董明珠表示,当今世界是开放互联的有机整体,不应该争论哪个国家会更好,而要讨论哪家企业会更好,更先进,而一个企业应该抓住技术创行带来的优势,共创一个共赢共享的时代。
根据韩联社近期的消息得知,三星在今年的3月13日和27日分别获得了两项无人机专利,不知道这是否预示着三星要开始涉足无人机行业了,不过有三星的加入,相信无人机行业将迎来一波新的浪潮。
机器人可以用来干家务,也可以用于暴力目的。如何划定机器人的用途界限?针对这个问题,人工智能(AI)领域产生了很大分歧。
从传统角度来看,一款成功的产品需要拥有稳定的功能,至少要满足甚至超出用户的期望,并且能够为业务的增长作出重大贡献。产品经理的主要职责包括设定和管理用户期望,定期收集可量化的反馈信息,严格地与工程师进行沟通,并确保产品能够应对业务和市场的不断变化。
人工智能、神经网络引擎成为当下智能手机的新设计理念,AI+智能手机的号角已经吹响。随着AI大爆发,各种AI概念让人眼花缭乱,手机上的AI也成了一大营销卖点。不少手机厂商借机浑水摸鱼,用AI这个概念来包装产品走量。
半导体设计和制造领域无疑是最有前景的一个领域。AI正在改变芯片设计机器学习/深度学习/人工智能(ML/DL/AI)的关键是了解设备如何对真实事件和刺激作出反应,以及如何优化未
过去30年,信息科技经历几次巨大的质变,经历e化、互联网化、移动化、社群化、云端运算,以及近年的大数据、工业4.0、物联网等等浪潮。从去年起,社会突然看见人工智能(AI)的威力及潜力,无论是产业或学研各界都对它充满期待。
在“腾讯AI Lab第二届学术论坛”上,腾讯副总裁姚星在开场致辞中宣布腾讯 AI Lab 的发展战略,并宣布了与 施普林格•自然集团(Springer Nature)旗下的自然科研(Nature Research)达成长期战略合作伙伴关系。双方将展开一系列合作,共同助力人工智能前沿研究。
All in AI 的百度,自然也不想错过智能家居这块蛋糕。而面对过去一直偏技术,硬件“硬”不起来的百度,陆奇又开启了新一轮的调整。
由于,人工智能(AI)担负工作与目前大多数计算机的运算工作有些不同。然而,AI隐含着分析预测、推理、直观的能力与功能。实时是最有创意的机器学习算法也受到现有机器硬件能力的束缚。
2017年3月5日,政府工作报告中指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。整整一年时间过去了,人工智能也再次被写入政府工作报告。
有别于一般泛用型的PC架构,嵌入式系统的定义,是为特定用途所设计的IT系统,近年来嵌入式在特定领域的发展加速,与过去相较,无论是深度或广度都有长足进展,主要原因除了IT技术本身的精进外,应用产业不断拓展出新的功能需求也是主因。
区块链被吹捧为一种新兴技术,它有可能对每个行业造成影响。区块链的分布式系统与当今使用的固有集中式操作系统相对立。采用分布式数据库架构形式,某些操作的记录和身份验证取决于多方的协议,而不仅仅是单一的权限。
西班牙巴塞罗那,正在举办的 MWC 展会上,作为国内头部阵营的华为尽管没有发布新款手机,却也没有闲着,除了带来最新一代的笔记本、平板电脑等新品外,这一次还将 Mate 10 保时捷版手机装在了保时捷 Panamera 汽车上,试图让它来帮忙完成自动驾驶。
据报道,一年一度的MWC 2018移动世界大会将在本月26日正式开幕,作为移动通讯技术市场最重要的展会,MWC向来是各大智能手机厂商发布产品、科技公司展示最新技术的舞台。
人工智能(AI)是现时每家公司都希望采用的科技,事关通过先进的 AI 技术,将可望减少人手!不过大家先别太高兴,事关人工智能亦会带来了一系列法规上的问题,假如你身处在一个依法治国的地方,便要多加留意啦!
据相关媒体 报道 ,中国芯片 90% 依赖进口,过去十年累计耗资高达 1.8 万亿美元。即便按照较低的汇率折算,也已经远超 10 万亿元人民币。然而,这几年中国的创业者和投资者都逐渐开始关注 AI 芯片,有观点认为在这个新的芯片领域,中国可以说和世界已经在同一个起跑线上了。
2017年,人工智能最火的风口一定是AI芯片。AI芯片的出现,与深度学习技术的成熟及应用密不可分。深度学习的过程可以简化理解为利用大量标注的数据进行训练,训练出一个行之有效的模型,再将这一模型运用于新数据的推断。
随着我国城镇化建设的持续推进,以及政府对平安城市、智慧城市建设及改造的重视,各行业对视频监控及视频应用的需求进一步提升,视频监控行业市场的规模将保持快速增长。
近日,基于美国国家仪器 (National Instruments,以下简称“NI”) 的PXI源测量单元 (SMU),专注利用人工智能驱动半导体测试测量的北京博达微科技有限公司 (简称“博达微”) 宣布推出最新基于机器学习的半导体参数化测试产品FS-Pro,真正将IV测试、CV测试、低频噪声 (1/f noise) 测试等常用低频特性测量集成于一体,实现在单台仪器内完成所有测试的需求,并将测试速度提升10倍,在低频噪声测试中将原本需要几十秒的测试时间缩短至5秒以内。