半导体行业观察：2017年，随着机器学习、超大型主机、超级计算和其他领域的发展，新架构的故事仍在上演。

半导体行业观察：机器学习是近段时间以来的大热门，而尽管 EDA 处理的也是大数据类型的问题，但在将机器学习技术整合进 EDA 工具方面还没有取得很大的进展。

由图可见，想要进击机器学习，成为机器学习方面的专家，那么你需要从入门、深度学习、数据科学、R语言、Python、金融、专家级等多方面的书目，循序渐进的进行修炼。

首先，如果处理速度对你来说并不重要，Julia可能不如你正在使用的任何产品（至少现在如此）。有些R用户所做的统计工作都是在相对较小的数据集上进行的，并且只是涉及到简单的计算。在R开发人员社区，特别是数据科学家Hadley Wickham，开发出了非常棒的工具，通过完整的文档，就可以完成简单的数据分析任务。但如果使用Julia来实现在R中完成的一些基本任务，可以发现，Julia的工具对这些任务并没有优势可言。

假设已经得出一系列样本被划分为正类的概率，然后按照大小排序，下图是一个示例，图中共有20个测试样本，“Class”一栏表示每个测试样本真正的标签（p表示正样本，n表示负样本），“Score”表示每个测试样本属于正样本的概率。

在机器学习、图像识别和 NVIDIA GPU 的助力下，列车即将开启自主运输的先河。

第一台iPhone发布于2007年，而机器学习这一概念更是在第一台iPhone发布的十年前就已经出现。但这两者碰撞出火花，则是在最近几年才出现的事情。

该研究论文中写道：“几十年来，古生物学家一直将黑猩猩作为人类最后共同祖先（Last Common Ancestor，LUCA）的模型，因为黑猩猩是与人类亲缘关系最近的的灵长类动物。然而，中新世类人猿的相对牙齿比例与现存的大猩猩更相似，两者的进化轨迹也更为相似。”

数据集是机器学习算法的命脉——从某种意义上讲，数据集对于自动驾驶等人工智能应用领域，最重要的是它们的质量最高。同时，数据集也衍生出自动驾驶行业新的商业模式。

万众瞩目的世界级AI盛会 2018 世界人工智能大会于上海拉开帷幕。

如果在业界谈起AI人工智能和机器学习技术的发展历程，有一家云计算服务商的名字是绝对绕不开的，那就是亚马逊AWS。

机器学习技术通常以视觉系统为基础进行信息处理，现在为了超越这一局限，科学家们开始从嗅觉当中汲取灵感。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

说到人工智能技术，亚马逊最早是利用它为消费者提供个性化的产品推荐服务。后来，机器学习技术出现，那些推荐系统背后的算法也就相应发生了变化，变得更为灵活、更为准确。

人工智能连同量子技术、虚拟现实等被称为“第四次工业革命”，当前面临的人才荒无疑是最大的短板，毕竟人工智能的使命不是少数几家巨头的“一枝争春”，而是整个行业的“百花齐放”，像前三次工业革命一样对社会进行颠覆性改造。

纳米结构的几何形状只要满足特定条件，并匹配入射光的波长，就能够大幅提高光学传感器的灵敏度。这是因为局部纳米结构可以极大地放大或减少光的电磁场。

致力于将数据转化为行动和价值的Splunk公司今天宣布全面推出Splunk的首个物联网（IoT）解决方案，即Splunk for Industrial IoT。

未来，使用机器学习进行质检将取代目前利用智能摄像头检测光学裂缝，因为后者需要大量的手工工作。目前，摄像头必须重新配置，以拍摄冲压车间内生产的车门、发动机罩、挡泥板等汽车每个新零件的图像。

什么是边缘计算，将如何改变制造业-工业物联网主要是将生产设备、人和产品的数据采集到云端计算平台，再利用软件系统和机器学习技术进行分析和预测，以便于洞察更多隐藏的商业机会。不过，随着越来越多的设备连网和大量数据的传输，对网络和云系统产生了很大的压力。

英国《自然·医学》杂志23日在线发表了一项人工智能与医学研究：英国科学家报告了一个名为“AI临床医生”（AI Clinician）的学习智能体。

机器学习真能建设5G承载网吗-其实，NF-IX 5G承载新架构的出现主要为了满足5G承载网所应具备的几个特性。例如，面向基于原生云的VNF连接、业务服务质量的确定性、融合的统一承载、自动业务开通等。由于NF-IX 5G承载新架构是一个针对任意网络连接的创新解决方案，并且在技术和协议的成熟度上占据优势。这使得其关键性的打破了IT与IP间的屏障，使广域网的数据通道被扩展到了数据中心内部。

