IT思维

长期来看，不合规的中小型在线教育企业将逐渐退出市场，优秀的在线教育头部企业则会进一步发展壮大，并持续强化自身优势，行业也将迎来更健康的发展。

当前科技业面临的最大问题之一，就是半导体代工厂严重拖延和积压。几乎每一个科技品类的需求都得到了提振，这导致了半导体需求大幅增长。

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。

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。

想象一下，设计新生物是否可以像设计集成电路那样简单易行。这就是GP-write联盟正在开发的计算机辅助设计（CAD）程序的最终愿景。

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。

创新这个过程非常神秘，难以描述。

随着世界上越来越多的汽车、大型卡车和轮船使用电力进行驱动，对电池中使用的金属材料的需求将会产生激增。

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。

化学反应是将反应物转化为一种或多种产物的过程。

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。

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。

苹果 M1 芯片性能强大 ，展现了 ARM 处理器在桌面计算机市场的巨大潜力，而在此之前，ARM 早已成为智能手机市场的绝对霸主。

近日，普渡大学（Purdue University）一个科研团队创造出一项全新技术，旨在用彩色“数字字符”取代莫尔斯码，以实现光存储的现代化。

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。

一直以来，预测物体运动轨迹是AI领域的一大难关。

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。

石墨烯虽然带来了好消息，却也引发了不小的争议…

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。

2020年11月，美国麻省理工学院未来工作特别小组（MIT Task Force on the Work of the Future）发布了三篇关于美国制造的研究简报，引发不少业界关注。

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）。

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。

随着信息技术的发展，各行各业都在进行「数字化转型」。