IT思维

本白皮书梳理和研究国际、国内医疗人工智能的发展状况，总结医疗人工智能行业及基础设施领域国内外的技术发展特点和趋势，分析我国医疗人工智能产业面临的政策环境，为政府及产业界决策提供参考。

Nichio和Penaloza开发了一个能够读取脑部电生理信号并据此识别出不同目标动作的算法。

与拥有深厚造车工地的传统车企和无人驾驶技术面面俱到的科技巨头不同，创业公司通过提供无人驾驶解决方案、某一项硬件或软件，成功地成为了无人驾驶市场的一部分。

加上算法的强大威力，他们可以推、拉、拾、放各种物体，还能在手中旋转把玩。

AEye 创始人兼 CEO Luis Dussan 在创业前曾在航空航天产业有深厚经验，与许多新创公司一样，AEye 正在为自动驾驶汽车开发视觉软硬件和算法解决方案。

目前，许多令人兴奋的人工智能改变医疗领域的事件正在上演。人工智能技术正在涌现，帮助人们将管理和临床医疗流程化自动化

毫无疑问，围绕手机本身的战斗已经打到了极致，越往后越难标榜自家的差异化和创新点。

无监督学习的目标之一是不依靠显式的标注得到数据集的内在结构。自编码器是一种用于达成该目标的常见结构，它学习如何将数据点映射到隐编码中——利用它以最小的信息损失来恢复数据。

2015年，一位忧心忡忡的父亲向Rhema Vaithianathan提出一个问题，这个问题至今仍然困扰着她。

在概述篇中，该报告重点介绍了自然语言处理的概念、发展历程、我国 NLP 目前的发展状况和业界的研究与应用。

美国2018年二季度GDP增速达4.1%，为4年来最高水平，但这更多的是临时政策刺激下的结果，可持续性不高。本文认为，AI和机器学习技术的大发展才是推动世界范围内生产力和经济增长的强劲、可持续的引擎。

CB Insights从技术、通信、金融、零售/快消、汽车/航空、医疗健康、咨询顾问、媒体、保险、能源/工业、出行等11个维度盘点了全球在创新方面持续探索和布局的71家知名企业。

于是升级互联网协议，就变成了一场可能影响到千万人生活以及国家经济的全面战争。

设计新的药物分子需要手工进行，耗时且容易出错。但是麻省理工学院的研究人员已经朝着完全自动化的设计过程向前迈出了一步，这将大大加快设计过程，并获得更好的结果。机器学习模型可以帮助化学家更快地制造出具有更高功效的分子。

没有什么技术不可以被替代；而人才，才是所有科技公司的心病。

这样的能力将为生物学研究带来翻天覆地的变革，无论是癌症研究还是药物开发都将受益于新的观测方式，我们看到的细胞将不是扁平的二维截面，也不再是课本上一成变的图样，而是一个生命充满活力的生生不息！

在数据子集上对深度学习软件进行“训练”后，将深度学习软件应用到整个数据库中。人工智能准确识别晶体的几率大约95 %，据估计，人类发现晶体的正确率只有85 %。

智能制造，需要解决的就是将设备与人类共同组成一个一体化的智能系统。通过人与机器的合作，部分取代过去使用劳动力在制造过程中的劳动，把制造自动化的概念慢慢扩展到柔性化、智能化、集成化的这样一个战略目标。

如果你相信那些首席执行官们的话语，你就会相信，现在距离一辆完全自动驾驶（full autonomy）汽车实现的时间可能只需几个月。

人工智能可以模仿并强化人类决策，同时也放大人类的偏见。科技巨头能否解决大数据歧视问题？

我们所面临的这一次人工智能崛起，来自于数据量的增长和深度学习发展，传感器为智能体打造一个完全结构化的数据世界，再从中抽取规律，让智能体可以自主作业。

那么人工智能呢？ 虽然学者们对AI的细微差别提出了异议，但工业界正在使用这个术语来指代一种特定类型的机器学习。

聊天机器人曾经很风光，在 1964 年就有了 ELIZA，至今已有 54 年了。但是，这些聊天机器人都是“老式的人工智能”，尽管在很多方面都很出色，但它们也有缺陷。要让聊天机器人取得真正的成功，还需要什么呢？聊天机器人还有前途吗？

模仿能力是智能重要的组成部分，人和动物常常通过观察其他个体来学习新的技能。

特斯拉罕见的高度垂直整合，会让人想起历史上的通用。这家公司由一位和马斯克一样天才的人创建，却在斯隆手里成长为巨头。历史是否会重演？