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人工智能和機器學習帶來的云安全問題

  • 　　人工智能和機器學習并不能解決所有IT世界的安全問題，盡管一些宣傳和炒作可能會暗示這一點。但是，謹慎使用這些技術可以使安全團隊在大規(guī)模運營時更加輕松。　　人工智能和機器學習已經(jīng)成為IT行業(yè)的流行術語，有時會被納入安全性營銷信息中。許多宣傳其算法能力的產(chǎn)品已經(jīng)投放市場，但有些產(chǎn)品的能力讓人質疑?！　C器學習包括收集數(shù)據(jù)、提取數(shù)據(jù)中的特定功能以訓練模型，以及對這些模型的應用和不斷調(diào)整以確保期望的結果。很多企業(yè)現(xiàn)在使用這些技術，但在安全性方面，當維度相對較小時最有效。機器學習在自動化技術方面尤其有用，這對于云
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  

人工智能和機器學習會帶來云安全問題

  • 人工智能和機器學習并不能解決所有IT世界的安全問題，盡管一些宣傳和炒作可能會暗示這一點。但是，謹慎使用這些技術可以使安全團隊在大規(guī)模運營時更加輕松。人工智能和機器學習已經(jīng)成為IT行業(yè)的流行術語，有時會被納入安全性營銷信息中。許多宣傳其算法能力的產(chǎn)品已經(jīng)投放市場，但有些產(chǎn)品的能力讓人質疑。
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  

2019年趨勢和創(chuàng)新，今年都有哪些看點？

  • 　　2019年看起來已經(jīng)像是一個不凡之年，一些重要的趨勢和創(chuàng)新似乎正在從多個方面顛覆變半導體行業(yè)。因此我們認為，探究一下讓未來12個月變得令人期待的技術是件很有意思的事情。這篇文章不是意法半導體的產(chǎn)品規(guī)劃，更不是什么市場預測，而是我們對當下行業(yè)流行趨勢的簡單概述?！　?0. 預測性維護　　由于傳感器等技術的巨大進步，預測性維護成為工業(yè)應用的新紀元。舉一個例子，現(xiàn)在用ISM330DLC等電容式MEMS傳感器替代壓電式MEMS器件開發(fā)系統(tǒng)，在節(jié)省成本的同時對性能的影響微乎其微。隨著預測性維護開始進入消費市場，
  • 關鍵字： 意法半導體  機器學習  MEMS  

AI持續(xù)升溫：2025年全球AI制造業(yè)市場規(guī)模將達172億美元

  • 全球第二大市場研究機構MarketsandMarkets日前發(fā)布報告稱，2018年AI制造市場規(guī)模為10億美元，預計到2025年這一數(shù)字將增長為172億美元，預測期(2018—2025年)內(nèi)的年復合增長率為49.5%。報告指出，大數(shù)據(jù)以及風險資本投資的增加是推動AI制造業(yè)市場不斷增長的主要因素。此外，不斷發(fā)展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化也進一步推動了AI制造業(yè)市場的增長。
  • 關鍵字： AI  計算機視覺  機器學習  

機器學習和云計算技術的數(shù)據(jù)未來

  • 　　機器學習和云計算技術在2019年仍然成為“熱門話題”。隨著技術的發(fā)展和進步，那些在機器學習和云計算采用方面不受重視的組織可能會發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們在行業(yè)市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功，組織必須將數(shù)據(jù)放在他們關注的平臺和中心。　　機器學習　　根據(jù)調(diào)研機構Gartner公司的調(diào)查，機器學習有望改變業(yè)務流程。它不僅可以重新配置勞動力，優(yōu)化基礎設施行為，還可以通過快速改進的決策制定和流程優(yōu)化來整合行業(yè)。　　而且，更加令人興奮的是人們正處在企業(yè)機器學習轉型的開始階段。機器學習將越來越成為核心
  • 關鍵字： 機器學習，云計算  

機器學習的崛起：從無人駕駛到AI醫(yī)療，人們已進入深度學習的新世界

  • 不久之前，人們還常說，計算機視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來，這句話要改寫了。計算機不僅能和大多數(shù)成年人一樣識別圖片中的物體，在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16 歲的青少年。更神奇的是，如今的計算機不再是被動按照指令識別和駕駛，而是像自然界的生命由數(shù)百萬年前開始進化那樣，自主地從經(jīng)驗中學習。
  • 關鍵字： 機器學習  深度學習  

機器學習在無人駕駛中的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

  • 1月10日，在青島舉行的2019國家智能產(chǎn)業(yè)峰會智能駕駛平行論壇上，孫振平研究員結合國內(nèi)外機器學習相關技術在智能駕駛領域的研究現(xiàn)狀和課題組近年來的一些研究成果，向與會人員分享了題為《機器學習在無人駕駛中的應用現(xiàn)狀及面臨挑戰(zhàn)》的精彩報告。
  • 關鍵字： 機器學習  無人駕駛  

