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人工智能在分子診斷市場有怎樣的應用
隨著世界范圍內的人口老齡化情況不斷加重，對醫(yī)療水平提升的訴求等級也不斷提升。而精確的診斷技術，能夠提早疾病的發(fā)現，從而及時遏制病情的惡化，節(jié)省后續(xù)的開支，分子診斷無疑為精確診斷的需求提供了可能。
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小米自研語音技術可讓用戶“自由場景自由說”
（文章來源：羅超頻道） 智能語音行業(yè)已經進入蓬勃發(fā)展的時代，隨著智能設備的逐漸增多，用戶對語音交互的需求越來越大。在AIoT時代，智能設備的自然語言交互能力成為與用戶溝通的重要一環(huán)。當用
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AI的下一個戰(zhàn)場將會是在哪里
“深度學習的鑰匙丟在了黑暗角落。”張鈸院士不止一次提出這個論點。深度學習方法易受欺騙、易受攻擊已經是研究者們達成的共識，追其根本原因，張鈸歸結為：大家只是在燈亮的方向對模型修修補補，沒有向人類深
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神經網絡有什么天生的性質
眾所周知，動物與生俱來就有獨特能力和傾向，馬出生后幾個小時就能走路，鴨子孵化后很快就能游泳，而人類嬰兒會自動被臉吸引。大腦已經進化到只需很少或根本沒有經驗就能承擔起這個世界，許多研究人員希望在人
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深度學習前饋神經網絡技術分析
Index 多層感知機（MLP）介紹 深度神經網絡的激活函數 深度神經網絡的損失函數 多層感知機的反向傳播算法 神經網絡的訓練技巧 深度卷積神經網
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圖神經網絡迎來快速爆發(fā)期 GNN的原理、變體及拓展
01 GNN：從嘗鮮進入快速爆發(fā)期 今年以來，圖神經網絡技術(Graph Neural Network， GNN)得到了學術界極大的關注與響應。各大學術會議紛紛推出 GNN 相關的 wo
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從生物神經網絡到人工神經網絡
如今提及人工智能，大家期待的一定是某種可以“學習”的方法，這種方法使用數學模型從數據中獲取模式的某種表示。在眾多“學習”方法中，獲得最多關注，承載最多期望的非“神經網絡”莫屬。既然我們將這種數學
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人工智能指出有天體撞地球？
據外媒報道，荷蘭萊頓大學的一組研究人員開發(fā)了一種名為“危險物體識別器”的AI神經網絡，他們說這種神經網絡可以預測小行星是否會與地球發(fā)生碰撞。目前，他們的AI已經給出了自己的分析結果，并指出了11
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人工智能留下的碳足跡有多少
我們的個人計算機，只要一開機就有碳足跡，以去年一名Google實習生為例，建構了一套AI神經網絡，為了讓圖像顯現細節(jié)，他不斷增加神經網絡的復雜度，結果所耗用的電能，足夠一個家庭半年所需。。。
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人工智能在情報界有什么作為
美國情報界的情報收集人員正在使用人工智能技術來提升情報服務能力，這些人工智能技術可掃描潛在危險事件發(fā)展的新聞，為艦船發(fā)送有關快速變化態(tài)勢的警告信息，并可加快國家安全局的合規(guī)性檢測工作。
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如何讓AI具備人一樣的思考能力
通向AGI（通用人工智能）的道路上，始終有一道巨大的鴻溝橫亙在研究者的面前，那就是人工智能對于因果關系的理解。因果關系的推斷，首先對于人類本身就是一個極為復雜的問題。無論是必然性推理還是或然性推
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人工智能助力變革 帶領人類從信息社會向智能社會邁進
人工智能（AI）是指在機器上實現類似乃至超越人類的感知、認知、行為等智能的系統(tǒng)。與人類歷史上其他技術革命相比，人工智能對人類社會發(fā)展的影響可能位居前列。人類社會也正在由以計算機、通信、互聯網、大
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谷歌開發(fā)了高性能AI 可以在低端智能手機上運行
谷歌的兩位AI研究人員最近詳細介紹了他們如何創(chuàng)建用于文本分類的高級離線AI。該AI還可以在低端智能手機上運行，并且在簡單數據集上的準確性達到86.7%，而在更復雜和多方面的數據集上則達到83.1
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菜鳥程序員開發(fā)系統(tǒng)識別火影手勢，收獲大把二次元粉絲
日漫看多了，連程序猿也被煽動得中二起來?？赡苁呛芏嗳说牡谝徊恐卸勇?，什么影分身之術、螺旋丸、通靈術等這些手勢被我們玩了又玩，永遠都玩不膩。畢竟，“沒有什么敵人是螺旋丸解決不了的，如果一個不行，那就再
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區(qū)塊鏈的人工神經網絡你有沒有掌握
人工神經網絡在解決分類、回歸、函數估計和降維等問題中非常有用。然而，不同的神經網絡結構能夠在某些問題上獲得更高的性能。本文將概述最常見的神經網絡架構——包括遞歸神經網絡和腦回神經網絡——以及如何
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AI預測龍卷風 只有極少數系統(tǒng)投入了使用
當地時間3月2日凌晨時分，美國田納西州接連遭遇多場龍卷風襲擊，龍卷風已經造成至少25人死亡，30人受傷，此外還有數人失蹤。 面對大自然帶來的破壞，人工智能可以進行預測么？
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當AI遇到癌癥療法會有什么火花
人工智能（artificial intelligence， AI）方法有潛力影響癌癥療法的多個方面，包括藥物的發(fā)現、臨床開發(fā)，以及最終的臨床應用，從機器學習到神經網絡的AI平臺能夠加速藥物發(fā)現，
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邊緣計算和人工智能如何協同發(fā)展
當我們考慮機器學習時，首先能夠想到的是，通過服務器集群搭建的大數據中心和云平臺，對于很多機器學習的應用來講，這是一個存在了很多年的標準搭建方式。但近些年來，隨著硬件能力的不斷提升、物聯網場景的出
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人工智能改變醫(yī)療保健 預計2020年市場將不斷增長
高速增長投資絕對是將少量資金轉變?yōu)楦淖兩畹呢敻坏淖罴逊绞街弧? 我非常密切地關注著多個超高速增長的趨勢，其中一個我最近看不夠的是人工智能（AI）。 一個高速增長的投資
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2020的機器學習將會引領哪一些潮流
對于許多人來說，機器學習可能是個新詞，它在1952年由Arthur Samuel首次提出來，從那以后，不斷發(fā)展的機器學習成為許多行業(yè)領域的首選技術。從機器人流程自動化到技術專業(yè)知識，機器學習技術
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