IT思维

贫瘠高原是在机器学习优化算法中发生的可训练性问题，算法无法在似乎没有特征的景观中找到向下的坡度，也没有通往最小能量的明确途径。

新冠疫情以来，全球芯片供不应求，各大芯片制造厂商在增加产能的同时，芯片检测的成本也在不断上升。近日一家美国的半导体器械公司推出新一代光学半导体晶圆检查机，该机器运用大数据和AI技术来有效地发现制造出的芯片的问题。

研究人员表示，人工智能技术检测到了数百起未处理污水直接排放入英国河流的事件。

化学反应是将反应物转化为一种或多种产物的过程。

最新论文指出，AI 行业正在残酷压榨刚刚兴起的全球零工经济体系。

据剑桥大学和俄罗斯斯科尔科沃科技学院的研究人员称，通过将光信号相乘，可以解决一系列具有挑战性的计算问题，这一方法可以应用于图论、神经网络、人工智能和代码纠错中。

如果智能手表或者其他电池供电的电子设备可以运行AI算法，那么它们会变得更加智能。

近日，人工智能公司讯能集思(Synergies)与德国规模最大十所大学之一的汉堡大学（UniversitätHamburg）宣布联合推出了一套机器学习算法，该算法可以识别出人群中最有可能是新冠病毒的「无症状感染者」和「超级传播者」。

人与 AI 谈恋爱是不是真爱？

不需要姿态估计、骨架追踪，仅靠端到端深度学习，即可实现视频理解和行为识别——获得微软1000万美元融资后，初创公司Twentybn推出最新推理工具Sense，集合数据处理、模型训练等多种功能一体，帮你实现诸如手势识别，健身跟踪，健身重复计数器和卡路里计算等多种任务！

越来越广泛的医疗保健应用在使用人工智能和机器学习系统，比如协助医生进行医学图像诊断。这些系统能够理解X射线并能快速生成MRI，有时甚至可以发现COVID病例。

合理膳食、营养均衡的重要性已不必多说，但具体如何落实，却不简单。

古谚道：“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。” 这句话放在目前的人工智能语言模型中也非常适用。

Gary Marcus 认为，人工智能不可能只是机器学习或深度学习。我们需要更丰富的综合方法才能取得进展。

由于企业级采用的滞后，2021 年可能不会是”人工智能年“。

当今社会，人工智能正在改变临床诊断、自动驾驶、语音翻译等各个领域。但是，数据量的快速增长给AI中使用的电子计算硬件带来了巨大的挑战，计算速度和功耗问题已成为人工智能的主要瓶颈。

面向MVP的思维对于任何类型的系统都非常重要，AI也不例外，无论该技术看起来多么令人兴奋。

全球AI落地过程中，可以看到一个从多数企业豪情万丈回落到更少企业重估曾经期待的过程。

随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决，FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。

据 VentureBeat 报道，大约 90% 的机器学习模型从未投入生产。换句话说，数据科学家的工作只有十分之一能够真正产出对公司有用的东西。

Python迅猛发展背后的一个主要驱动力是它学习起来相当容易，使用起来功能强大。

这一回，帝国理工学院和剑桥大学首次把目光转向了动物，并开创性地提出：AI可以从动物身上学习常识！

作为人工智能的一个重要研究领域，其研究和发展可以追溯到第一个人工智能浪潮。

中国领导人通过了未来五年经济发展蓝图，强调「科技自立自强」。这是对美国不断加大对中国公司的制裁力度做出的回应。中国将不得不更多地依靠技术上的自给自足，来应对瞬息万变的国际环境。

署 M2M-100 可以为数十亿人提高翻译质量，特别是那些使用低资源语言的人。