摘要：5月29日，Science刊登了一篇标题为人工智能某些领域的核心进展一直停滞不前的文章，在文章里，作者Matthew Hutson提到：一些多年之前的老算法如果经过微调，其性能足以匹敌当前的SOTA（编者注：得分最高的算法）。　　所有的分析

企业在哪里以及如何使用边缘计算？行业专家分享了边缘计算应用的一些常见示例——从预测设备故障到改善远程工作。正如全球咨询机构贝恩公司指出的那样，冠状病毒疫情和远程工作可能会加速组织的业务向边缘计算的转变，因为

无论是中小型企业还是大型企业，电话推销都是增加产品销量和开展业务的最有效策略之一。随着技术的不断进步和资源的可用性，大型企业已经开始将人工智能和大数据作为其日常电话营销业务的一部分。另一方面，人工智能开始以

人工智能是一个有可能改变人们生活的领域。从医疗保健、商业、金融和其他领域的应用来看，它似乎无处不在。为了帮助你了解它现在的发展趋势，我们整理了一份明年人工智能发展趋势的清单。我们深入研究市场报告，如Marketsa

机器算法深度学习在商业领域带来了许多变化。根据定义，它被视为人工智能的子领域，它可以基于输入数据来累积信息预测结果，由于它具有预测的能力，因此企业利用此功能来估计未来的状况，使其成为当今现代世界中的优秀运用工具

一、背景美国政府部门肩负着保护机密数据和应对潜在威胁的任务。当前，远程办公所需的网络应用逐渐增多，数据安全日益受到关注。许多政府机构面临着资源有限，而数据集和信息流大规模增长的挑战，数据保护团队迫切需要新的方

了解应用在工业4.0的人工智能计划的关键运营指标和关键绩效指标（KPI），可以帮助组织通过采用更好的用例实现投资回报。适用于工厂车间的指标分析正确的绩效指标可以确保工厂更好的运营，尤其是在工业组织旨在最大化利润的情

什么是机器学习？机器学习是英文名称MachineLearning（简称ML）的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组

对于消费者和组织而言，人工智能是一项巨大的革命性进步。它带来了一些更重要和更紧迫的发现。2019年全球人工智能市场规模为399亿美元，并且在2020年至2027年将以每年42%的速度增长。为了更好地采用人工智能，人们需要了解

人工智能是一个广泛的术语，涵盖了许多技术，所有这些技术使计算机能够显示类似于我们人类的某种程度的智能。通用AI人工智能比较流行的用途是在许多不同任务上类似于超人的机器人。他们可以战斗，飞行，并可以就几乎任何主题

检测是一个不可绕过的话题，只要存在产品，就存在检测环节。往期文章中，小编对红外检测、CCD检测技术等均有所介绍。为增进大家对检测的认识，本文将对机器视觉检测技术加以阐述，主要内容在于讲述机器视觉检测技术的分类。此

人类的智慧宽广而复杂。有些人类成就远远超出现今机器可达的领域，要想让机器触及这些领域，还需要一段漫长的时间。对于解决抽象问题、概念生成、情绪知识、创造力甚至是自我认知，即便是最强有力的深度学习算法，也无法在这

01机器人流程自动化（RoboTIcProcessAutomaTIon，RPA）RPA（RoboTIcProcessAutomaTIon，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算

据报道，旧金山人工智能研究公司OpenAI已经开发了一种新系统，能根据短文本来生成图像。OpenAI在官方博客中表示，这个新系统名为DALL-E，名称来源于艺术家萨尔瓦多·达利（SalvadorDali）和皮克斯的机器人英雄瓦力（WALL-E）的结合。

人工智能四要素分析大数据：人工智能的智能都蕴含在大数据中。算力：算力为人工智能提供了基本的计算能力的支撑。算法：算法是实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法。场景：大数据、算力、算法作为输入，只有在实际

主要内容：1、知识图谱的概念2、典型知识库介绍（简）3、知识图谱技术概览4、典型案例简介 知识图谱(KG)的概念 知识图谱(KG)得益于Web的发展（更多的是数据层面），有着来源于KR、NLP、Web、AI多个方面的基因。知识图谱(KG)的概

一、系统概述安全管理无论在各行各业都占据着重要的地位，学校尤其重要。学校安全工作，是全社会安全工作的一个十分重要的组成部分。它直接关系到青少年学生能否安全，健康地成长，关系到千千万万个家庭的幸福安宁和社会稳定

在网络技术和通信技术快速发展的今天，先进技术逐渐在电网调度数据电力监控之中得到使用， 并且也推动电网调度逐渐朝着自动化的方向发展。 1 人工智能技术 人工智能主要是集合了自然学科与社会学科等相关科学，还包含了计

　　人工智能作为近年来的一门新兴技术，已经悄然地遍布到人们生活的方方面面，人工智能已经发展成为最为火热的行业。人工智能正在引领着一场新的技术革命，人类在不久的将来将全面进入人工智能时代。在这样的时代背景下，

本来想把题目取为「从炼丹到化学」，但是这样的题目太言过其实，远不是近期可以做到的，学术研究需要严谨。但是，寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力，将基于经验主义的调参式深度学习，逐渐过渡为基于一