IT思维

学者们始终没有找到合适的方法来实现如此灵活智能的机器，因此他们将目标转而解决更加实际和具体的智能化问题，也就是今天我们通常所说侠义范围内的人工智能产品。

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。

本周，出行圈好不热闹。特斯拉落子中国，将在上海建设超级工厂，成为本周最热头条。

近日，国际机器学习顶级会议 ICML 在官网公布了 2018 年度的最佳论文名单。

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。

在中国AI产业中，AI加速器已经开始成为重要的一环。以往我们更熟悉的是孵化器——为初创团队提供办公场地、启动资金、财会人事等等外围服务。

本文将从政策的视角解读目前火热的AI发展，从国家和政策层面解释人工智能战略在全球范围内突然涌现的原因，并对人工智能政策进行更为深入的探讨。

这个潮流的最近一次上演，是几天前的百度AI开发者大会上，李彦宏现场播放了百度AI客服邀请开发者的真实电话录音。

一文看懂人工智能。

该组织主张在全国范围内摆脱对石油的依赖，其希望将得益于自行驾驶汽车的迅速采用。

很多同学都在犹豫着该不该读博士，还有更多的同学在博士生涯中痛并快乐着。那就究竟我们适不适合读博士，读博士该如何努力才能更好的实现自己的人生价值呢？今天为大家带来一篇过来人为大家总结的“读博的N条忠告”，希望能为你带来一些启发和方向。

科学家们经常会收集、观察、分析3D数据，从医学图像到月球地图，但他们通常使用的2D电脑屏幕却无法完全展示3D数据集。

对于一个企业组织或者一个国家来说，在技术变革的过程中掌握住机遇的关键诀窍是什么？

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？

由于BatchNorm可以加速训练并获得更加稳定的结果，近年来成为了一项在深度学习优化过程中被广泛使用的技巧。

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？

机器学习是目前计算机领域最火的技术之一，从电商到自动驾驶，都有机器学习的应用。

这里有便携的穿墙扫描仪。

科技发展永远向前，绝不回头。

只要够快够准够门槛，处处都是留给技术创业公司的机遇。

随着智能手机的迅速发展，移动端的人脸识别和分析越来越重要，而人脸追踪是很多视觉应用的主要出发点。

纳德拉在1992年加入微软，当时他才25岁。尽管那时他已经管理了微软的云业务，但他并不是最受欢迎的人。

近日，道达尔正式宣布和谷歌云签署协议，二者将联合发展人工智能技术，为石油天然的勘探开发提供全新智能解决方案。

随着工业科技的发展，这波数字化自动化的浪潮被称为“工业4.0”，所以未来的工厂到底是什么样子？