智慧停车市场为什么跑不出 AI 独角兽?
本文作者:余快2020-06-13 10:15导语:等一场持久的鏖战,等一个从浓烟里走出的AI独角兽意识数字化,可以装进存储盘,上传云端,汽车不仅实现自动驾驶,人来车来,人走车自动停到指定位置。这是网飞去年赛博朋克风剧《副本》中的一幕。这就是智慧停车?有车一族拍案反驳:简直胡扯。智慧停车是什么?理想的智慧停车分为三部分。停前:智能找车位、精确导航;停中:快速通行、自动缴费;停后:反向寻车、汽车后市
邦盛科技王雷:AI风控的「能力边界」
本文作者:周舟2020-06-18 10:13导语:AI风控不能解决哪些金融痛点?没有一条真理,可以解决人生所有的难题;也没有一项技术,可以帮助一家企业所向披靡。金融科技行业,纵使是一个简单的项目,也需融合算法、专家经验、工程部署、接口打通等一系列环节,才能完成一套解决方案,远不止一项单点技术就可以“打包票”。在这个过于信仰技术的时代,知道技术能做什么固然重要,知道它不能做什么也许更重要。为此,雷
IBM 全面停止人脸识别业务,AI 在美落地的冰火两重天
本文作者:张栋2020-06-09 11:07导语:凡是都辩证存在着。因担心应用不当,IBM宣布不再开发、提供任何人脸识别相关技术。IBM CEO阿尔文德·克里什纳 (Arvind Krishna) 昨天在递给美国国会议员的一封信中下了这个决定。他说:“IBM反对使用任何技术来监视大众、种族定性、侵犯基本人权和自由、以及从事任何与我们价值观及原则不一致的事情。”其实,人脸识别业务在 IB
医疗新基建浪潮下,我们为何看好这些医疗 AI 公司?
本文作者:李雨晨2020-06-12 17:16专题:两会专题:新基建引领疫后经济导语:医疗AI头部企业的未来思路,将很大程度地影响行业的最终走向。据CB Insights发布的《全球人工智能投资趋势年度报告》显示,全球人工智能初创公司2019年募集资金达266亿美元,而医疗保健占了40亿美元,医疗仍然是AI落地最热门的领域之一。另一方面,进入2020年,“新基建”的建设步伐开始加快。此前,北京、
AI金融「交互应用」的窘境与进击的独角兽
本文作者:周舟2020-06-11 05:17专题:两会专题:新基建引领疫后经济导语:「水大鱼大」金融业,蛰伏着哪些AI独角兽?AI对金融核心业务流程的改造,似乎始终“雷声大雨点小”。但在用户的「交互方式」上,AI早就不声不响地“攻下数城”。通过生物识别,AI不仅成功地取代银行卡这一物理介质,还替代了密码输入等核对流程,让金融的交易与身份识别更加“无感”;通过语音识别&NLP,AI直接让客
亚马逊AI Lab开源大规模药物重定位知识图谱DRKG
本文经授权转载自机器之心(almosthuman2014),未经授权禁止二次转载与摘编。本文长度为3200字,建议阅读9分钟本文带你了解亚马逊AI实验室的开源机器学习工具。[ 摘要 ]最近,来自亚马逊上海 AI 实验室、亚马逊 AI 北美、明尼苏达大学、俄亥俄州立大学、湖南大学等机构的团队,正式开源了大规模药物重定位知识图谱 DRKG和一套完整的用于进行药物重定位研究的机器学习工具,助力新冠及其他
人工智能的8个有用的日常例子
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词,然后不知怎的就打开了这篇文章,或者用优步(Uber)打车上班,那么你就利用了人工智能。人工智能影响我们生活的例子不胜枚举。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象,但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。术语人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据,从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式
在业务领域中产生重大影响的5种人工智能技术
企业需要了解图像识别、语音识别、聊天机器人、自然语言生成、情感分析如何改变其业务的运营方式。人工智能技术正在将其自身融入业务的各个方面。重要的一些人工智能技术包括图像识别、语音识别、聊天机器人、自然语言生成和情感分析。需要明确的是,每种类型的人工智能技术都代表广泛的类别,通常包括数十个甚至数百个基础组件。反过来,通常将这些组件重组为更复杂的应用程序,为企业创造价值。例如,百货商店人工智能机器人可以
深度解析,AI如何让创新变得更简单
发展手段。创新的结果便是促动企业不断设计、生产出符合市场需要的新产品,产品创新是企业经营的延续和深入。但是关于产品创新,我们看到的局面是:大的创新点越来越少,小的创新点都是给行业大佬打工。如果我们所处的行业已经有一个龙头大哥,你只做些微创新、渐进式创新没有意义,因为龙头大哥的抄袭成本太低了,你想颠覆他基本没有可能。这是目前行业面临的挑战和问题。面对这样的困境,今天在这里,我想为大家分享一些我对AI
人工智能真的“万能”吗?
