人工智能
微软凭什么把未来赌在人工智能上？
智能手机市场失手之后，微软押注人工智能这下一代计算平台，但微软能凭借 Bot 在这下一个战场获胜吗？微软正将人工智能资源大量投入到它的一些垄断产品中：Windows 和 Office。人工智能的前景之一是它可以预测你的需求——这是 Google Now 的基础，将交通，天气和体育比分在你解锁手机的时候推送给你。
探秘特斯拉Gigafactory：满是机器人的超级电池工厂
特斯拉建造超级电池工厂 Gigafactory ，将会成为世界上有史以来最先进的工厂，里面将由机器人进行工作建造机器。
2016-08-04 标签：机器人特斯拉电池Model 3Gigafactory 1145
BAT领跑国内人工智能发展 十家初创公司谁能成黑马？
2016年以来，人工智能成为了非常热门的概念。阿尔法机器人上春晚，阿尔法狗大战李世石等事件，把机器人带进了公众的视野，甚至引发了一些机器人取代人、危害人等消极观点。
微软在机器学习和分析上加大了赌注
微软在机器学习和分析上加大了赌注。从雇佣顶尖数据科学家到收购利基创业公司， Redmond 走对了所有步骤，让 Azure 华丽蜕变为最好的分析平台之一。这些投入开始为微软带来回报。微软已成功地向政府、医疗机构和公共部门组织阐述和证明了数据驱动的洞见的价值。
人工智能设计的芯片和深度学习云诞生
经过两年的努力和超过2400万美金的投资，Nervana Systems发布了其深度学习云，因此任何企业都能够创建会学习的计算机模型了。早已蓄势待发的消费者们使用它来帮助创造农场型人工智能机器人，利用照片寻找有可能的原油分布点，以及找出欺诈交易活动。
人工智能大跃进 微软、谷歌优势明显
从人工智能技术产业链来看，诸如Google、微软、IBM等科技巨头更注重发展人工智能的技术服务，而还有一些科技巨头和制造业的公司则侧重将人工智能用于智能家居和机器人领域。
特斯拉事故显示自动驾驶技术是人工智能的重点突破领域
特斯拉 Model S 汽车最近卷入了一起意外丧生事故，当时它可能是在自动导航模式下运行。该事故引发了对当前最先进的汽车自动化技术的新一轮讨论。但是，随着对此事故的调查逐渐深入，仍然存在一个非常有力的争论点，即包括自动驾驶汽车的人工智能研究在内的自动化技术，能帮助减少由于人类失误导致的 94% 的致命车祸。
微软人工智能首席科学家邓力博士:驱动大数据人工智能多种应用的...
邓力博士介绍，他的主题报告将会讲述深度监督学习、深度非监督学习和深度强化学习之间的关系和区别，以及这三类深度学习模式跟大数据的关系，并通过实践案例来说明三类学习算法的适用环境及效果。他认为，目前基于大数据的人工智能的应用局限之一在于依赖于要求输入输出有匹配的大训练数据的深度监督学习，而破解目前大数据人工智能的缺失的思路包括深度非监督学习和深度强化学习，以及新型的基于高维张量的结构表征。
特斯拉汽车创始人马斯克:人工智能“可能比核武器更危险”
电动汽车和私人太空飞行领域的先驱、特斯拉汽车（Tesla Motors）和SpaceX的创始人埃隆•马斯克（Elon Musk）认为，先进的计算机技术“可能比核武器更危险”。
人工智能改变世界？人类有可能被迫靠边站
如果它样子像鸭子，叫声像鸭子，那它多半就是只鸭子。 这一不够严密的逻辑，正是人工智能所面对的挑战之一——“图灵测试”——背后的逻辑。该测试的设计目的是为了回答一个问题：“机器能思考吗？”
Google Deep Mind 开始进军医疗领域
Google Deep Mind曾以Alpha Go战胜了人类围棋冠军，如今，它又开始进军医疗领域了。据报道，Deep Mind与NHS（英国国家医疗服务体系）再次合作，同Moorfields眼科医院一起开发辨识视觉疾病的机器学习系统。通过一张眼部扫描图，该系统能够辨识出视觉疾病的早期症状，达到提前预防视觉疾病的目的。
2016-07-28 标签：Deep Mind 535
FPGA+CPU将会是未来基于大数据的人工智能的主要架构
尽管英特尔收购Altera的案子还在等中国与韩国政府的批准（美国与欧洲都已通过），也许还需要再等1-3个月，但是FPGA+CPU这种异构架构正在遍地开花，特别是一些需要智能视觉分析、与云端大数据结合的智能终端中都在采用这种方式，FPGA+CPU将会是未来基于大数据的终端的主要架构，改变整个处理器产业格局。
机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域
机器为什么需要视觉呢？视觉是主要的感官。机器要能够理解人类，提供他们所需的支持，那么它们必须能够在视觉范畴进行观察和表现。具体形式可以是一个帮助盲人“看见”和理解周遭世界的小摄像头，又或者能够准确区分流浪猫、在移动的树枝和窃贼的家庭监控系统。
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