我们想在这里强调的是，第三种类型的回复从根本上最小化并忽略了那些认为改变名称会使该会议更具包容性的人的经历。人们不去倾听和放大这些声音，而是迅速从自己的经历中总结：“这对我来说从来都不是问题，所以忘记它吧！”具有讽刺意味的是，有些人在反对改名呼吁时开了性有关的玩笑，这在一定程度上证明人们会用这个名字来开性相关的玩笑。

美国纽约大学医学院研究者报告的一种新的人工智能／机器学习程序可分析患者肺癌肿瘤影像，判定肿瘤类型，甚至可以判断驱动基因异常。

以CycleGAN和pix2pix为代表的风格迁移网络是将图像从一个领域转移到另一个领域的模型（例如将马变成斑马，将素描画编程带有颜色的图像）。结果是，我们无法在两个独立的状态之间对一种特征进行调整（例如在面部添加一点点胡子）。同时，一个网络只能应用于一种类型的迁移，所以如果要调整10个特征，就要建立10个不同的网络。

我们还是接着谈谈LogSumExp吧。首先，从纯数学的角度来说，LogSumExp没什么特别的。但是，当我们讨论计算机上的数学时，LogSumExp就特别起来了。原因在于计算机表示数字的方式。计算机使用固定数目的位元表示数字。几乎所有时刻这都没什么问题，但是，因为不可能用固定数目的位元精确表示数字的无限集合，所以有时这会导致误差。

AdaNet采用TensorFlow估计器的交互界面，它通过简单训练、评估，大大简化了机器学习的编程过程。它把TensorFlow Hub模块、TensorFlow模型分析和谷歌云的超参数调整期等开源工具结合在了一起。分布式训练可以极大地减少训练时间。

由于社会属性是人类的本质属性，社会机器学习也将会是我们利用机器学习从获取人工智能到获取社会智能的重要方向！

语言是我们日常交流的主要方式，可以让我们快速了解对方的意图，并做出适当的反应。但对很多语言障碍者而言，说话这一看似简单的行为依旧是难以想象的困难。

人工智能和机器学习的爆炸式发展正在改变计算的本质。

加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

直到大会最后，英伟达才祭出大招，宣布首款自动驾驶SoC Xaiver全面量产并推出全球首个自动驾驶平台——NVIDIA DRIVE。

可以公平地说，人工智能已经帮助网上购物实现了巨大飞跃，同时在创新和效率方面使实体零售业远远落在后面。

?Darktrace新网络安全公司与剑桥大学的数学家合作，开发了一种利用机器学习来捕捉内部漏洞的工具。它运用无监督学习方法，查看大量未标记的数据，并找到不遵循典型模式的碎片。这些原始数据汇集到60多种不同的无监督学习算法中，它们相互竞争以发现异常行为。

当人们在谈及自动驾驶的时候，通常会想到的是感知技术，计算机视觉和人工智能算法，又或者是机器学习和深度网络。对于自动驾驶来说，这些当...

集成电路制程突破，由台湾成功大学物理系吴忠霖教授等人组成的团队，成功研发出仅单原子层厚度（0 7 nm）且具优异逻辑开关特性的二硒化钨

过了一段时间你回头看代码的时候，或者同事看你的代码的时候，看到speak(x)这行会觉得x太含糊。于是决定跳转到speak的定义，结果看到了a.talk。下面就没法进一步跳转到定义追踪下去了，需要手动搜索查看哪些地方实现了talk这一方法，接着还需要查看这些方法做了什么，尝试推断出speak在talk上施加的一般契约。

传统上，机器人领域将具身搜索（embodied search）看作持续的运动计划问题，其中机器人必须平衡环境探索和对高效轨迹的选择。这就催生了既可以进行路线优化，又可以进行环境探索的方法，可以用滚动时域控制（receding horizon control）进行优化。而我们通过假设检验测试，将该问题看作序列最佳动作定义。

机器学习从业者在当下需要掌握哪些前沿技术？展望未来，又会有哪些技术趋势值得期待？

机器学习和深度学习不是用基于物理的模型来描述系统的行为， 而是从数据推导出系统的模型。当需要处理的数据量相对较小， 而且问题的复杂性较低时， 传统的机器学习算法是有用的。

据 CNET 报道，电商巨头亚马逊（Amazon）旗下的云服务部门 AWS 在当地时间周三宣布推出一款 399 美元（约 2770 元人民币）的自动驾驶汽车模型。

据媒体报道，中国人民银行日前发布《云计算技术金融应用规范技术架构》《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》等多个与移动支付相关的规范标准。业内认为，这些由银行、科技公司等多类型主体参与制定的标准，将为我国移动支付发展提供新助力。

