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計劃通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)2020年登入火星
火星2020是一個雄心勃勃的計劃。美國宇航局計劃用1.25個火星年，即28個地球月收集20份火星巖芯和土壤樣本——如果沒有人工智能，這項任務就不可能完成，因為探測器會
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支持向量機給機器學習創(chuàng)建了較好的理論框架
機器學習（Machine Learning， ML）的目的是根據(jù)給定的訓練樣本求對某系統(tǒng)輸入輸出之間依賴關系的估計，使它（這種關系）能夠?qū)ξ粗敵鲎龀霰M可能準確地預測。機器學習至今沒有一個精 確
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人工智能技術(shù)發(fā)展的方向：ML和DL
人工智能（ArTIficial Intelligence），英文縮寫為AI。AI是一門讓機器變得智能的科學研究，讓機器像人類一樣具備解決某些特定問題的能力。其實，AI可不是什么新事物，早在上世紀
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機器學習將會帶來不一樣的教育體驗
誰會想到，自動駕駛汽車的故事竟然會成真，甚至機器學習算法能夠帶動計算機與人類交流、駕駛汽車、玩游戲，也可以做人類無法做到的事情。數(shù)學算法驅(qū)動的機器學習以及科學創(chuàng)新已經(jīng)成為我們生活的重要組成部分。
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機器學習成就了互聯(lián)網(wǎng)搜索
當你打開互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，輸入關鍵詞尋找并得到想要的鏈接時，“機器學習”已經(jīng)貫穿整個過程：搜索到的內(nèi)容是機器根據(jù)無數(shù)人搜索關鍵詞的統(tǒng)計結(jié)果，返回的最可能被需要的目標信息；而
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人工智能技術(shù)與潛艇相碰撞，技術(shù)提高一個新水平
據(jù)報道，一名資深研究人士表示，中國正在用人工智能(AI)升級核潛艇的電腦系統(tǒng)，以提高指揮人員的潛在思維能力。這名科研人員說，人工智能增強版潛艇不但能讓龐大的中國海軍在未來戰(zhàn)爭占得先機，而且能夠?qū)?/p>
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工業(yè)4.0轉(zhuǎn)型四大主流趨勢需知
工業(yè)4.0可確保企業(yè)在相關產(chǎn)業(yè)維持競爭力，數(shù)碼轉(zhuǎn)型(digital transformaTIon)是未來成功的關鍵，企業(yè)必須關注與掌握工業(yè)4.0的數(shù)碼轉(zhuǎn)型趨勢，唯有全面數(shù)碼化(digiTIzaT
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關于人工智能領域ID3算法分析
前言：人工智能機器學習有關算法內(nèi)容，人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下ID3算法。 Hunt、Marin、和 Stone于19
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重點探討人工智能領域的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)
前言：人工智能機器學習有關算法內(nèi)容，人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）算法。 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）現(xiàn)已成為國際上神
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按下時光暫停鍵看看人工智能的“今生”，才能發(fā)現(xiàn)它的重要性
有沒有想過，如果可以，我們突然按下時光暫停鍵，這個世界會有哪些不同？ 你對著Siri點播你最喜愛的泰勒專輯《red》，對著人臉識別的簽到系統(tǒng)微微一笑，看著各類新聞APP量身定制所需信息&
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機器學習變得越來越容易，軟件工程仍舊很難
在過去的五年中，機器學習變得更加容易而軟件工程比以往更加復雜。對于軟件工程師來說，這是好事，但對機器學習專家卻不是。這是機器學習向軟件工程，數(shù)據(jù)科學向數(shù)據(jù)分析的發(fā)展過程。機器學習工具正變得越來越友好G
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中美兩國在人工智能領域的競爭
消息報道，今年7月份中國政府出臺了一項新戰(zhàn)略，其目標明確：三年內(nèi)在人工智能技術(shù)發(fā)展方面趕超美國，到2030年成為世界領先者。而上月科技部明確了政府計劃的一些細節(jié)。這樣一來，作為機器學習芯片的
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人工智能要用來強化我們自己，而不是將控制權(quán)交給人工智能
人工智能如今已經(jīng)有能力替我們做決定，這讓我們，讓這個世界都為之興奮。但總有一個揮之不去的問題或者說“隱患”：誰將成為仆人，誰將成為主人？我們應該從不同的角度來看待人工智能
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“第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會”開幕：講述第四范式先知3.0的定位
“第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會”在浙江烏鎮(zhèn)開幕。領先的人工智能技術(shù)與服務提供商第四范式受邀參加大會，并發(fā)布了全新升級的“第四范式先知”3.0產(chǎn)品。 &
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2020年慕尼黑上海電子展：ST榮耀歸來，3大展品驚艷展會
一年一度的慕尼黑上海電子展于日前圓滿落幕。作為意法半導體今年的展會首秀。
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機器學習是人工智能的核心，那你知道機器學習技術(shù)的難點在哪里嗎？
人工智能是一門交叉學科，從被提出到現(xiàn)在也有六十多年的歷史，目前仍處在AI初級階段。之所以發(fā)展緩慢的一個重要原因是人工智能的技術(shù)難度很高，它涉及計算機、心理學、哲學等，對從業(yè)者要求很高，目前國內(nèi)從
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使用Kubeflow構(gòu)建機器學習流水線
在此前的文章中，我已經(jīng)向你介紹了Kubeflow，這是一個為團隊設置的機器學習平臺，需要構(gòu)建機器學習流水線。 在本文中，我們將了解如何采用現(xiàn)有的機器學習詳細并將其變成Kubeflow的機器學習流水線，
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當AI有了心智，會于人類一樣嗎？
任何同Siri或Alexa有過令人沮喪的互動體驗的人都知道，數(shù)字助理無法同人類媲美。而它們需要的是被心理學家稱為“心智理論”的東西—— 一種意
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美國研究人員，用機器學習，實現(xiàn)讓機器人在不平路面上自由行走
不少機器人生產(chǎn)商，都極力研發(fā)可在地上自由行走的兩足或四足機器人。最大目標是希望取代滾輪，走過崎嶇的路面。有美國研究人員，就制作出用兩足行走，兼能在表面積細小的踏腳石上行走。高低起伏不同的踏腳石，
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想玩人工智能一定要保護好知識產(chǎn)權(quán)
據(jù)報道，Uber申請了一項很有意思的人工智能專利：通過機器學習技術(shù)來判斷使用APP約車的乘客是否處于醉酒狀態(tài)，然后為其定制乘車服務，比如讓接受過醉酒乘客服務培訓的司機前往接送。 產(chǎn)品未出
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