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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學習

Gartner發(fā)布2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線 提出未來十年驅(qū)動數(shù)字化業(yè)務的三大趨勢

  • 　　全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各類新興科技技術(shù)揭示出未來五到十年內(nèi)可以幫助各企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代中生存并繁榮發(fā)展的三大顯著趨勢。　　這三大趨勢為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(transparently immersive experiences)和數(shù)字平臺(digital plat
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庫克：GPU 大躍進催生機器學習，AI 將取代部分工作

  • 　　印度媒體《TheHindu》8日報導，蘋果(AppleInc.)執(zhí)行長提姆庫克(TimCook)在受訪時表示，人工智能(AI)是非常強大的、它將會越來越接近人類的能力，未來在某個時間點，部分AI功能將會遠優(yōu)于人類。他說，AI就像空氣一樣，看不到卻又無所不在，包括軟體、AppleTV、電子郵件、HomePod等蘋果研發(fā)團隊手上都有AI計劃案。 　　庫克指出，GPU跳躍式的進展讓一年前辦不到的機器學習得以成真，而且未來5年還會有更多的進展，這對擁有深厚芯片專業(yè)知識的蘋果來說將會是一大競爭優(yōu)勢。他還提到，
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半導體產(chǎn)業(yè)應如何在大數(shù)據(jù)中淘金？

  • 形形色色設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量時刻不停地飛速增長，如何利用每天產(chǎn)生的天文數(shù)字量級數(shù)據(jù)，成為科技業(yè)面臨的一道難題。
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谷歌也發(fā)布了Web前端機器學習庫，就叫deeplearn.js

  • 　　在人工智能時代，不管是音箱、手機、汽車、app，自家產(chǎn)品沒有用上深度學習都不好意思跟別人打招呼;另外，谷歌和 Facebook 都分別在 TensorFlow 和 Caffe 2 里提出了在移動設(shè)備上運行機器學習算法的目標和相關(guān)支持，更優(yōu)秀的框架和更低的計算力要求確實是移動應用開發(fā)者的福音。不過這還沒完，在瀏覽器上以 WebApp 的形式做模型推理甚至模型訓練也有重要的開發(fā)和應用需求。 　　以往大家對前端機器學習庫的關(guān)注度較低，不外乎人們認為 JavaScript 運行速度低、應用范圍窄、支持前端的
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人工智能沒那么簡單 這些誤解你有嗎？

  • 對于AI基本概念的誤解，會使我們無法正視它，也有很多人在擔心AI技術(shù)一旦發(fā)展起來將會毀滅人類，進而對AI很警惕，甚至排斥。
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麥肯錫報告：2017年機器學習和人工智能現(xiàn)狀

  • 　　咨詢公司麥肯錫日前發(fā)布報告，對人工智能和機器學習領(lǐng)域的現(xiàn)狀及未來進行了分析。 　　以下為報告要點： 　　——包括百度和谷歌(微博)在內(nèi)的科技巨頭，2016年在人工智能上的投入在200億至300億美元之間，其中90%花到研發(fā)和部署上，還有10%用于人工智能收購。 　　——人工智能投資已經(jīng)變成全球頂尖科技公司之間的專利和知識產(chǎn)權(quán)大戰(zhàn)。 　　——美國公司吸收了2016年66%的人工智能投資，中國以17%位居第二，而且增長很快。
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史無前例！蘋果開誠布公談機器學習

  • 從蘋果的這第一篇博文中，我們可以清楚地看到它在機器學習領(lǐng)域的進展和思路，可以說是史無前例的開誠布公。它這么做，自然是為了表明自己在人工智能領(lǐng)域并沒有落后，希望能夠因此吸引更多人才。
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機器學習在EDA領(lǐng)域戲份漸重 開啟新應用途徑

  • 　　機器學習(ML)技術(shù)開始逐漸在全球電子設(shè)計自動化(EDA)領(lǐng)域扮演要角，在2017年設(shè)計自動化會議(DAC 2017)上超過2成報告甚至是與機器學習技術(shù)相關(guān)，不過機器學習應用仍未均勻分布，其中資料近用即為一大課題，而安謀(ARM)自2年前開始在芯片設(shè)計上進行關(guān)于程序設(shè)計錯誤的大量分析，發(fā)現(xiàn)機器學習技術(shù)有助于實現(xiàn)無程序錯誤的芯片開發(fā)，這似乎也開啟了運用機器學習技術(shù)協(xié)助芯片設(shè)計的新應用途徑。 　　   　　根據(jù)New Electronics網(wǎng)站報導，安謀技術(shù)服務團隊工程分析總監(jiān)Brya
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AI領(lǐng)域的硬核先鋒們這樣看未來

  • 科技有時被人看成一個遙遠、神秘的東西。從過去已經(jīng)發(fā)生過的事看，一些創(chuàng)新者的探索有的會埋于風沙銷聲匿跡，有的啟發(fā)多年后某一場產(chǎn)業(yè)革命。
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全新憶阻器超越現(xiàn)有機器學習系統(tǒng)