专利信息对技术创新的时效性分析和发展态势分析具有国家战略性价值。作为全国性知识产权领域的行业协会，中国专利保护协会向来以为国家、行业和企业提供创新情报和战略咨询分析为重要任务。

人工智能（AI）技术早就应该普及了，也将测地改变营销行业。该技术正在迅速发展，并成为多个行业的重要力量。自从IBM的Watson创作胜过Jeopardy以来，这项技术已经走过了漫长的道路！

Adanet 是 TensorFlow 开源的一个轻量级 TensorFlow 框架，只需少量专家干预或在没有专家干预情况下就可以学习到高质量的模型。基于 AutoML 的成果，学习的同时保证快速灵活。

对于有经验的程序员，或者已经在一定程度上掌握Ruby，Java或JavaScript的人来说，学习Python可以获得一个功能强大的新工具。所以当你打算学习一门新的编程语言时，不妨从这个角度选择一下。

根据算法进行特征选择所用的搜索策略，可以把特征选择算法分为采用全局最优搜索策略、随机搜索策略和启发式搜索策略3类。

在典型的框架中，所有的内容需要用几十万行的C++代码来堆砌，而Flux仅仅是几千行简单的Julia代码。只需要一个用于gradient的包（Zygote.jl），一个用于支持GPU的包（CuArrays.jl），“撒”上一些轻便的功能，“烘烤”十五分钟，便可弹出一个功能齐全的ML堆栈。

TensorFlow 不仅仅可以用于机器学习。在此教程中，我们所举的例子（较为寻常）是使用 TensorFlow 模拟偏微分方程的行为（https://en.wikipedia.org/wiki/Partial_differential_equation）。我们将模拟几个雨滴落在方形池塘水面的情形。

2018中国人工智能产业大会开幕，相继而来的便是人工智能相关的业界或者学界专家在此相聚，共同讨论人工智能过去现状以及未来发展，并将深度探讨中国人工智能存在的弱势。

令人更加印象深刻的是，另一项测试中的研究人员使用该系统同时控制句子的多种属性，包括情绪，时态，声音和情绪等。在对多伦多BookCorpus数据集的200万个文本片段的数据集进行训练之后，模型能够将将来时句子中的指示性情绪（“John将无法住在营地里”），转换为条件时态中的虚拟语气（“John不能住在营地“）。

NVIDIA创建的AI系统“GAN”可以通过对图像数据库的学习，来随机生成超逼真人脸照片而一炮走红，经过长时间的研发与晚上目前这套系统已经有...

据外媒报道，Olea传感器网络公司（Olea Sensor Networks）发布了新一代OleaVision?研发平台，用于生命存在性探查（Life Presence Detection）的物联网安全应用。在过去多年来，公司已演示了该项先进技术，公司计划于明年携其他技术亮相CES 2019展会。

在过去的一年中，我们比较了8,800多个开源机器学习项目，从中挑选出前30名，这个极具竞争力的排行榜，精选了2018年1月到12月期间发布的最佳开源机器学习库、数据集和应用程序等。

当与网络相关的问题出现时，可能会导致网络中出现大量级联故障，所有故障都源于根本性问题。这会触发多个系统警报，但使用隔离和修复的任务既费时又费力。解决方案：利用机器学习预测何时发生故障及其可能性，并在故障发生之前采取预防措施。如果问题已经出现，则可以快速隔离引发问题的根本因素，从而使运营商能够减少网络中的故障数量并缩短解决每个问题所需的时间。

Python社区已经对这个术语进行标准化，尽管它没出现在Python手册中。文档中的示例说可以使用TAB、“TAB+1空格”等等。但是社区却对4个空格有着丧心病狂的偏执！因此，除非你打算永远不向其他任何人展示你写的代码，否则每个缩进都要使用四个空格。

在本文中，摩根大通探讨了算法交易中机器学习等技术的应用情况，也分享了摩根大通的最新经验。

机器学习来了，人工智能来了，我们正处在信息革命的进程之中，在感叹生逢其时的同时，必须警惕随之而来的影响。让机器告诉你通勤的时间、你应该听的音乐以及你可能感兴趣的内容，这些都是相对无害的例子。

华盛顿大学研究组在 ICLR 2019 发表了一篇深度学习控制的最新成果

剑桥大学数据科学家Marek Rei发布2018年机器学习/NLP方向论文盘点

机器学习的理念是，不将智能看作是给机器传授东西，而是机器会自己学习东西。这样一来，机器就可以直接从经验（或数据）中学习如何处理复杂的任务。

你想要的数据集，基本都在这里了。

回顾2018年智能家居市场，爆款产品争相涌现，如智能音箱，智能灯泡，智能插座等。《IDC中国智能家居设备市场季度跟踪报告》显示，2018年中...

