IT思维

在机器人领域，强化学习和控制反馈用于帮助机器人实现特定的目标。

对移动式工作的机器人来说，如何判断周边环境的安全，以保证畅通无阻是非常重要的。还没动两步就“咣咣”碰壁，这样的机器人就太尴尬了。

我们常常会遐想，什么时候才能买到一辆能够处理所有路况、在哪儿都可以自由行驶的无人汽车呢？

连续两年成为该赛事上全球表现最佳的公司。

在过去六年中，机器学习领域的关注点都集中在神经网络的训练以及 GPU 加速器如何从根本上提高网络的准确性上，这要归功于 GPU 大内存带宽和并行计算能力。

对于 Google Cloud 乃至整个 Google 人工智能技术而言，有着深厚学术功底的计算机科学家李飞飞毫无疑问是一张亮眼的名片。

吴恩达指出，将传统行业与机器学习简单结合，并不会形成智能化公司。

大多数手工翻译将不可避免走上打字机和柯达胶卷的老路。

在现代社会，无论是对个人、企业还是国家，数据都正在变得越来越重要。对企业来说，数据可能意味着壁垒的兼顾；而对国家来讲，本土化的数据将对国家安全产生至关重要的影响。

科技发展的一个永恒不变的方向，就是让人类生活得更加幸福。这里面包括男性也包括女性，包括年轻的也包括年老的，包括健康的人也包括残障的人。

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。

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。

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。

而在感知智能这个大方向里，AI当然不只能说，同时还能看——比如说在张学友演唱会上抓个逃犯啥的。

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。

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。

近日，《财富》公布了2018年度世界500强企业名单，通观整个榜单，可以看出科技企业有了大幅度的跃升。

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。

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 %。

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？

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。

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。

科技发展永远向前，绝不回头。