人工智能文章進(jìn)入人工智能技術(shù)社區(qū)

一場(chǎng)科技盛宴，一次“盈”滿天下安創(chuàng)成長(zhǎng)營(yíng)五期Demo Day完美收官

　　2018年6月21日，安創(chuàng)成長(zhǎng)營(yíng)第五期Demo Day在北京金隅喜來登拉開帷幕，16家安創(chuàng)成長(zhǎng)營(yíng)五期成員代表齊齊亮相，為資本圈帶來了一場(chǎng)集科技、創(chuàng)新、前瞻于一體的項(xiàng)目展示。數(shù)百數(shù)位業(yè)內(nèi)有影響力的Arm生態(tài)系統(tǒng)的合作伙伴、知名品牌廠商創(chuàng)新事業(yè)部負(fù)責(zé)人，以及資深投資機(jī)構(gòu)合伙人共同參與了此次前沿科技領(lǐng)域的盛宴?！　”敬位顒?dòng)，還邀請(qǐng)到多位知名投資人和產(chǎn)業(yè)嘉賓組成評(píng)委團(tuán)，從各自專業(yè)的角度對(duì)路演項(xiàng)目進(jìn)行點(diǎn)評(píng)。他們是：華威國(guó)際合伙人桑林、戈壁資本管理合伙人徐晨、豐瑞資本創(chuàng)始合伙人李豐、華巖資本中國(guó)合伙人黃志偉、華登
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區(qū)塊鏈如何為人工智能解鎖新的領(lǐng)域？

這是一個(gè)智能產(chǎn)業(yè)興起的時(shí)代，人工智能、區(qū)塊鏈正在成為數(shù)字化世界的兩股變革力量。在不久的將來，區(qū)塊鏈和人工智能結(jié)合的應(yīng)用會(huì)越來越多。
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狂燒了600多億人工智能的“商業(yè)大門”為誰開？

從創(chuàng)業(yè)者到投資人，大家對(duì)人工智能的商業(yè)價(jià)值都持有高期望，而商業(yè)“奇點(diǎn)”在哪兒呢?
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超越思維，用人工智能輔助SoC設(shè)計(jì)

2018年6月20日—今日，NetSpeed Systems宣布推出業(yè)界首款以人工智能為基礎(chǔ)的SoC芯片內(nèi)部互連解決方案Orion AI。該方案支持多播與廣播等先進(jìn)特性，能極大提升人工智能SoC與加速器ASIC的性能與效率，可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛、AR/VR，以及先進(jìn)視頻分析。Orion AI由NetSpeed經(jīng)過硅驗(yàn)證的Orion IP構(gòu)建而成，這些Orion IP已經(jīng)授權(quán)給地平線機(jī)器人、寒武紀(jì)、百度以及Esperanto等領(lǐng)先的人工智能公司。
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AI輔助醫(yī)生“閱片” 診斷準(zhǔn)確率超95%

　　系全球首款CT、MRI神經(jīng)影像人工智能輔助診斷產(chǎn)品;相當(dāng)于高年資主任醫(yī)師水平?！　∥磥?，在CT機(jī)旁坐診的或許不再是白大褂醫(yī)生，而是閃著電源光的人工智能。暢想一下，十年后，當(dāng)你走進(jìn)醫(yī)院影像科，第一眼看到的會(huì)是醫(yī)生還是人工智能呢?　　上個(gè)月，全球首場(chǎng)圍繞神經(jīng)系統(tǒng)疾病影像診斷的“人機(jī)大賽”啟動(dòng)，國(guó)家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心宣布備戰(zhàn)，面向全球致力于攻克“腦病”的醫(yī)生發(fā)出“英雄帖”。一個(gè)月來，參賽情況如何?　　近日，記者從北京天壇醫(yī)院了解到，目前已有來自全國(guó)385家醫(yī)院及各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)的700余名醫(yī)生報(bào)名參賽
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人工智能上的從0到1