本文作者剑桥大学博士Janus Dongye，发表于Quora。由TechSugar编辑部翻译。

去年8月的一天，美国特拉华州威尔明顿市内穆尔/阿尔法雷德爱杜邦儿童医院医学遗传学家Karen Gripp接待了一位年仅4岁的患者。　　这...

全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets日前发布报告称，2018年AI制造市场规模为10亿美元，预计到2025年这一数字将增长为172亿美元，预测期（2018—2025年）内的年复合增长率为49.5％。

Google AI Residency怎么申请？来自往届top 2入选者的经验分享

最近几天，印度人工智能数据分析公司Fractal Analytics宣布获得私募投资机构Apax Partners的2亿美元投资，估值达到了5亿美元。也是在近期，该公司的几位人工智能专家分别对2019年的人工智能应用趋势进行了预测。

企业人工智能应用在近年来得到了高速增长，在2015年，仅有10％的企业已经或者计划采用人工智能技术，而在2019年，这个比例增长到37％，增长超过270％。

告别了不平静又不平凡的2018，2019会更好吗？受2018年国际形势和产业环境的影响，2019年的IC业充满诸多变数和不确定性。面对这些，企业究竟...

人工智能（AI）如今已成为企业CIO和其他高管关注的热门技术主题。咨询机构德勤咨询公司的调查表明，除了机器学习（ML）和深度学习（DL）的相关领域之外，37％的早期采用企业已经在认知技术上投资了500万美元或更多。多达83％的这些公司已经报告获得了“适度”或“实质性”的好处。

量子计算机虽然强大，但应用领域有限。清华叉院孙麓岩团队在超导电路上实现了量子生成对抗网络，精度高达98.8%，这项工作有望证明量子计算机在图像生成等领域超越经典计算机，将是量子机器学习的又一里程碑。

日前，英国《自然展望》杂志发表长文，叙述了人工智能正逐渐渗透进我们的日常生活，而人们正一边享用一边恐惧着，这种情绪下，正在大力推动下一场自动化变革的技术人员则需要直面一个严肃的议题：公众接下来究竟想要什么。

人工智能和机器学习并不能解决所有IT世界的安全问题，尽管一些宣传和炒作可能会暗示这一点。但是，谨慎使用这些技术可以使安全团队在大规模运营时更加轻松。

随着新的一年的到来，现在是将注意力转向2019年行业发展趋势的时候了。很多人都在猜测2019年将会发生什么，而这也是人工智能科学领域专家进行预测的乐趣所在。

机器学习技术可分类处理运动数据，提高运动跟踪精度嵌入式智能和其它强化功能大幅降低功耗，延长智能手机、穿戴设备和游戏控制器的电池续航...

近日，由剑桥大学领导的研究人员设计了一种用于药物发现的机器学习算法，该算法的效率是工业标准的两倍，可以加快开发新的疾病治疗方法的进程。

近日，由剑桥大学领导的研究人员设计了一种用于药物发现的机器学习算法，该算法的效率是工业标准的两倍，可以加快开发新的疾病治疗方法的进程。

自从前年Alpha Go完虐李世石之后，深度学习就火了，但似乎没人说得清它的原理，只是把它当作一个黑箱来使，有人说，深度学习就是一个非线性分类器，也有人说，深度学习是对人脑的模拟，然而，笔者觉得都没有捅透那层窗户纸。

毫无疑问，2018年是人工智能（AI）发展的重要一年，因为进一步推动了人工智能的主流应用，并成功地实现了提供更多功能的自动化。越来越多的企业探索人工智能的应用程序，并且公众已经习惯于每天与人工智能技术进行交互。

随着新的一年的到来，现在是将注意力转向2019年行业发展趋势的时候了。很多人都在猜测2019年将会发生什么，而这也是人工智能科学领域专家进行预测的乐趣所在。

人工智能（AI）和机器学习可以通过多种方式提高我们的世界的生产力和效率。甚至有啤酒厂使用人工智能来提高啤酒产量。这是辉煌还是令人难以置信？

联发科技今日宣布透过与谷歌的持续合作， Helio P90将支持谷歌的机器学习套件 (ML Kit)，为各个专业水平的移动开发者带来机器学习技术...

