IT思维

强化学习（RL）为优化面向目标的行为,提供了统一且灵活的框架。

当时支持与反对方各自罗列出很多观点，但我们或许可以承认，这些讨论都是建立在这样一个前提上：新技术与农村生活的结合，已经开始触发一些改变。

我们可能已经处在机器学习工具进化的某个阶段，在这个阶段，正规的机器学习教育不再是必要的。

当我们观察不同年龄段的人对待自动驾驶这一技术的态度时，目前尚未发现明显的代际鸿沟。

德勤连续调查了有关认知技术/人工智能的主管，因为他们代表了今天正在测试和实施这些技术的公司。

目前，D-Wave的电脑正在模拟天气模式和海啸，优化酒店广告展示，解决复杂的网络问题。

随着网络技术的发展和使用范围的扩大，网络安全问题日益成为国际社会关注的新问题。

在这篇文章开始之前，我们先提出一个问题：如果未来你以为的无人驾驶，在某个浑然不觉的时间段里实际上是有人驾驶，你会不会觉得毛骨悚然？

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。

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。

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。

为什么这样的情况经常出现？我们该如何避免让那些聪明且有天赋的人在这样无效的工作上浪费自己的时间和精力呢？

下面这些问题，可能在我们不久的将来（一年或者两年？）就会出现在我们身边。

产品的重要原则是关注用户的需求，对于机器学习而言也是一样。

，他毫不客气地评价道，“2018 年了，Perceptron 仍然是老生常谈，还是之前的基础算法”。

无人驾驶的到来将会影响和改变我们生活的方方面面

前几天，美国三大商业巨头亚马逊、伯克希尔·哈撒韦（Berkshire Hathaway）和摩根大通（JPMorgan Chase）宣布，将为员工提供更好、更便宜的医疗保健服务。

这是一篇来自牛津大学人类未来研究所的万字长文，由专注于研究AI政策的 Miles Brundage撰写，并获得八万小时（80,000 Hours，大学研究机构）团队和其他人员的帮助，希望给愿意从事”AI政策”行业的人们一些指导和方向。

现在很多人都读到过这样一条新闻：机器人的时代来了，它们会夺走我们的工作。事实上，根据当前的智能技术，高达45%的工作任务可以被自动化工具取代，将来这个数字肯定会继续上升。

无论你是 AI 的创业者、投资人，还是对 AI 技术感兴趣的爱好者或者是商务人士，希望我讲的内容可以对大家有一定的借鉴意义。

要知道，在排名时，也是暗藏着各种潜规则。

2018 年最值得关注的科技前瞻发展

针对被曝光处理器存在严重的安全漏洞一事件，英特尔今日称已为基于英特尔芯片的各种计算机系统（包括个人电脑和服务器）开发了更新，并且正在快速发布这些更新，以保护这些系统免受谷歌Project Zero所报告的两种潜在攻击隐患（被称为Spectre和Meltdown）。

前 NASA 科学家 Josiah Zayner 是第一个编辑自己 DNA 的人。

这一年，Uber可谓负面新闻不断