IT思维

，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”。

又到一年两会开幕时，今年的两会意义大有不同，这不仅是十九大后第一次召开两会，而且中国新经济领域走上发展快车道，供给侧改革收获颇丰，互联网+、人工智能、大数据、智能制造等科技浪潮在中国卷起风暴，成为全球创新不可忽视的一支力量，“一带一路”战略更是让世界重新认识中国。

的确，如今学习人工智能最大的困难不是找不到资料，更多同学的痛苦是：网上资源太多了，以至于没法知道从哪儿开始搜索，也没法知道搜到什么程度。

无人驾驶的到来将会影响和改变我们生活的方方面面

两三年前开始在自动驾驶领域创业的楼天城、陈禹行等人可能绝不会想到，自动驾驶后来能有如此火热，融资金额轻松被推至翻倍。

 Hanson Robotics 是阿联酋机器人公民 Sophia 背后的公司。

深度学习的一个基本方法。

Waymo仿佛在大喊：无人车很安全，请各位乘客放心乘坐。

未来的就业形势还能依靠科技巨头和首席执行官们来决定，而人工智能的未来，依旧充满了太多的不确定性。

作为供应商代表，在参加去年 12 月蔚来 NIO Day 那场声势浩大的发布会后，TE Connectivity 中国汽车事业部副总裁兼总经理沈伟明表示：「中国人能够自主研发制造高端车已经是板上钉钉了。」

在智能手机领域，苹果从指令集到微架构一手打造的 64 位芯片可说打遍天下无敌手，即便是三星、高通等芯片产业龙头，也难以撼动其市场地位。

微软于2015年在其公共云上推出了区块链服务，并一直在为其添加新功能。

谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，这是一种灵活的端到端方法，用于优化CPU、GPU等的自动化设备配置。该方法在多个主要神经网络模型上测试，最高实现了60.6％的性能提升。

近日，来自美国东北大学和美国信息科学研究所的研究者联合发布论文《MoNet: Moments Embedding Network》。

近年来，自动驾驶汽车飞速发展，不仅能够通过雷达测量与下一辆车的距离，还可通过激光雷达传感器发出的激光脉冲来测量周围的环境。

我们更新了 Python 下的各大顶级人工智能与机器学习项目。

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。

各行各业都在谈人工智能，各类企业都想运用这项技术来提升自己、捍卫行业地位。究竟哪些行业、哪些公司最积极？哪些AI细分方向最受重视？MDI Ventures美国投资总监Kyle Kling分析了11个行业的200多家公司，得出了一些规律。

在为期数月的交锋之后，Uber 最终与谷歌旗下的 Waymo 在自动驾驶汽车技术诉讼上达成了庭外和解，Uber 将向 Alphabet 支付约合 2.45 亿美元的自有股权以解决这桩有关商业机密的法律纠纷。

一些行业人士担心，这起交易可能会影响我国汽车电子、智能汽车、物联网等诸多半导体新兴领域发展。

智能交通希望达到的效果是道路运行效率的最大化及对道路运行安全的保障。

来到2018年，5G已经从之前的理论变成了现实，并且在不久的将来将会进行商用。

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。

麦肯锡全球研究所估计，大数据战略可以为更好的制定决策提供信息，从而每年可在整个美国医疗保健系统中产生多达1000亿美元的价值。

自动驾驶的支持者们经常憧憬着完全无事故道路的乌托邦未来，但却很少提到在此之前所必须经过的漫长、渐进式的过渡时期。