机器学习，有时也称为计算智能，近年来已经突破了一些技术障碍，并在机器人、机器翻译、社交网络、电子商务，甚至医药和医疗保健等领域取得了重大进展。机器学习是人工智能的一个领域，其目标是开发学习计算技术以及构建能够自动获取知识的系统。

“我们一般都倾向于认为技术的进步会打破之前存在的东西，但这些通常不会发生，这可能会引导出一种不同的音乐创作方式。”——Jarvis Cock

在当今云计算超高速发展的时代，机器学习解决方案在改进系统方面取得了指数级的进步。机器学习利用大数据分析和识别模式的能力为当今的企业提供了关键的竞争优势。

我们说人工智能未来有无限潜能，看中的是它的应用场景多元，AI为各行各业赋能，应用场景决定了一个企业能否持续的发展下去。但是，这个市场到底有多大，所有的行业都需要AI吗?泡沫破碎，又有多少AI企业会走上穷途末路？

TensorFlow2.0终于来了！

上周于旧金山举行的 RSA 安全大会上，不少主张安全至上的供应商将各类充满营销色彩的“威胁情报”与“漏洞管理”系统一股脑地堆在用户面前。

如今的安全行业面临着信息过多的问题。这款程序的核心在于建立算法，帮助大家对全部内容进行排序，从而找出真正重要的信息。

近年来，人脸识别技术在公共安全与商业应用领域得到青睐，它可以准确地进行识别与验证，但也有近年来其他新兴的技术一样，存在着炒作超过实际应用的问题。

如今的安全行业面临着信息过多的问题。这款程序的核心在于建立算法，帮助大家对全部内容进行排序，从而找出真正重要的信息。

机器学习能够通过神经网络对庞大的数据矩阵进行多次累积操作，这使得大数据及其分析过程中的很多问题得以解决。

据外媒The Information报道，苹果发言人近期证实，公司去年收购了一家硅谷的机器学习初创企业 Laserlike。

据外媒The Information报道，苹果发言人近期证实，公司去年收购了一家硅谷的机器学习初创企业 Laserlike。

这些设计非常有趣，表明Facebook热衷于创建能够容纳尽可能多的供应商的不同类型计算的系统，再次降低成本和供应链风险。

粗看上去，世界上的超大规模用户和云构建商制造的东西通常看上去和感觉上去都像超级计算机，但如果你仔细观察，就常会看到一些相当大的差异...

当人们被要求评估人工智能或机器学习的潜力以解决其组织的问题时，最好了解两者之间的区别。

使用 R2 Learn，只需要简单几步，你就可以快速入门机器学习建模。

机器人也许有一天能够互相聊天、写新闻甚至写小说，而算法将赋予机器人个性。那么，机器学习将如何改变世界？是否有机器学习无法解决的难题？

机器人也许有一天能够互相聊天、写新闻甚至写小说，而算法将赋予机器人个性。那么，机器学习将如何改变世界？是否有机器学习无法解决的难题...

在机器学习方面，以人工神经网络为代表的方法在视觉、语音、自然语言理解、游戏等应用领域中有了很大的性能提升。三位深度学习领域专家获得2019年图灵奖，更是被评论为“意味着AI复兴元年的到来”。

没有人会怀疑，量子计算和机器学习是当前最炙手可热的两个研究领域。在量子计算方面，理论和硬件的一个个突破性进展让人们看到大规模通用量...

据科技媒体The verge报道，学术出版商Springer Nature公布了它声称的第一本使用机器学习生成的研究书籍。

经过实际验证的创新性片上网络（NoC）互连知识产权（IP）产品的全球领先供应商Arteris IP，宣布推出新的Arteris IP FlexNoC版本4互连IP...

如果企业正在评估项目的机器学习，则超大规模云平台可以提供基于消费的GPU计算访问。它还提供额外的x86计算，用于构建高性能数据库分析的基础设施，然后算法可以从中进行数据分析。

在Global Route阶段对Congestion/DRC结果进行预测，指导EDA工具对布局进行优化，进而提高布线的质量，减少DRC违反。

企业必须明白，好的数据科学在企业实践中需要花费时间，同时还要给相关人员学习和成长的空间，所以这里没有任何捷径可循。

机器学习算法与其他计算机程序存在很大的不同。在一般编程行为中，人类程序员都会告诉计算机具体做些什么。来到机器学习，人类程序员只会提供问题，算法必须通过反复试验来搞明白如何解决它。

通过机器学习模型，零售、保险、能源、气象、营销、医疗保健和其他行业都目睹了预测额分析工具带来的好处。借助这些工具，公司可以预测客户行为、预测设备故障、改进预测、识别和选择最合适客户的产品，以及改善数据匹配等。

深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习是人工智能的一个子集。这些新兴技术中的每一项都在几乎所有领域重塑IT行业的格局。

来自布里斯托大学（University of Bristol）的研究人员通过将机器学习与量子传感器相结合，实现了在室温下以极高灵敏度检测磁场的新高度。

机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变全球工业体系，能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式，同时为基础设施提供了更强的弹性水平。

