17日，國家發改委、科技部、工信部、國家網信辦、中科院、工程院、中國科協和天津市政府共同主辦的第二屆世界智能大會于5月16日至18日在天津舉行。本屆大會以“智能時代：新進展、新趨勢、新舉措”為主題。 在上午舉行的《遠見：智能經濟與可持續發展》論壇，科大訊飛股份有限公司董事長劉慶峰進行了主題為《A.I.賦能迎接千帆競發的新時代》的演講。他表示，人工智能已經成為中國的國家戰略，它不是一個企業和一個科學家的事情，它是偉大的歷史進程。 在劉慶峰看來，人工智能是技術發展的大波浪，而可穿戴等分支技術是小波浪，
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科大訊飛 AI
系全球首款CT、MRI神經影像人工智能輔助診斷產品;相當于高年資主任醫師水平。 未來，在CT機旁坐診的或許不再是白大褂醫生，而是閃著電源光的人工智能。暢想一下，十年后，當你走進醫院影像科，第一眼看到的會是醫生還是人工智能呢? 上個月，全球首場圍繞神經系統疾病影像診斷的“人機大賽”啟動，國家神經系統疾病臨床醫學研究中心宣布備戰，面向全球致力于攻克“腦病”的醫生發出“英雄帖”。一個月來，參賽情況如何? 近日，記者從北京天壇醫院了解到，目前已有來自全國385家醫院及各類醫療機構的700余名醫生報名參賽
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AI輔助醫生 人工智能
AI已處于快速發展階段 AI分為四個階段，如下圖。 1.基礎研究階段。每當一個新技術來臨時，一些大學院所機構和大公司(例如英特爾、谷歌等有基礎研究部門)會進行反復研究論證，找到產業可能性。 2.應用研究階段，公司企業嘗試讓新技術通過原型機認證，以極大地解決生產生活中的痛點， 3.產業快速發展階段。此時機會多，新公司、大公司多，整個產業迅速發展。 4.最后會出現一個相對成熟的市場，形成一些壟斷企業/寡頭，大浪淘沙，小魚和慢魚被淘汰。 目前AI產業處于快速導入階段，這也是公司資本和個人都在追逐
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AI 芯片
從0到1，再從1到100這個類比能很好地形容技術及產品的發生發展過程。比如福特造出第一輛T型車可以認為是完成了汽車從0到1的過程，此后100年直到現在可以認為是汽車從1到100的完善。現在的汽車雖然在精密程度上遠勝100年前的版本，但是仍然有發動機、傳動系統、方向盤和四個輪子。 1919年福特T型車的造型，從中我們可以找到現代汽車的幾乎所有關鍵要素，甚至它的車牌都和現代的車牌一樣。 計算機一樣有這個過程，如前所述，其理論奠基于圖靈，圖靈之后馮·諾依曼設計了一套體系結構把這個東西做出來了，至此可以認
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人工智能
前言：人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下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，是機器學習算法中比較成熟的算法之一。K近鄰算法使用的模型實際上對應于對特征空間的劃分。KNN算法不僅可以用于分類，還可以用于回歸。 KNN概念： K近鄰算法KNN就是給定一個訓練數據集，
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人工智能 KNN
前言：人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下卷積神經網絡(CNN)算法。 ^_^ 20世紀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元時發現其獨特的網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的復雜性，繼而提出了卷積神經網絡CNN(Convolutional Neural Networks)。 1980年，K.Fukushima提出的新識別機是卷積神經網絡的
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人工智能 CNN
人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下Q Learning算法。 ^_^ 通過前一篇TD-Learning時序差分(請參見人工智能(48)算法介紹，我們知道，TD-Learning時序差分是結合了動態規劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法，并兼具兩種算法的優點，是強化學習的中心。 TD-learning時序差分大概分了6類。其中，策略行動價值qπ的off-policy時
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人工智能 Q Learning
人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下ICA算法。 ^_^ ICA獨立成分分析是近年來出現的一種強有力的數據分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。1994年由Comon給出了ICA的一個較為嚴格的數學定義，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出來的。 ICA
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人工智能 ICA
人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下TD Learning算法。 ^_^ TD Learning時序差分學習結合了動態規劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法，且兼具兩種算法的優點，是強化學習的核心思想。 雖然蒙特卡羅MC方法僅在最終結果已知時才調整其估計值，但TD Learning時序差分學習調整預測以匹配后，更準確地預測最終結果之前的未來預測。 TD Learni
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人工智能 TD Learning
前言：人工智能機器學習有關算法內容，人工智能之機器學習主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下PCA算法。 PCA(主成分分析)是十大經典機器學習算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來由Hotelling在1933年加以發展提出的一種多變量的統計方法。 對于維數比較多的數據，首先需要做的事就是在盡量保證數據本質的前提下將數據中的維數降低。降維是一種數據集預處理技術，往往在數據應用在其他算法之前使用，它可以去除掉數據的一些冗余信息和噪聲，使數據變得更加簡單高
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人工智能 PCA
當前國內人工智能(AI)芯片深受資本和媒體追捧，國際芯片巨頭—英特爾也沒閑著。近日，英特爾已全面部署AI芯片的研發和生產，其中更是瞄準中國的視頻監控、云服務、無人駕駛等人工智能應用重點領域布局相關AI芯片的研發。 “中國視頻監控市場在全球獨樹一幟，世界上的‘幾朵大云’有接近一半在中國，另外我們也相信無人駕駛會在中國大力推動發展，因此這幾塊的AI芯片研發是我們的重中之重。”宋繼強說，中國市場對于整個AI產業來講非常重要，英特爾正在與更多中國合作伙伴推動智能芯片的應用。 不過，宋繼強也指出，由于人工智
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AI 芯片
人工智能，本質上是一種技術工具，它的核心價值在于幫助傳統行業獲得更高的生產效率，并沒有真正派生出新的市場。“AI+”模式下誕生的創業企業，在商業路上難免與各行業的傳統巨頭狹路相逢。
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人工智能 自動駕駛
有道是“得AI者得天下”，隨著人工智能的飛速發展，各路互聯網巨頭不約而同地加大布局。該現象背后有著怎樣的深意?
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近當代計算機革命之先驅、曾獲得圖靈獎的艾倫·凱曾經說到，“有些人擔心人工智能會讓人類覺得自卑，但實際上即使是看到一朵花我們也應該感到有些自愧不如“。而他更廣為人知的觀點，則是“預測未來的最好的辦法就是創造未來”。人工智能，正在像艾倫·凱說的那樣，正在讓未來加速到來。 1956年達特茅斯會議舉行，標志著人工智能正式誕生，由此開啟了長達60余年的發展史。在貫穿數十年的歷史云煙中，人工智能經歷過幾次寒冬。比如，在1979年受限于計算能力，人工智能進入第一個寒冬。但在2013年后，隨著深度學習算法在語音、計
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AI 商湯
人工智能落地到終端，并沒有如很多人設想的那樣“高大”，一方面掣肘于核心技術，一方面又要滿足市場的高性價比要求。價格戰還是各類企業所不可避免的“征途”。
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人工智能（ai）介紹
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