IT思维

在经历了九月的 NASA 论文乌龙事件后，十月，谷歌正式宣布证明「量子优越性理论」。

那么对于数据驱动的机器人方法也不仅仅需要发展优秀的强化学习算法，同时也需要建立大规模的机器人学数据。

为了解释我们周围的世界，AI 系统必须理解三维视觉场景。

在此后的三年里，这家公司一直很低调。但最近，他们带着一款名为 TSP 的芯片架构出现在公众视野里。

近日，《柳叶刀 (The Lancet)》子刊 EBioMedicine 发表了一项中国科学家应用自适应 AI 模型和多源数据，预测重庆市流感活动度的研究，这是中国首个基于 AI 和大数据的流感实时预测模型，也是 AI 在传染病预测领域中非常有影响力的成果。

理解人口流动性对于现代社会有着十分关键的作用，从交通基础设施检测到疾病监控预防，从理解政策传导到自然迁徙分析等领域都具有十分重要的作用。

微软小冰注重人工智能在拟合人类情商维度的发展，强调人工智能情商，而非任务完成在人机交互中的基础价值。

很多人都担心又一波 AI 寒冬即将到来。虽然 ML 解决方案并不缺乏，但得到企业实际部署的不过十分之一。

随着BERT等自然语言模型取得的突破性进展，人们逐渐认识到大模型可以在无标签数据上学习语言的强大表示。

声音在物体定位中会起到非常重要的作用，人们甚至可以利用自身对声音的感知来定位视线范围内的物体。

我坐在老板的办公室里，向他简要介绍我们新报表的情况，这将极大地增加组织中每个成员对数据的访问。

科技公司到底是为 技术驱动 还是 业务驱动 的争论古来有之。对于技术人员而言，拥有良好 工程师文化、代码文化，核心竞争力是技术、尊重技术、技术人的公司似乎就可以称得上是技术驱动型公司。

你是否体验过 AI 面试？

我们提出了一个可以自适应的自动驾驶策略，用于处理无人车在交互行为中的决策问题。

LeCun表示，人工智能的下一个发展可能是放弃深度学习的所有概率技巧，而是掌握一系列变化的能量值。

深度学习在应用上与广大传统行业融合，让AI获得了前所未有的大爆发。

目前这篇论文已经被计算机视觉顶会ICCV 2019收录。

如果说艺术创造能够表现这个时代，那么带领这个时代生活样式和思考样式前行的，是科技的开拓者们。

为了解决这一问题，IBM AI的研究人员基于模块化的架构结合有效的信号处理实现了高质量并具有灵活适应性的实时语音合成系统。

赋能业务，快速应对挑战，正是数据湖所能提供的。

报告数据显示，全球机器人市场规模持续扩大，工业、特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。

“看”这个动作一直被认为是生物所独有的。

群体机器人的初衷是用一群更简单、更便宜（划重点）和可更换的机器人来代替单一的、昂贵的、脆弱的单任务机器人，这些群体机器人可以协同工作以完成同类型的任务。

北京时间9月25日晚上8点，拖延一天后，蔚来重启财报电话会议。

随着更多创新设备的连网，物联网可以为企业提供节省成本的流程和有价值的信息。