在硅谷乃至世界各地，人工智能一直是热门职业，一名机器学习工程师的平均年薪高达142858美元。但是，据招聘网站Indeed研究显示，人工智能招聘发布数量的增长已经放缓，求职者对这类工作的兴趣也有所消退。

近两年，互联网行业最火的就是算法、大数据和AI了，这些方向为什么这么火？

2019 年 7 月 11 日，Google 宣布旗下的 Google Cloud Platform（GCP）在最新一轮的 MLPerf 基准竞赛中创造了三个新的表现记录，这三个记录都是基于 Cloud TPU v3 Pod 实现的。

专家指出，利用机器学习算法将临床与分子数据结合，将成为“未来的潮流”。一位病患走进医生办公室，开始接受胆囊CT扫描。胆囊健康状态良好，但医生注意到这位病人的胰腺上方有一个囊状淤袋。医生告诉他，这也许是个可能导致癌症的囊肿，因此需要将其切除以确保安全

人是善于通过表情伪装情绪的动物，但心理学家却能够通过“微表情”来揭示人们试图隐藏的真实情绪。

Facebook曾设想未来，人们可以不借助任何设备，通过大脑来打字发送信息。

全球人工智能660亿美元融资去哪儿了？

人工智能有助于解决进化研究当中最古老的谜题之一，但同时又给我们带来更多新的困惑。▲图中为虎纹长翼蝶，学名为灰袖蝶。自然界充满了抄袭者。螟蛾会使用与虎蛾相同的高音吓退前来的捕食者，无毒的王蛇则长出了与毒蛇类似的体色

2019年人工智能和机器学习初创企业已融资66.2亿美元。

当前的智能市场环境并不良好，不同品牌间产品并不能实现互联、互通、互控，收集数据受限，生产智能产品所使用的机器学习技术也极度缺乏。

医疗保健行业一直都是创新先行者。然而，疾病和病毒不断地变种，给医疗保健行业带来一定的挑战，现在借助人工智能（AI）和机器学习算法，该行业迎来了新机遇。▲ 图：医疗科技概念及医疗器械（Getty／图片来

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得益于机器学习，物联网迎来了重要的创新浪潮。它将改进各个关键行业，包括消费类电子产品、汽车、智慧城市等，并需要一系列全新的智能边缘节点。

为此，Arm宣布将推出两款面向机器学习量身打造的新产品Ethos－N57与Ethos－N37 NPU，以及最新的Mali－G57 GPU与Mali－D37 DPU。

据外媒报道，伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois at Urbana－Champaign）的研究人员使用AI和机器学习技术，通过在软件和硬件方面取得的进步，提高自动驾驶技术的安全性

半导体行业观察：我们用100小时，换来你最有效率的10分钟

随着概念的普及，科技公司对人工智能的要求越来越高，成本、准确度、效率都影响着人工智能能否落地融入日常的使用中。对人工智能应用的快速增长也进而催生了对影响人工智能水平的关键要素——机器学习方法的需求。自动化机器学习方法AutoML应运而生

【IT168 评论】威胁的多样化和复杂性已经突破了IT安全专业人员在各个垂直领域中保护各种规模组织的极限。网络安全技能的短缺已经达到了历史最高水平，53％的组织承认他们遭受了这个缺口。在技术匮乏的情况

加拿大当地时间12月8日-14日，国际人工智能顶会NeurIPS 2019在温哥华召开。在本届大会上，浪潮发布了全新升级的自动机器学习算法工具AutoML Suite，其模型搜索效率大幅提升，在模型精度相当的条件下，实现了模型搜索数目提升10倍、训练次数降低10倍

半导体行业观察：在过去的十年里，机器学习，特别是基于人工神经网络的深度学习方法取得了一系列显著的进步，从而提高了我们在更广泛的领域建立更精确系统的能力，包括计算机视觉、语音识别、语言翻译和自然语言理解任务。

别担心人被AI奴役了，人类精得很

半导体行业观察：在Tiny ML峰会上，研究人员将讨论隐私实践、能源消耗和新的应用程序。

农业农村建设如何变得智能化-当前农业生产还比较粗放，而人工智能可助力农业生产精细化。

旅游业怎样使用人工智能来提升自己的竞争力-机器学习有助于跟踪和提供准确的客户旅行偏好。同时，它也有助于提高客户服务的实时性。

机器学习借助材料科学，能高效解决费力的人力工作-通过使用机器学习作为一种图像处理技术，科学家可以在不牺牲准确性的情况下，极大地加快迄今费力的人工定量寻找和查看界面的过程。

恩智浦半导体（NXP Semiconductors N V ，纳斯达克代码：NXPI）今日宣布i MX RT600跨界微控制器 （MCU） 上市，这是一款面向音频、语

