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斯坦福大學(xué)發(fā)布2019人工智能索引報告
- PingWest品玩12月12日訊，斯坦福大學(xué)發(fā)布了2019人工智能索引報告（2019 AI Index Report）。這是斯坦福大學(xué)第三年發(fā)布該報告。
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上海市經(jīng)濟(jì)信息化委關(guān)于建設(shè)首批上海市人工智能創(chuàng)新中心的通知
- 為貫徹落實(shí)《關(guān)于本市推動新一代人工智能發(fā)展的實(shí)施意見》（滬府辦發(fā)〔2017〕66號），加快推動本市人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，激發(fā)市場主體創(chuàng)新活力，加強(qiáng)人工智能科研前瞻布局，構(gòu)建一流創(chuàng)新生態(tài)，根據(jù)《關(guān)于建設(shè)人工智能上海高地 構(gòu)建一流創(chuàng)新生態(tài)的行動方案（2019-2021年）》（滬經(jīng)信智〔2019〕707號）的要求，我委開展首批上海市人工智能創(chuàng)新中心創(chuàng)建工作，有關(guān)事項(xiàng)通知如下：
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人工智能引擎掀起油氣勘探開發(fā)新革命
- 近年來，我國對油氣的需求不斷攀升。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2018年我國石油凈進(jìn)口量為4.4億噸，原油對外依存度達(dá)到70.9%。為了加大油氣供應(yīng)，國內(nèi)石油企業(yè)加大了石油勘探力度，提出了更高的要求，這對勘探開發(fā)領(lǐng)域帶來了前所未有的壓力。一方面，勘探難度越來越大，我國已探明石油儲量中低滲、超低滲儲量占70%，已開發(fā)油田綜合含水率達(dá)89.35%，原油儲量和產(chǎn)量的提升面臨巨大壓力；另一方面，石油生產(chǎn)成本居高不下，企業(yè)效益難以控制。此外，生態(tài)環(huán)境保護(hù)和綠色發(fā)展對石油開發(fā)提出了新的挑戰(zhàn)。 &n
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“中國健康行” 京津冀基層醫(yī)學(xué)人工智能中心啟動共建
- 近日，“第三屆京津冀基層醫(yī)療協(xié)同發(fā)展暨區(qū)辦市管、衛(wèi)生健康信息化發(fā)展研討會”在北京市平谷區(qū)召開，會議上平谷區(qū)衛(wèi)健委牽頭，聯(lián)合平谷區(qū)醫(yī)院，多家京津冀基層醫(yī)院，數(shù)坤科技人工智能，共同啟動“中國健康行”，共建京津冀基層醫(yī)學(xué)人工智能中心。該項(xiàng)目計(jì)劃將心血管病、卒中、肺癌人工智能輔助診療系統(tǒng)部署到平谷及京津冀25家基層醫(yī)院和對口幫扶醫(yī)院，進(jìn)而快速提升當(dāng)?shù)蒯槍θ蠹膊〉奶嵘驮\水平，讓平谷老百姓及京津冀等地的患者在家門口就能享受到“大專家”水平的智能醫(yī)療服務(wù)。該項(xiàng)目將以平谷區(qū)醫(yī)院為中心，人工智能公司數(shù)坤科技將承擔(dān)AI部
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人工智能引擎掀起油氣勘探開發(fā)新革命
- 近年來，我國對油氣的需求不斷攀升。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2018年我國石油凈進(jìn)口量為4.4億噸，原油對外依存度達(dá)到70.9%。為了加大油氣供應(yīng)，國內(nèi)石油企業(yè)加大了石油勘探力度，提出了更高的要求，這對勘探開發(fā)領(lǐng)域帶來了前所未有的壓力。一方面，勘探難度越來越大，我國已探明石油儲量中低滲、超低滲儲量占70%，已開發(fā)油田綜合含水率達(dá)89.35%，原油儲量和產(chǎn)量的提升面臨巨大壓力；另一方面，石油生產(chǎn)成本居高不下，企業(yè)效益難以控制。此外，生態(tài)環(huán)境保護(hù)和綠色發(fā)展對石油開發(fā)提出了新的挑戰(zhàn)。那么，如何消除勘探痛點(diǎn)，將
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Xilinx宣布Vitis AI即日起開放下載，人工智能推斷再提速
- 自適應(yīng)和智能計(jì)算的全球領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司（Xilinx, Inc.，）今天宣布其人工智能推斷開發(fā)軟件平臺Vitis? AI即日起開放免費(fèi)下載，更多開發(fā)者將體驗(yàn)并受益于賽靈思所提供的從邊緣到云的人工智能和深度學(xué)習(xí)推斷加速度。 ?圖示：Vitis AI Model Zone包括優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型，可加速基于 Xilinx? 平臺部署深度學(xué)習(xí)推斷的進(jìn)程。這些模型涵蓋不同的應(yīng)用，包括但不限于 ADAS/AD、視頻監(jiān)控、機(jī)器人和數(shù)據(jù)中心等。您可以從這些預(yù)先訓(xùn)練的模型啟動設(shè)計(jì)，享受深度學(xué)習(xí)加速的優(yōu)勢。Vit
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給血細(xì)胞分類可讓人工智能來干
- 德國亥姆霍茲慕尼黑研究中心和慕尼黑大學(xué)的研究人員首次發(fā)現(xiàn)，在對急性髓細(xì)胞性白血病患者的血樣進(jìn)行分類方面，深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)出色。這一概念驗(yàn)證研究為將來廣泛使用對樣品的自動化、標(biāo)準(zhǔn)化分析鋪平了道路。該論文發(fā)表在《自然·機(jī)器智能》雜志上。
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