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  • 人工智能将如何引爆医疗行业？
    3月26日至28日在宾州约克市将举行Blueprint人工智能与机器人大会，Aspire Ventures创始人兼首席执行官Essam Abadir将作为嘉宾发言。与会嘉宾将在本次会议上讨论自动化、人工智能和其它科技议题，同时展望美国劳动力市场的未来。
    12-21 15:34 TAG： 人工智能 AI医疗
  • 聊天机器人屡屡翻车 人工智能将如何发展？
    人工智能是一项人们寄予厚望，去改变世界的技术。对于普通人而言，现在出现的电销机器人、伪自动驾驶技术、智能家居等与他们脑海中所构想的人工智能仍然有着很大的区别。
    12-08 01:38 TAG： 人工智能 聊天机器人
  • 未来的人工智能将如何变革人类医疗和艺术？
    人工智能（Artificial Intelligence， AI）是一项终极技术，可以用于设计新材料，可以用于改变我们的学习方式、甚至与周围一切事物互动的方式，并且可以改变人们如何管理世界和社会、如何创造艺术并治愈病人的方式
    12-08 01:17 TAG： 人工智能 AI 医疗
  • 马化腾李彦宏同台对话：AI时代将如何普惠大众
    近日，第五届世界互联网大会于11月7日至9日在浙江乌镇举行，昨天下午的“企业家高峰对话：新时代的数字经济”上，腾讯公司董事会主席兼CEO马化腾和百度公司创始人、董事长兼CEO李彦宏进行了对话，探讨数字时代的开放与责任。
    12-08 01:11 TAG： 马化腾 李彦宏 人工智能
  • 人工智能将如何改变手机拍照领域？
    一直以来，谷歌押宝人工智能技术，并且依靠人工智能开发了众多芯片，其实对于谷歌来说人工智能的研发并没有什么难度，早在2017年，谷歌大部分智能产品都纷纷加入了人工智能阵营，其中的优化包括了用户使用习惯、系统、电池和拍照等。
    12-08 01:11 TAG： 人工智能 手机拍照
  • 2021年人工智能将如何发展？这里有6个预测
    2月17日消息，据外媒报道，人工智能在过去几年中保持了稳定的增长曲线。但新冠肺炎疫情导致了快速的数字化转型，这进一步推动了该领域的快速创新。根据麦肯锡最新发布的人工智能调查报告《2020年人工智能状况》显示，半数受访者表示，他们的公司至少在一个功...
    12-06 09:09 TAG： 2021年 人工 能将 如何 发展 这里 6个 预测 2月
  • 北京发布全球最大智能模型悟道2.0，人工智能将如何改变生活？
    新京报快讯（记者 张璐）6月1日，2021北京智源大会在中关村国家自主创新示范区会议中心开幕。北京智源人工智能研究院（以下简称智源研究院）发布了全球最大的超大规模智能模型悟道2.0。悟道2.0模型的参数规模达到1.75万亿，打破了之前由谷歌预训练模型创造的...
    12-06 08:57 TAG： 北京 发布 全球 最大 智能 模型 悟道 2.0 人工 能将
  • 前沿观察｜人工智能将如何改变质量管理
    工业革命的发生持续变革着质量管理的方法，从以产品为基础的质量检查方法，到以质量规划和防错为重点的过程管理模式，再到如今以数据为支撑的预测性管理。 工业4.0时代，质量的概念已经远远超出产品本身中涵盖的预期功能，它更代表着一种理念、一套方法和实...
    12-06 08:47 TAG： 前沿 观察 人工 能将 如何 改变 质量管理 工业革命 发生
  • 中国的人工智能将如何反超美国？
    美国的人工智能独霸天下，但是一家AI机构就预测，中国人工智能的研发将在五年内超越美国。为何大家这么看重它？因为谁掌握了人工智能的核心技术，谁就掌握了未来经济科技发展的主动权，它可以帮助人类提高工作效率，减少人力成本。 这么好的技术，我们怎么会...
    12-06 08:46 TAG： 中国 人工 能将 如何 反超 美国 美国 人工智能 独霸 天
  • 未来的人工智能系统，将如何为我们人类做出最符合道德的选择？
    人工智能已经在商业、医疗保健和制造领域作出决策。但人工智能算法通常仍会从申请检查和作出最终决定的人那里得到帮助。 如果人工智能系统必须做出独立的决定，而那些决定对人类来说可能意味着生死，会发生什么？ 长期以来，流行文化描绘了我们对人工智能的...
    12-06 00:04 TAG： 未来 人工智能 系统 将如 何为 我们 人类 做出 符合 道
  • 变革的开始，深度学习将如何改变医疗成像领域？
    深度学习在数据分析方面正在呈现持续增长的趋势，并被称为2013年的10项突破性技术之一 [1]。它是对神经网络的改进，包含更多的计算层，从而能够在数据中进行更高层次的抽象和预测 [2]。到目前为止，它正成为通用成像和计算机视觉领域领先的机器学习工具。 特...
    12-05 23:49 TAG： 深度学习 机器学习 数据集 神经网络 算法
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