MathWorks 宣布，该公司在Gartner 的《2020 年数据科学和机器学习平台魔力象限》报告中被评为领导者。Gartner 对 MathWorks 的前瞻性

导 &nbsp;读分布最广的物联网设备往往体积很小、电量有限。它们被作为终端硬件，通过嵌入式传感器采集各种数据；计算能力有限，对功耗极为敏感。这类设备也能实现机器学习吗？一个趋势是，人工智能AI正在加快速度从“云端”走向“边缘”，进入到越来越小的物联网设备中

该计划的入学资格将于2020年3月15日开始首批开放。从Splunk开始，该公司将逐步将其培训模块转向未来技术，例如云计算，人工智能，机器学习，大数据和物联网。

区块链的人工神经网络你有没有掌握-许多机器学习问题需要分析数据，在这些数据中可以观察到单个训练实例之间的关系。

“为我们的53英尺集装箱船队部署Blume Assets展示了我们使用技术来增强和增强个性化客户服务，同时使我们能够有效地扩展运营规模。” Matson Logistics采购与定价高级副总裁Keith Crenshaw说 。“ Matson Logistics与Blume有着长期的合作关系，我们很高兴将其进一步扩展。”

区块链分析中的过度拟合是怎么一回事-使用机器学习来分析区块链数据集的想法乍一看非常吸引人，但它充满了挑战。

在谷歌的深度机器学习技术助力下 机器人不用干预自己就学会了走路-可靠和稳定的运动一直是有腿机器人最根本的挑战之一。深度强化学习（深度RL）已成为一种有前途的自主开发此类控制策略的方法。最近，一个名为Rainbow Dash的机器人就用此方法自学了走路。这只四脚机器只需要几个小时就可以学会向前和向后行走，并在此过程中左右旋转。

智能工作场所可以带来什么体验-物联网（IoT）已经深入渗透到我们的家庭、工业和基础设施当中，现正逐步扩展到办公室应用市场，越来越多前卫的企业正在将物联网技术应用到他们的办公环境中，以减轻员工工作负担、节省开销、减少欺诈，并收集可用于优化公司运营的宝贵数据。

AI治理物种入侵 在该领域拥有较大的市场空间-近日，农业农村部在国务院联防联控机制召开新闻发布会上表示：草地贪夜蛾确实已经入侵我国。草地贪夜蛾在我国的西南、华南适于生存，据监测，今年基数大，北迁的时间提早，预计是一个重发生的态势。

全球领先的云客户体验和联络中心解决方案提供商Genesys® （www.genesys.com/zh-cn）日前宣布收购了其长期合作伙伴nGUVU，为其劳动力交互管理解决方案加入了游戏化的新功能。nGUVU总部位于加拿大蒙特利尔，是一家主打游戏化解决方案的云平台软件供应商，利用机器学习和行为分析提升劳动力交互和员工绩效。

纸张是办公室运营必不可少的商品。大多数常规办公室都依靠纸来完成最简单的任务。即使在数字化之后，建立一个完全无纸化办公室的梦想仍未实现。人们习惯于标准形式的笔记和文档。以下是如何使用AI和ML实现无纸化操作和文档自动化

在关于停止治疗的说明中，微软的官员将健康VaultInsights描述为“一个研究项目。目的是帮助病人对他们的健康产生新的见解。” 这听起来就像微软的分析/健康/机器学习工作室。

想法是，我们现在进入第四次工业革命（蒸汽动力和电力已经让位于计算机为第三次工业革命）。 这一宏伟愿景的一部分是，智能、连接、机器学习动力的机器，可以配置、监控、改进和诊断自己，成为从工厂到汽车和城市的一切的一部分

网络犯罪在变得愈发复杂。尽管传统网络威胁持续存在，由人工智能、机器学习和开源社区加持的高级复杂攻击也在快速增长。结果就是，组织与其安全防线的升级难以跟上威胁发展的节奏。

谷歌在其官方AI博客宣布推出TensorFlow Quantum（TFQ），这是一个开源的量子机器学习库，可将量子计算与机器学习结合在一起，训练量子模型。谷歌表示，这种量子机器学习模型能够处理量子数据，并能够在量子计算机上执行。

近日，Google 与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布 TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。

为什么人工智能对于IT安全很重要-人工智能和机器学习可以在这里交付真正的价值。当涉及到识别和预测某些类型的模式时，机器学习提供了比人类更好的能力。

采用人工智能会迎接怎样的时代-人工智能和机器学习技术有可能从根本上改变批准新药和新设备所需的临床试验的设计和结构。

通过机器学习和模拟技术，谷歌发布开源库TensorFlow Quantum-量子物理和机器学习的结合，诞生了量子机器学习这一跨学科领域。全球范围内，不少顶尖高校和企业研究机构正投身于此并完善该领域的研究生态。

