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戴琼海院士:人工智能未来的理解与创造人类社会的发展就是不断发现、理解与创造的过程。原始社会利用工具解决生活问题,发现现象并理解现象背后的规律,进而改造甚至创造这个世界,这就是人类社会发展的脉络。日期:2022年11月01日标签: 人工智能
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超高效人工光电神经元成真?速度比自然神经元快3万倍AI 系统越来越受限于为实现其功能的硬件。现在,一种新的超导光子电路问世,它可模拟脑细胞之间的连接。这仅需消耗人类具有同类功能细胞能量的 0 3% ,而运行速度却可提高约 30000 倍。日期:2022年10月31日标签: 人工智能
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重塑IT和业务未来的趋势加速迭代的新技术正在不断冲击市场,人们很容易对这种冲击力感到麻木。虽然每一项技术都有改变(甚至可以说是“革命”)商业世界的雄心,但我们对一些更有意义的技术趋势的分析,提供了日期:2022年10月27日标签: 人工智能
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2022年深度学习的发展趋势与问题我们将人工智能(AI)深度学习的又一年激动人心的发展抛在身后——这一年充满了显着的进步、争议,当然还有争议。在我们结束 2022 年并准备迎接 2023 年的到来之际,以下是今年深度学习领域日期:2022年10月25日标签: 人工智能
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人类反超 AI:DeepMind 用 AI 打破矩阵乘法计算速...来自奥地利林茨约翰·开普勒大学的研究人员 Manuel Kauers 和 Jakob Moosbauer 在其最新工作中表示,他们已经打破 AlphaTensor 的矩阵乘法记录。日期:2022年10月20日标签: 人工智能
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无人机如何赋能智慧城市当我们考虑一个城市时,它是巨大而复杂的。除非能飞,否则从各个方面收集数据是一项极具挑战性的工作。直升机速度慢,且危险,增加了城市的整体碳排放。另一方面,无人机体积小而灵活日期:2022年10月19日标签: 人工智能
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多传感器融合趋势下 实现高级别自动驾驶的三大关键激光雷达则可以弥补毫米波雷达不能识别障碍物具体形状的缺点。因而要想融合不同传感器的收集到外界数据为控制器执行决策提供依据,就需要经过多传感器融合算法处理形成全景感知。日期:2022年10月18日标签: 人工智能
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突发!半导体行业巨变,机器人也危险了同时有知情人士表示,宣布的措施还将包括正式限制生产14纳米或更先进芯片的技术,也将把更多中国实体纳入所谓外国直接产品规则适用范围。日期:2022年10月12日标签: 人工智能
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把控风险,制造业用人工智能适应采购变化这面对难以预测的全球经济态势,跨国制造商的任务就是有效把控风险,优化考虑数字化转型、优化MRO(维护、维修、运行)支出分析,并将供应商智能解决方案纳入采购流程。些改革的目的,日期:2022年10月11日标签: 人工智能
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量子CNN对数据集的测试准确率高,但存在局限性本文提供了经典深度学习方法和量子深度学习方法的比较,并讨论了利用量子层(包括强纠缠电路)生成预测的 QCNN ,分析量子深度学习的好处和局限性。日期:2022年10月10日标签: 人工智能
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张钹院士:防范人工智能安全风险将一张“神奇贴纸”贴在脸上,就能让人脸识别门禁系统出现误判,毫无防备地为陌生人打开大门;把这张“贴纸”放在眼镜上对准手机,就能解锁其人脸识别系统,获取用户信息如入无人之境日期:2022年09月30日标签: 人工智能
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2022 年下半年数据和人工智能技术预测当我们从 2022 年展会的中场休息中脱颖而出时,是时候盘点一下我们今年在大数据、高级分析和人工智能方面取得的进展,并评估我们接下来可能会走向何方。日期:2022年09月27日标签: 人工智能
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深度伪造与国家安全:基于总体国家安全观的视角深度伪造是人工智能技术和数字技术发展的产物,自2017年第一个深度伪造的作品出现,深度伪造正在世界范围内快速扩散。日期:2022年09月26日标签: 人工智能
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到2026年,全球人工智能支出将达3000亿欧元据IDC的一项新市场预测,人工智能解决方案的全球市场价值将在 2022 年接近 4500 亿美元,并将在未来五年内继续增长。日期:2022年09月22日标签: 人工智能
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边缘人工智能:五个趋势值得关注据预测,边缘人工智能市场将从2021年的140万美元增长到2027年的800万美元,复合年增长率为29 8%。这种增长将在很大程度上来自物联网的人工智能、可穿戴消费设备,以及5G网络中对更快计算的需日期:2022年09月20日标签: 人工智能
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人工智能如何改变ERP?研究机构将人工智能定义为“计算机控制的机器人执行通常与人类相关的任务的能力”。将人工智能软件和技术应用于ERP解决方案被称为ERP中的人工智能。日期:2022年09月19日标签: 人工智能
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机器学习中的集成方法概述想象一下,你正在网上购物,你发现有两家店铺销售同一种商品,它们的评分相同。然而,第一家只有一个人评分,第二家有 100 人评分。您会更信任哪个评分呢?日期:2022年09月16日标签: 人工智能
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为什么机器学习中的数据要用向量/矩阵来表示?在数据科学和机器学习中,我们经常将数据表示为向量和矩阵。在数学和物理中,向量被定义大小和方向的量(例如,距离向量)。然而,通常我们处理的数据不一定会遵循向量的定义,但但我们日期:2022年09月15日标签: 人工智能
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最新AI技术无创解码“大脑语言”,准确率达73%据报道,目前,人工智能技术使得非侵入式大脑解码技术更进一步!尽管该技术尚不能使无法语言交流人群像正常人那样谈笑风声,但可使科学家精准解码他们的语音内容。日期:2022年09月14日标签: 人工智能