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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)到2030年將有望為全球經(jīng)濟貢獻14.2萬億美元
據(jù)物聯(lián)網(wǎng)咨詢集團聲稱，到2020年物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟估計產(chǎn)值3萬億美元，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)到時將占到一半左右的收入。同時，埃森哲估計到2030年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有望為全球經(jīng)濟貢獻14.2萬億美元。 這些數(shù)字
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全球自動駕駛汽車在硬件和軟件上的技術總結
（文章來源：車智） 進入到2020年，自動駕駛技術走到了需要規(guī)模商業(yè)化證明技術價值的時候。不管是封閉或半封閉場景的礦區(qū)、港口和園區(qū)，還是公開道路的RoboTaxi、RoboTruck等，
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哪些行業(yè)需要被人工智能來顛覆一下
2020年，我們將看到人工智能和機器學習技術對新興行業(yè)的持續(xù)性影響，這不僅對企業(yè)帶來幫助，而且還將對消費者有所幫助。 以消費者為中心的人工智能和自動化應用正在幫助消除一些公眾的
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Web 前端可以在人工智能時代做什么
最近做了一個項目，通過爬蟲去抓取頁面快照，然后對頁面兼容性進行全面測試。但是遇到一個問題，抓取到海量頁面之后，難道還要人工去分析嗎？ 類似的場景并不會少，是否可以讓機器去幫我們實現(xiàn)，最終
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人工智能對于數(shù)據(jù)中心存在什么影響
據(jù)IHS Markit估計，到2025年，涵蓋硬件和軟件的AI系統(tǒng)的全球收入將達到近1萬億美元，復合年增長率達28%。 具體來看，人工智能在汽車、制造、醫(yī)療和國防行業(yè)的應用將最為廣泛;數(shù)
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2020年需要知道人工智能哪些事情
有人預言，在2020年，人工智能將迎來重大飛躍。 無風不起浪，未必是空穴來風。 近年來，在各種電視節(jié)目和科幻小說中，人工智能的出鏡率可謂相當高。 其實在現(xiàn)實生活
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人工智能和機器學習對組織存在怎樣影響
如今，數(shù)字科學對于企業(yè)來說，顯得愈發(fā)地“誘人”。但是若要正確地看待數(shù)字科學，我們亟需了解下面一個問題：數(shù)字科學到底能為我們的業(yè)務發(fā)展做什么，不能為我們的業(yè)務發(fā)展做什么。 毫無疑問，很多機
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什么情況應該讓人工智能上場
如今有關人工智能的炒作多得令人眼花繚亂。各個行業(yè)都極力采用這種技術，以獲得相對于其他企業(yè)的競爭優(yōu)勢——降低運營成本，并改善客戶體驗。但是，你的企業(yè)真的需要人工智能解決方案嗎？ 一些企業(yè)表
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聊天機器人的體系結構是怎樣的
分析聊天機器人，因其是在現(xiàn)實生活中利用人工智能最流行，被最廣泛采用和使用門檻最低的方式之一。 如果你曾經(jīng)使用過客戶支持的在線聊天服務，你可能會發(fā)現(xiàn)你的“聊天對象”很“笨拙”和“呆板”，像
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機器學習和超聲技術相結合可以用來診斷甲狀腺結節(jié)
根據(jù)JAMA耳鼻喉科發(fā)表的新發(fā)現(xiàn)，將機器學習和超聲技術相結合可以幫助醫(yī)療保健人員診斷甲狀腺結節(jié)。 ? 在評估甲狀腺結節(jié)時，通常下一步是超聲檢查，活檢和細針穿刺(FNA)檢查
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人工智能將會發(fā)展到無所不能？
越來越多的人工智能（AI）投入實際應用，包括在線客服、網(wǎng)絡搜尋、甚至臉書上的訊息呈現(xiàn)，背后其實都是靠強大的算法執(zhí)行。只不過，AI本身的局限性，也將在投入應用越來越明顯，這也將是決定AI乃至于人類
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機器學習法發(fā)現(xiàn)了可幫助抗生素殺死細菌的機制
（文章來源：動脈網(wǎng)） 大多數(shù)抗生素的作用原理是對核心功能的干擾，例如DNA復制或細菌細胞壁的構建。然而，這些都只是抗生素起作用的一部分。在一項關于抗生素作用的新研究中，麻省理工學院的研究
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人工智能助力血液測試 可使用機器學習尋找肺癌跡象
據(jù)外媒報道，美國的一組科學家最近開發(fā)了一種血液測試，該血液測試使用機器學習來尋找肺癌的跡象。 據(jù)悉，該系統(tǒng)仍處于開發(fā)初期，最終可能取代CT掃描，作為疑似肺癌患者的一線篩查手段。
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如何進行人工智能領域的人才培養(yǎng)
拒絕簡單“拼盤化” AI人才培養(yǎng)探索深度融合新模式 人工智能專業(yè)領域非常寬泛，應用層次更是如此，應該采用“人工智能+X”的復合發(fā)展模式，推動人工智能高端人才建設，完善人工智能領域?qū)W科布局
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機器學習或?qū)⒛軌蚪鉀Q時空問題
（文章來源：網(wǎng)絡整理） 神經(jīng)網(wǎng)絡能夠以一種流行的方法進行重要的計算，以統(tǒng)一廣義相對論的量子力學。 去年，令人驚嘆的發(fā)現(xiàn)是，事件地平線望遠鏡向世界展示了黑洞陰影的第一個視圖。但是黑
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COVID-19會為AI和機器學習創(chuàng)造重要的高光時刻嗎
（文章來源：網(wǎng)絡整理） COVID-19至少在短期內(nèi)將改變我們大多數(shù)人的生活和工作方式。對于通常依靠大量人工來審核內(nèi)容的Facebook，Twitter和Google等科技公司，這也構成
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全自動機器學習系統(tǒng)診斷COVID-19，無需人工輔助可極速完成
（文章來源：前瞻網(wǎng)） 新冠肺炎已在全球范圍內(nèi)傳播，許多地區(qū)的醫(yī)療資源不足?？焖僭\斷COVID-19，發(fā)現(xiàn)預后差的高危患者，對早期預防和優(yōu)化醫(yī)療資源具有重要意義。 機器學習已經(jīng)被利
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研究人員實現(xiàn)無創(chuàng)早期肺癌篩查，以機器學習為基礎
（文章來源：36氪） 根據(jù) Nature 雜志發(fā)表的一項研究，斯坦福大學研究人員開發(fā)了一種機器學習方法，能夠?qū)崿F(xiàn)早期肺癌患者的鑒別篩查。這一方法基于檢測血樣中的腫瘤源性 DNA（即液體活
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機器學習對物聯(lián)網(wǎng)有沒有影響
現(xiàn)今，物聯(lián)網(wǎng)設備無處不在，不像以往一樣讓人一看到就覺得驚奇。全世界正在使用的物聯(lián)網(wǎng)設備共有大約64億件，其中包括工業(yè)和家庭使用的各種裝置。在我們開始深入探討消費型物聯(lián)網(wǎng)之前，你可以先想想看以下這
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你需要了解機器學習的技巧
一名25歲的男性駕駛員正在查看他的智能手機，這時，擁堵的車流開始移動。就在他踩下油門時，前方車輛由于擁堵而急剎車。眼看就要發(fā)生碰撞，幸好車載雷達系統(tǒng)以迅雷不及掩耳之勢介入進來，配有自動停車起步功