人工智能浪潮下未來工作形態(tài)如何變革？

  • 隨著人工智能技術應用到標準化、重復性的機械自動化過程，銀行和保險等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少，而且在形式上也在發(fā)生改變?！鞍肴笋R智能”(即人機合作智能)在軟件編程等核心工作領域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結合，形成一種共生關系，推動生產(chǎn)率的顯著提升。
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  自然語言處理  

ZLG深度解析人臉識別核心技術

  • 　　隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，“人臉”也將成為數(shù)據(jù)的一部分，人臉識別如何實現(xiàn)?本文將為大家從人臉檢測、人臉定位、人臉校準以及人臉對比等方面詳細闡述人臉識別的原理與實現(xiàn)方式?！　‰S著計算機技術以及光學成像技術的發(fā)展，集成了人工智能、機器學習、視頻圖像處理等技術的人臉識別技術也逐漸成熟。未來五年，我國人臉識別市場規(guī)模平均復合增長率將達到25%，到2021年人臉識別市場規(guī)模將達到51億元左右，具有巨大的市場需求與前景?！　“卜馈⒔鹑谑侨四樧R別切入細分行業(yè)較深的兩個領域，移動智能硬件終端成為人臉識別新的快速增長點。因
  • 關鍵字： ZLG  人臉識別  機器學習  

院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠在路上”

  • 中國日報網(wǎng)與網(wǎng)易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會在北京召開，首屆影響力峰會的主題為“預見未來”。會上，中國工程院院士鄔賀銓擔任“預見科技未來”發(fā)布人，發(fā)表了主題為“迎接人工智能的未來”的演講。
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  

機器學習不斷接近人腦水平，AI圖像識別未來發(fā)展如何？

  • 過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節(jié)節(jié)退敗，但是機器的每一點進步都依賴于不斷模擬和接近人腦的水平，提升AI在場景應用上的工程能力，會為生活帶來更多的便利。
  • 關鍵字： 機器學習  

解密：十個機器學習的成功案例

  • 　　人工智能(AI)和機器學習(ML)(人們曾認為這兩者是公司不切實際的項目)正在成為主流?！　∮性絹碓蕉嗟钠髽I(yè)正在利用這種模仿人類思維的技術來吸引客戶并加強業(yè)務運營。而這種趨勢只會越來越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數(shù)據(jù)和分析技術決策者中有53%的人正在實施實施人工智能或大規(guī)模使用人工智能，另有20%的人計劃在未來12個月內(nèi)實施人工智能。　　無論是好是壞，通過人工智能、機器學習和機器人所實現(xiàn)的自動化正在興起。正在試驗、創(chuàng)建、甚至是申請新人工智能和機器學習技術專利的首席信息官們與記者分享了機器學
  • 關鍵字： 機器學習  人工智能  

特征工程是什么？機器學習的關鍵所在

  • 　　人工智能是過去兩到三年時間內(nèi)科技行業(yè)最熱的話題。而人工智能技術進步的背后，實質上是機器學習快速發(fā)展后所帶來的巨大提升?！　C器學習被廣泛定義為“利用經(jīng)驗來改善計算機系統(tǒng)的自身性能”。事實上，“經(jīng)驗”在計算機中主要是以數(shù)據(jù)的形式存在的，因此數(shù)據(jù)是機器學習的前提和基礎?！　≡诘谝黄诟裎飬R的文章中，我們介紹了工業(yè)數(shù)據(jù)預處理的方法，主要針對數(shù)據(jù)格式異常，數(shù)據(jù)內(nèi)容異常等問題進行了簡要探討。做數(shù)據(jù)預處理的主要目的是將雜亂無章的數(shù)據(jù)規(guī)整成我們想要的矩陣、表格、張量等結構，方便在之后的機器學習中進行模型訓練。然而數(shù)據(jù)
  • 關鍵字： 機器學習，特征工程  

Achronix宣布即日推出用于人工智能/機器學習和網(wǎng)絡硬件加速應用的第四代Speedcore eFPGA IP

  • 2018年12月4日，基于現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導體知識產(chǎn)權（eFPGA IP）領導性企業(yè)Achronix半導體公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA產(chǎn)品Speedcore?Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。
  • 關鍵字： Speedcore Gen4  人工智能  機器學習  FPGA  

更高性能的邊緣應用

  • Achronix的FPGA產(chǎn)品和技術專注于邊緣應用上的多種人工智能(AI)需求,例如汽車傳感器融合、目標檢測和識別、AI和機器學習,以及360度環(huán)繞視圖系統(tǒng)等需要在邊緣上本地處理數(shù)據(jù)的應用。
  • 關鍵字： AI  機器學習  
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