人工智能（ai） 文章 進入人工智能（ai）技術(shù)社區(qū)
2025年全球AI市場增長57.2% 累計收益589.7億美元
- 近日，一份新報告指出，預計到2025年，全球人工智能市場將增長57.2%，屆時市場的累計收入將達589.7億美元?！ 蟾骖A計，北美地區(qū)未來將在該行業(yè)占據(jù)主導地位，原因是該地區(qū)有政府大量資金的投入，有主要參與者的存在、以及強大的技術(shù)基礎(chǔ)。圖像和語音識別技術(shù)的進步，正在推動人工智能市場的快速發(fā)展，因為改進的圖像識別技術(shù)對于提供增強型無人機、自動駕駛汽車和機器人技術(shù)至關(guān)重要。人工智能市場可以根據(jù)解決方案、技術(shù)、最終用途和地理位置進行有效分類?！ ⊥苿邮袌鲈鲩L的兩個主要因素是新興人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)支持的增
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大陸攻大數(shù)據(jù)人工智能，臺灣有三機會兩挑戰(zhàn)
- 資策會 MIC 表示，中國大陸聚焦大數(shù)據(jù)和人工智能，臺灣在芯片、公部門數(shù)據(jù)和智能工廠有三大機會，不過在機器人與無人系統(tǒng)、漢語文人工智能上，面臨挑戰(zhàn)?！ ≠Y策會產(chǎn)業(yè)情報研究所(MIC)近日舉辦 2018 科技產(chǎn)業(yè)趨勢前瞻記者會。MIC 指出，中國大陸積極布局“中國制造 2025”智能制造與“互聯(lián)網(wǎng)+”，兩者核心技術(shù)聚焦在大數(shù)據(jù)與人工智能，將借助工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展服務(wù)型制造，加快制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級邁入智能制造發(fā)展階段，以促進發(fā)展人工智能?！ IC&nb
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深空，聽到AI來臨的腳步聲了嗎？
- 深空探索的AI時代總會到來。
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人工智能浪潮之下，青少年學習編程將成為必然趨勢
- 人工智能有多火?據(jù)新華社報道，2016年全球科技巨頭人工智能投資已達300億美元!2015至2016年，人工智能的媒體關(guān)注度暴漲632%!2017年上半年在此基礎(chǔ)上再長45%……如今，重視人工智能已經(jīng)成為全球的共識。我們國家也緊隨全球化的發(fā)展趨勢，最近國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確了我國新一代人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標，把人工智的發(fā)展建設(shè)上升到一個新的高度。 為什么“人工智能”如此受重視? 人工智能是建設(shè)科技
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埃森哲最新研究：人工智能將成新生產(chǎn)要素
- 當2016年AlphaGo打敗人類圍棋高手，才徹底將人工智能推到風口浪尖，焦點在于它在一個人類獨有的高精尖思維領(lǐng)域超越了人類。一部分人在害怕，害怕科幻電影中機器控制人類的那天已經(jīng)到來;更多的人是欣喜，他們看到了新的勞動力，新的經(jīng)濟增長模式，新的生產(chǎn)要素。 筆者在整理思路時發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象。那些我們?nèi)匀豁敹Y膜拜的高科技原來早已歷經(jīng)滄桑： 1946年，計算機誕生;1956年人工智能(AI)誕生;1969年互聯(lián)網(wǎng)誕生…… 不回顧歷史我們也許記不起它們已年過半百。至今，歷經(jīng)
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我國人工智能“三步走”2030年將打造世界創(chuàng)新中心
- 國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》?！兑?guī)劃》明確，到2020年人工智能總體技術(shù)和應用與世界先進水平同步;到2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應用達到世界領(lǐng)先水平;到2030年人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。 《規(guī)劃》稱，新一代人工智能相關(guān)學科發(fā)展、理論建模、技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件升級等整體推進，正在引發(fā)鏈式突破，推動經(jīng)濟社會各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升。世界主要發(fā)達國家把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。人工
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麻省理工用機器學習打造人工智能ICU實驗室
- 麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室采用包括電子健康數(shù)據(jù)記錄等多種類型的醫(yī)療數(shù)據(jù)以預測醫(yī)療情況。兩個團隊分別創(chuàng)建了“ICU干預”和“EHR模型遷移”機器學習方法，致力于改進患者護理條件。 醫(yī)生經(jīng)常因需要察看各種圖表、測驗結(jié)果和其他指標所困擾。想要在整合與監(jiān)測多個患者數(shù)據(jù)的同時做出實時治療決策是十分困難的，特別是當醫(yī)院之間數(shù)據(jù)記錄不一致時，其所造成的挑戰(zhàn)就更大了。 麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室(CSA
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