  • 　　在當今“大數(shù)據(jù)”時代，現(xiàn)有計算機硬件架構(gòu)已面臨速度和高能耗的瓶頸?？萍既請笥浾呷涨安稍L美國密西根大學電子工程與計算機系盧偉教授獲悉，他帶領(lǐng)同事研發(fā)出一種全新憶阻器(Memristor)陣列芯片，其處理圖片和視頻等復雜數(shù)據(jù)的速度和能效，超越了現(xiàn)有最先進機器學習系統(tǒng)。相關(guān)論文發(fā)表在最近一期《自然·納米技術(shù)》雜志上。 　　目前，用機器學習來處理大數(shù)據(jù)越來越受重視。不過現(xiàn)有的機器學習只是基于現(xiàn)有硬件架構(gòu)在算法上進行革新，在學習和推理過程中仍需不斷在處理器和存儲器之間轉(zhuǎn)移
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FPGA火力支持 百度強化機器學習布局

  • 　　中國搜索引擎大廠百度已將人工智能、機器學習視為公司未來發(fā)展的主要方向，并對相關(guān)領(lǐng)域進行大量投資。為了強化其公有云服務支持人工智能算法的能力，該公司在其全新公有云加速服務器中部署了賽靈思(Xilinx)的FPGA。百度FPGA云端服務器是百度云推出的一項全新服務，其采用高效的賽靈思Kintex FPGA、工具和軟件，能滿足發(fā)展及部署于包含機器學習和數(shù)據(jù)安全等硬件加速的數(shù)據(jù)中心應用需求。 　　百度云聯(lián)合總經(jīng)理兼百度基礎(chǔ)技術(shù)體系負責人劉煬表示，F(xiàn)PGA能為深度學習推論、安全及其它高速發(fā)展的數(shù)據(jù)中心應用提供
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這七大顛覆性技術(shù)價值數(shù)十萬億美元 深度學習值35個亞馬遜

  • 　　7月2日消息，據(jù)外媒報道，專注于當今顛覆性技術(shù)發(fā)展?jié)摿ρ芯亢屯顿Y的ARK Investment Management公司日前發(fā)布報告，評選出最具潛力的七大顛覆性技術(shù)，以及它們最終可能成長到何種規(guī)模。該公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官凱瑟琳·伍德(Catherine Wood)表示：“我們相信創(chuàng)新才是增長的關(guān)鍵。我們并非聚焦于過去，而是關(guān)注未來。我們認為公共市場擁有巨大的機會，而我們要做的就是把握住機會。” 　　1.深度學習值35個亞馬遜 　　深度學習是機器學習的分支，而
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未來5年智能機恐現(xiàn)史上最低成長率

  • 　　Gartner表示，繼今年全球智能手機銷售成長率僅有5%后，未來5年恐將出現(xiàn)史上最低成長率，預估2020年5G手機開始量產(chǎn)后，2021年全球?qū)⒂?,000萬部手機支持5G，而在高通與蘋果的權(quán)利金大戰(zhàn)方面，Gartner則認為，弱勢的高通將會拉大許多Android陣營品牌與蘋果、三星、華為一線品牌之間的技術(shù)差距。 　　包括中國在內(nèi)的主要市場，4G智能手機滲透率都已經(jīng)逼近飽和，Gartner表示，2017年全球智能手機銷售成長率為5%，在五年內(nèi)恐將出現(xiàn)史上最低成長率，只有新興亞太地區(qū)與撒哈拉以南非洲的智
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馬云：人工智能和機器學習可能導致第三次世界大戰(zhàn)

  • 　　據(jù)外媒報道，阿里巴巴創(chuàng)始人馬云(微博)去年花了800個小時周游列國。今年，他計劃將這個時間提高到1000小時，以進一步推廣他的電商平臺、全球化理念以及人工智能。 　　本周，在底特律舉行的Gateway '17峰會上，這位億萬富翁接受了媒體采訪，談到了各種話題。下面是幾個要點： 　　權(quán)力減少的巨頭 　　全球最大的上市公司，例如蘋果、谷歌(微博)母公司Alphabet和亞馬遜，在市場上的霸主地位已越來越牢固，以至于一些批評家聲稱它們已接近于壟斷。 　　但是，馬云稱，隨著越來越多的小企業(yè)接觸互聯(lián)網(wǎng)，
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谷歌搞出個機器學習多面手：能處理聲音圖像多種任務

  • 　　北京時間6月20日早間消息，谷歌近期發(fā)表的一篇學術(shù)論文或許為機器學習未來的發(fā)展制定了藍圖。這篇論文題為“一種可以進行各種學習的模型”，為可處理多任務的單一機器學習模型提供了模板。 　　谷歌研究員將其稱作“MultiModel”(多任務模型)，并訓練該模型完成一系列任務，包括翻譯、語言分析、語音識別、圖像識別和對象探測等。盡管結(jié)果相對于當前方法并沒有質(zhì)的飛躍，但這表明，用多種任務去訓練機器學習系統(tǒng)將提升其整體性能。 　　例如，如果用可以勝任的所有任務來
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