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機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯存在什么局限
機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯對(duì)于人們的交流非常有益，但是它們也有其局限性。 機(jī)器學(xué)習(xí)為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機(jī)會(huì)，他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)翻譯營(yíng)銷材料和其他文獻(xiàn)。但是，這些人工智能解決方案可能并不總是很好
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人工智能對(duì)于采礦業(yè)有什么影響
在把數(shù)據(jù)與挖掘兩個(gè)字眼結(jié)合在一起時(shí)，大家首先想到的可能是IT與技術(shù)共同從企業(yè)數(shù)據(jù)當(dāng)中提取價(jià)值的場(chǎng)景。事實(shí)上，數(shù)據(jù)與智能完全能夠在真正的“挖掘現(xiàn)場(chǎng)”迸發(fā)可觀的能量，并且其中帶來(lái)的價(jià)值則是實(shí)實(shí)在在的
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大數(shù)據(jù)和人工智能怎樣一起工作
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何幫助組織從大數(shù)據(jù)中獲得更好的業(yè)務(wù)見解？需要了解人工智能和大數(shù)據(jù)分析的下一步發(fā)展。 大數(shù)據(jù)技術(shù)并不像幾年前那樣廣受關(guān)注，但這并不意味著大數(shù)據(jù)技術(shù)沒有得到發(fā)展
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人工智能對(duì)于醫(yī)療保健行業(yè)有什么影響
人工智能醫(yī)療公司的首席執(zhí)行官對(duì)于人工智能在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用，如何購(gòu)買人工智能解決方案，以及人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了闡述。 在人工智能應(yīng)用的許多例子中，醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智
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機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析存在什么差異
如今，認(rèn)知學(xué)習(xí)的應(yīng)用比以往更為普遍。通常意義上講，認(rèn)知學(xué)習(xí)與認(rèn)知計(jì)算就是涉及AI技術(shù)與信號(hào)處理的操作過(guò)程或技術(shù)平臺(tái)。 AI是刺激商業(yè)發(fā)展的一顆新星，取代了以往的資本和勞動(dòng)力的投入。它同樣
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人工智能如何用于診斷疾病
醫(yī)療保健行業(yè)一直都是創(chuàng)新先行者。然而，疾病和病毒不斷地變種，給醫(yī)療保健行業(yè)帶來(lái)一定的挑戰(zhàn)，現(xiàn)在借助人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該行業(yè)迎來(lái)了新機(jī)遇。 ▲ 圖：醫(yī)療科技概念及醫(yī)
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機(jī)器學(xué)習(xí)適合云計(jì)算運(yùn)維嗎
為云計(jì)算服務(wù)團(tuán)隊(duì)提供機(jī)器學(xué)習(xí)功能的系統(tǒng)不僅是一個(gè)錯(cuò)誤，而且也是危險(xiǎn)的。 一家公司的云平臺(tái)在一個(gè)周末發(fā)生故障，該公司云計(jì)算運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)試圖研究和探討發(fā)生了什么問(wèn)題。似乎有幾個(gè)系統(tǒng)與一
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人工智能或許取得怎樣的新成績(jī)
參與者說(shuō)出50句話時(shí)會(huì)收集他們的神經(jīng)活動(dòng)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以預(yù)測(cè)所收集數(shù)據(jù)的含義。該系統(tǒng)的精度各不相同，但結(jié)果令人鼓舞。 這只是一個(gè)開始，但是卻非常令人興奮：將大腦活動(dòng)轉(zhuǎn)化為文本的系統(tǒng)。對(duì)
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機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)如何讓應(yīng)用程序變得更加容易
新消息：谷歌發(fā)布了免費(fèi)的開源軟件，這將使構(gòu)建量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序變得更加容易。TensorFlow Quantum是谷歌廣受歡迎的TensorFlow工具包的一個(gè)附加組件，該工具包自2015年推
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AI 前沿理論成果轉(zhuǎn)化的速度怎樣加快
人工智能已成為國(guó)際學(xué)術(shù)的新熱點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎和城市建設(shè)的新機(jī)遇，世界各國(guó)爭(zhēng)相將其作為未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。將“科研觸手”伸向產(chǎn)業(yè)革命的前端。成立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，能夠形成高端人才積聚效應(yīng)，
