一部分以计算机视觉为技术基础的人员身份特征，除了人脸、步态，涉及身份认证还有指纹、虹膜、掌纹、静脉等等，这些都是依靠计算机视觉技术进行图像模式
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人工智能芯片的DNA
（本文由新思科技供稿，电子发烧友平台发布） 过去十年间，几项技术的进步使人工智能 （AI）成为最令人振奋的技术之一。2012年，Geoffrey Everest Hinton在Image
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以智能手机和智能音箱为突破点，联发科如何在人工智能时代实现逆袭？
（本站原创，作者：章鹰，电子发烧友执行副主编） 据最新台湾自由时报报道，亚系外资出具报告看好联发科2019年营收可望年增7%，因新品加入，有助产品组合，预估毛利率将由今年的38%增至39
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赛灵思推出首款ACAP芯片，面向人工智能推理市场
赛灵思刚刚推出了首款ACAP芯片； 新芯片面向人工智能推理市场，预计该市场将比英伟达目前主导的人工智能训练市场更大； 有朝一日，赛灵思会像英伟达一样成为数据中心市场的主要选手吗？
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人工智能在半导体市场的发展潜力及其意义
人工智能处理器正在重振全球半导体行业，促使至少一家市场跟踪者预测，未来5年人工智能芯片应用将增长三倍。 IHSMarkit在本周发布的一项人工智能应用调查中预测，到2025年，人工智能应用将从2019
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人工智能是芯片行业的新起点 更是革命的开始
人工智能开始影响半导体设计，因为架构师开始利用人工智能技术来提高芯片的性能、降低芯片功耗，为未来芯片的开发、制造和更新奠定了基础。 人工智能和机器学习以及深度学习子集可用于极大地改善芯片
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值得研究的四大机器学习策略分析
机器学习有四种广受认可的形式：监督式、无监督式、半监督式和强化式。在研究文献中，这些形式得到了深入的探讨。它们也被纳入了大多数机器学习算法的入门课程。下表对这四种形式作了总结。
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英特尔宋继强：坚持科研的长期主义 推动AI向3.0时代跃迁
英特尔宋继强从科技从业者角度，聊一聊抗疫与AI新应用的关系。
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传统社交数据爆发式增长 Facebook AI实验室利用AI技术5年逆袭
坚持5年能得到什么？ 马云说，“对于一家创业公司而言，能坚持做5年，就一定是‘牛’的。” 同理，对于一家传统互联网公司而言，能坚持5年用新技术为原有业务改头换面，更牛。