　　從0到1，再?gòu)?到100這個(gè)類比能很好地形容技術(shù)及產(chǎn)品的發(fā)生發(fā)展過程。比如福特造出第一輛T型車可以認(rèn)為是完成了汽車從0到1的過程，此后100年直到現(xiàn)在可以認(rèn)為是汽車從1到100的完善。現(xiàn)在的汽車雖然在精密程度上遠(yuǎn)勝100年前的版本，但是仍然有發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)、方向盤和四個(gè)輪子?！　?919年福特T型車的造型，從中我們可以找到現(xiàn)代汽車的幾乎所有關(guān)鍵要素，甚至它的車牌都和現(xiàn)代的車牌一樣。　　計(jì)算機(jī)一樣有這個(gè)過程，如前所述，其理論奠基于圖靈，圖靈之后馮·諾依曼設(shè)計(jì)了一套體系結(jié)構(gòu)把這個(gè)東西做出來了，至此可以認(rèn)
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人工智能之K近鄰算法（KNN）

　　前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下K近鄰(KNN)算法。 ^_^　　K近鄰KNN(k-Nearest Neighbor)算法,也叫K最近鄰算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中比較成熟的算法之一。K近鄰算法使用的模型實(shí)際上對(duì)應(yīng)于對(duì)特征空間的劃分。KNN算法不僅可以用于分類，還可以用于回歸?！　NN概念：　　K近鄰算法KNN就是給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，
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人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

　　前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法。 ^_^　　20世紀(jì)60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN(Convolutional Neural Networks)?！　?980年，K.Fukushima提出的新識(shí)別機(jī)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
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人工智能之Q Learning算法

　　人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下Q Learning算法。 ^_^　　通過前一篇TD-Learning時(shí)序差分(請(qǐng)參見人工智能(48)算法介紹，我們知道，TD-Learning時(shí)序差分是結(jié)合了動(dòng)態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請(qǐng)參見人工智能(31))方法，并兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的中心?！　D-learning時(shí)序差分大概分了6類。其中，策略行動(dòng)價(jià)值qπ的off-policy時(shí)
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人工智能之ICA算法

　　人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下ICA算法。 ^_^　　ICA獨(dú)立成分分析是近年來出現(xiàn)的一種強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。1994年由Comon給出了ICA的一個(gè)較為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出來的?！　CA
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人工智能之TD Learning算法

　　人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下TD Learning算法。 ^_^　　TD Learning時(shí)序差分學(xué)習(xí)結(jié)合了動(dòng)態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請(qǐng)參見人工智能(31))方法，且兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心思想。　　雖然蒙特卡羅MC方法僅在最終結(jié)果已知時(shí)才調(diào)整其估計(jì)值，但TD Learning時(shí)序差分學(xué)習(xí)調(diào)整預(yù)測(cè)以匹配后，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)最終結(jié)果之前的未來預(yù)測(cè)?！　D Learni
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人工智能之PCA算法

　　前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下PCA算法。　　PCA(主成分分析)是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計(jì)方法?！　?duì)于維數(shù)比較多的數(shù)據(jù)，首先需要做的事就是在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維數(shù)降低。降維是一種數(shù)據(jù)集預(yù)處理技術(shù)，往往在數(shù)據(jù)應(yīng)用在其他算法之前使用，它可以去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲，使數(shù)據(jù)變得更加簡(jiǎn)單高
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燒了600多億人工智能的“商業(yè)大門”為誰開？

人工智能，本質(zhì)上是一種技術(shù)工具，它的核心價(jià)值在于幫助傳統(tǒng)行業(yè)獲得更高的生產(chǎn)效率，并沒有真正派生出新的市場(chǎng)?！癆I+”模式下誕生的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，在商業(yè)路上難免與各行業(yè)的傳統(tǒng)巨頭狹路相逢。
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智能硬件的低價(jià)“征途”

人工智能落地到終端，并沒有如很多人設(shè)想的那樣“高大”，一方面掣肘于核心技術(shù)，一方面又要滿足市場(chǎng)的高性價(jià)比要求。價(jià)格戰(zhàn)還是各類企業(yè)所不可避免的“征途”。
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透過英特爾開放技術(shù)，猜猜未來PC是什么樣子

未來的PC將會(huì)是什么模樣?雖然霧里看花難見端倪，但是從英特爾所展示的創(chuàng)新技術(shù)與產(chǎn)品中，我們已經(jīng)能夠勾勒出一些輪廓。
關(guān)鍵字：英特爾，人工智能

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人工智能介紹

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