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法未來(lái)將徹底改變殘疾人的生活
參與者說(shuō)出50句話時(shí)會(huì)收集他們的神經(jīng)活動(dòng)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以預(yù)測(cè)所收集數(shù)據(jù)的含義。該系統(tǒng)的精度各不相同，但結(jié)果令人鼓舞。 這只是一個(gè)開始，但是卻非常令人興奮：將大腦活動(dòng)轉(zhuǎn)化為文本的系統(tǒng)。對(duì)
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無(wú)論我們提供多少數(shù)據(jù)，人工智能都無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)
（文章來(lái)源：黑科技密探） 普林斯頓大學(xué)的3位社會(huì)科學(xué)家最近對(duì)160個(gè)研究小組進(jìn)行了一項(xiàng)大規(guī)模實(shí)驗(yàn)，以查看他們中是否有一個(gè)能預(yù)測(cè)孩子的生活會(huì)如何。為參與者提供了15年的數(shù)據(jù)，并允許他們使用
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機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題
作者： Wil Michiels 教授（博士），恩智浦半導(dǎo)體安全架構(gòu)師 機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題 假設(shè)一家公司主要生產(chǎn)對(duì)于客戶的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要的設(shè)備。為了避免發(fā)生故障而
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機(jī)器學(xué)習(xí)在安全方面有怎樣的用例
機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)更好地了解自身面臨的安全威脅，幫助員工專注于更有價(jià)值的戰(zhàn)略任務(wù)。同時(shí)，它還可能是解決下一輪WannaCry風(fēng)波的有力武器。 20世紀(jì)中期，Arthur Samuel在
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哪些技術(shù)對(duì)人工智能比較重要
人工智能是目前最備受矚目的行業(yè)，在未來(lái)還會(huì)有更多的子產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)比如機(jī)器人、智能傳感器、可穿戴設(shè)備等。同時(shí)，人工智能技術(shù)的發(fā)展還將讓許多舊產(chǎn)業(yè)發(fā)生巨大的變革和創(chuàng)新。 計(jì)算機(jī)視覺 計(jì)算
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AI人才培養(yǎng)應(yīng)該是怎樣的模式
人工智能專業(yè)領(lǐng)域非常寬泛，應(yīng)用層次更是如此，應(yīng)該采用“人工智能+X”的復(fù)合發(fā)展模式，推動(dòng)人工智能高端人才建設(shè)，完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局。 “人工智能教育已經(jīng)迎來(lái)一個(gè)新的熱潮?！敝袊?guó)人工智
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人工智能的現(xiàn)狀怎樣
從1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出AI開始，AI的研究經(jīng)歷幾次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中，不可否認(rèn)的是，AI無(wú)論是在理論還是實(shí)踐中都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。尤其是近期以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)取得了
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研究人員正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)電池的健康狀況和使用壽命
預(yù)測(cè)鋰電池的健康狀況和剩余使用壽命是限制電動(dòng)汽車廣泛使用的一大難題。隨著時(shí)間的推移，電池性能會(huì)通過(guò)一系列復(fù)雜的精細(xì)化學(xué)過(guò)程而下降。單獨(dú)來(lái)看，這些過(guò)程對(duì)電池性能沒有太大的影響，但合在一起，它們會(huì)嚴(yán)
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現(xiàn)在的人工智能智商怎么樣
你如何教導(dǎo)機(jī)器？ Facebook的人工智能研究總監(jiān)Yann LeCun：如何為機(jī)器制定教學(xué)計(jì)劃。 人工智能的傳統(tǒng)定義是，機(jī)器以通常我們認(rèn)為屬于人類的方式，來(lái)執(zhí)行任務(wù)和解決問(wèn)題。
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AI技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)趨勢(shì)分析
從1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出AI開始，AI的研究經(jīng)歷幾次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中，不可否認(rèn)的是，AI無(wú)論是在理論還是實(shí)踐中都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。尤其是近期以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)取得了
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