IT思维

通过收购Nuance公司（其产品包括转录工具Dragon），微软希望为快速增长的医疗计算领域提供更多服务。Nuance拥有一大群老客户，其大量与医疗保健相关的语音和文本数据也是构建新系统的关键。

今天，有许多人工智能与我们互动的例子，使我们的生活的效率更高。

不管是好是坏，特朗普政府的美国科技政策，以及之前奥巴马总统的科技政策，往往会设定全球优先事项，新政府肯定也不会例外。

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。

谷歌内部工会的成立在美国大型科技公司实属罕见，得到了美国工会组织美国通讯工作者协会(CWA)的支持。

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。

为Uber Eats和Uber工作的BAME（非白人种：黑人，亚裔和少数族裔）快递员声称，该公司有缺陷的识别技术让他们失去了生计。

联合国首席人工智能顾问Neil Sahota分享其对联合国重大AI项目以及当今AI面临的主要挑战的看法。

如果在热带雨林的偏远地区，一棵树被非法砍伐，有人听到这种声音吗?如果这部分雨林正在使用Rainforest Connection公司的树梢监控技术，那么是的，确实有人听到了声音。他们也会采取行动。

数字化浪潮下，无论是产业还是技术，都面临百年未遇之大变局。

苹果汽车备受关注的部分原因是，在苹果介入之前，美国汽车市场就像电脑和智能手机市场一样，非常无聊。人们对苹果如何让汽车变得有趣感到兴奋。

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。

我们当然不会就此止步。斯坦福大学的研究人员估计，到2030年，将有5000亿台联网设备（每台设备装有数十个传感器）。

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。

就是这样一个特殊的产品，居然还销售的挺好，不禁让人困惑，买它的人在想什么？

罗汉普顿大学和悉尼大学的首例研究发现，从未被驯养过的动物，如袋鼠，可以有意识地与人类交流，这一发现颠覆了通常只有狗、马或山羊等驯养动物才会有这种行为的观念。

随着信息技术的发展，各行各业都在进行「数字化转型」。

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。

但就是”不性感”的农业，几千年来支持着整个社会体系的繁荣。

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。

Spyce还为它的厨房起了一个优雅的名字“无限厨房”。

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。

在企业运营、管理的大生态中，以数据驱动决策的商业智能（BI）软件日渐成为强刚需，为企业决策和运营预判提供“油盐水”的支持。