许多安防行业的专家正在反思过去十年中出现的新兴技术,并期也对未来的技术充满期待。人工智能(AI)现在是一个流行词,在过去十年中早已经渗透到了日常术语中。从医疗保健,银行业到安防的每个行业都实施了某种形式的AI,然而人工智能也被吹捧为我们的最后一项发明,这项发明将带来突破性的工具和服务,能够消除纷争、不平等和人类痛苦,彻底改变我们的生活方式。但是,人工智能技术仍处于起步阶段,并不是许多网络安全专家声
我从吴恩达AI For Everyone中学到的10个重要AI观
作者:NewBeeNLP本文约3500字,建议阅读10分钟本文作者与你分享吴恩达课中最值得记住的10个AI观,希望能让你学到些东西。写在前面[ 导读 ]在这个人机共存的年代,每个人都应该去尝试了解并运用人工智慧这个超能力,思考自己未来在这个变化快速的世界的定位。曾经领导Google Brain的吴恩达教授公开的Coursera课程:AI For Everyone[1]非常有意义。这堂课不谈技术术语
Waymo自动驾驶算法挑战赛结果出炉,地平线获四项第一
本文作者:李安琪2020-06-16 10:43导语:地平线在2D追踪、3D检测、3D追踪和域适应四项挑战中获得第一。美国当地时间6月15日,Alphabet自动驾驶公司Waymo在CVPR 2020自动驾驶Workshop上揭晓Waymo开放数据集挑战赛的结果,边缘AI芯片企业地平线获5项挑战中的4项全球第一。本次挑战赛,Waymo开放了其自动驾驶车辆在25个城市收集的超过1000万英里的自动驾
AI产品经理必懂的硬知识(一):应用领域篇
文章主要针对AI目前在各个比较热门领域的应用现状展开了梳理与分析,包含:计算机视觉、语音交互、自然语言处理和典型AI场景四个方面,与大家分享。大家好,我是方舟,接下来我会出一个硬核知识系列,共三篇《AI产品经理必懂的硬知识》,从应用领域、常见概念与算法、自我进阶三个方面去阐述,这个系列算是榨干了我多个笔记。第一篇咱们就来谈谈目前各个主流应用领域的现状吧。有读者反应我的文章过于“干货”,实在太长,要
AI换脸时代 当心换掉你的安全
从先前的P图,到如今的换脸,人工智能飞速发展,在方便人们生活的同时,也增添了很多乐趣。AI换脸一时爽,但是欢乐背后带来的往往是更深的警惕:技术的更新换代,最终也将释放人性阴暗的一面。 AI换脸背后映射巨大的网络安全问题 首先,AI 换脸面临的一大风险,是对信息真实性的严峻挑战。俗话说“耳听为虚,眼见为实”,实时监控早已成为现实中记录事件真相的重要手段,在监控摄像头的保护下,我们活得越来越安全似
制造大国转型科技大国,中国10万亿元投资新基建!5G和AI双引擎
来源:新智元本文约2922字,建议阅读6分钟。本文介绍中国计划到2025年,在5G、人工智能和数据中心等领域投资至少1.4万亿美元,约10万亿人民币。据统计,今年年初以来北京、上海和其他十几个省市的政府按下「快进键」,公布了6.61万亿元(约1万亿美元)的投资计划。在相关部门推动下,一些民营企业也纷纷宣布投入资金。据彭博社报道,中国将在到2025年投资约1.4万亿美元,折合人民币近10万亿,促进5
谷歌的语言何以战胜Python?50%的人都应该立即学习Golang
2020-06-11 12:30:00全文共2623字,预计学习时长9分钟图源:dailybtc很多软件工程师视Python为最喜爱的语言之一,工作生活都和它死死绑定在一起。但Google, Uber, Dropbox, Soundcloud, Slack, 和Medium的软件工程师并不是这样。长期以来,顶级企业的程序员们一直迷恋于另一种语言。尽管大部分开发者还在使用Python,但
如何创造可信的AI?人工智能大牛盖瑞·马库斯的11条建议
(本文来自湛庐文化策划出版新书《如何创造可信的AI》,作者盖瑞·马库斯(Gary Marcus ) 欧内斯特·戴维斯(Ernest Davis))在人工智能领域中,深度学习掀起了最近一次大的浪潮,也是目前最受关注、获得投资最多的一类。但要知道,深度学习并非机器学习唯一的方法,更非AI唯一的方法(人工智能>机器学习>深度学习)。在发展的过程中,深度学习也暴露出了3个核心问题——贪婪性、不
数据缺失、混乱、重复怎么办?最全数据清洗指南
作者:机器之心本文约5000字,建议阅读10分钟本文为你介绍如何在 Python 中执行数据的分步清洗。标签:数据处理要获得优秀的模型,首先需要清洗数据。在拟合机器学习或统计模型之前,我们通常需要清洗数据。用杂乱数据训练出的模型无法输出有意义的结果。数据清洗:从记录集、表或数据库中检测和修正(或删除)受损或不准确记录的过程。它识别出数据中不完善、不准确或不相关的部分,并替换、修改或删除这些脏乱的数
OpenAI的GPT-3花费了1200万美元,现在放出商用API,人人皆可用
2020-06-12 12:30:51晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAIOpenAI,这次真的要Open了。那些训练费用动辄几百上千万美元的巨型NLP模型,不久后每个人都能用上,虽然是付费形式。就在不久前,OpenAI最新推出的GPT-3就有1750亿个参数,训练费用更是高达1200万美元,别说是普通人玩不起,就是一般的公司也负担不起。而现在OpenA
人脸识别禁令来袭:科技公司该何去何从?
2020-06-10 12:48:00全文共3024字,预计学习时长10分钟图源:unsplash去年,俄勒冈州的波特兰市准备通过一项新的人脸识别禁令,该政策的颁布会完全阻止政府及私企使用这一技术,威胁到当地销售和使用人脸识别技术的企业。为了阻止该法案的实行,亚马逊花费了12000美元游说政府。“亚马逊希望自己能阻止该禁令的实行,但他们不能。”该项提案的拥护者,波特兰市议会委员Jo AnnHard