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。
在斯坦福大学2018年医学健康机器学习大会上发表的一篇论文中，麻省理工学院Media实验室的研究人员详细介绍了一个模型，该模型可以使给药方案毒性更小，但仍然有效。
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。
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？
近日，来自爱丁堡大学的研究人员提出了一种结合深度神经网络和树模型的新型模型——深度神经决策树(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。
相信大家一定还记得好奇号和机遇号火星车登陆时激动人心的场景吧，人类又一次打开了火星的大门开始深入地探索。
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。
2015年，一位忧心忡忡的父亲向Rhema Vaithianathan提出一个问题，这个问题至今仍然困扰着她。
新时代的AI电力在向各个领域输送着源源不断的能量，从工厂到商场，从太空到细胞都有着它活跃的身影。如今赋能畜牧业将会带来怎样的化学反应呢？
美国2018年二季度GDP增速达4.1%，为4年来最高水平，但这更多的是临时政策刺激下的结果，可持续性不高。本文认为，AI和机器学习技术的大发展才是推动世界范围内生产力和经济增长的强劲、可持续的引擎。
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。
设计新的药物分子需要手工进行，耗时且容易出错。但是麻省理工学院的研究人员已经朝着完全自动化的设计过程向前迈出了一步，这将大大加快设计过程，并获得更好的结果。机器学习模型可以帮助化学家更快地制造出具有更高功效的分子。
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 %。
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。
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。
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。
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。
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