人工智能技术会如何改变项目管理-可以用机器学习技术来预测哪些项目会成功和哪些会失败，但是这可能还有很长的路要走。

新时代项目管理会被人工智能的发展所影响吗-即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

意法半导体推出最新的ISM330DHCX 和 LSM6DSRX iNEMO™6轴惯性测量单元(IMU)，将动作检测机器学习内核(MLC)技术的优势扩大到工业和高端消

中国，2020年3月13日——意法半导体推出最新的ISM330DHCX 和 LSM6DSRX iNEMO6轴惯性测量单元（IMU），将动作检测机器学习内核（MLC）技术的优势扩大到工业和高端消费应用领域

3月13日消息，谷歌宣布推出 MediaPipe Objectron，这是一种适用于日常物体的移动端实时3D目标检测 pipeline，它能够检测 2D 图像中的目标，并通过新创建 3D 数据集上训练的机器学习模型来估计这些目标的姿态和大小。它在安卓、IOS 网页等各种平台上都能应用机器学习媒体模型，并加入了移动端试试 3D 检测模型。目前 MediaPipe包含人脸检测、手部检测、头发分割和视频自动横竖屏转换等功能。

人工智能在保险行业中的应用介绍-伴随着生物识别、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等尖端技术的不断融入，保险行业正在迎来“人工智能时代”。

生物特征识别技术是基于机器学习框架的AI驱动-在大多数情况下，无论是在机场航站楼的乘客筛查过程中，还是在智能手机的指纹扫描主页按钮中，此类生物识别技术都用于验证和识别个人。

智慧城市如何为市民服务-通过这种方式，可以更好地利用人工智能和机器学习等技术

物联网背景下有什么新的整合战略-由于机器学习需要大量高质量的数据，因此我们可以整合平台提供同轨的数据取得方式，以产生高质量的AI应用成果，并同时驱动其他大数据的相关产业。

人们需要了解人工智能和机器学习哪一些事情-使人工智能、机器学习和深度学习成为可能的是数据量和数据类型的激增，加上计算和存储硬件和工具的成本降低。

机器学习如何为云端的顶级服务-机器学习（ML）是人工智能（AI）的子集，它试图以几种不同的方式从数据集“学习”，其中包括监督学习和无监督学习。

机器学习的几个革命性教训-机器学习非常重要，因为它有助于预测人类无法预测的行为和模式。

机器学习可以怎样在安全方面下手-机器学习可以帮助企业更好地了解自身面临的安全威胁，帮助员工专注于更有价值的战略任务。

机器学习成功案例的内部视角是怎样的-人工智能（AI）和机器学习（ML）曾经被认为是企业的“空头支票“之类的项目，如今已经成为应用主流。

人工智能技术怎样去改革贷款管理-机器学习和人工智能的真正优点在于，这些技术能够学习不同的任务并将它们结合起来，直到满足特定的流程和需求。

人工智能如何助力企业获得成功-许多企业对人工智能技术的吸收和应用速度都很慢。他们认为安全和隐私问题、整合人工智能的复杂性、寻找技能并确定如何最好地衡量用例等是阻止他们很好地采用人工智能的主要原因。

为什么机器学习项目会失败-就算你拥有超棒的模型，使用错误数据或者有缺陷的数据也可能导致预测错误。

机器学习技术如何走向现实-没有人想成为机器学习或大数据的菜鸟，但要把它做好并不像供应商在新闻稿中所说的那样容易。

什么因素会导致机器学习失败-一些使用机器学习模型的数据工作者并不真正了解机器学习试图解决的业务问题，这可能会在流程中引入错误。

机器学习和云计算的未来会是怎样的-机器学习的早期采用者已经对其能力进行试验，他们将从概念验证阶段转向多个用例的生产部署。

怎样打好机器学习的基础-机器学习对许多人来说是一种新事物，因为它最近才成为大众市场的可行工具，但其根源却有几十年的历史。

如何去扩大机器学习规模-脸书将机器学习用于很多领域。在脸书主页上，机器学习可以搜索内容，翻译语言，扫描动态消息并识别用户上传的照片中的面孔，以及查广告展示的内容。

DevOps在机器学习上有怎样的应用-那些寻求自动化，并与运营工程师开展合作的Devops工程师应该扩大其业务范围，并向数据科学家提供服务。

机器学习如何为主机安全赋能-攻击者不断利用新技术来绕过反恶意软件的安全保护措施。比较常见的技术是将已知恶意软件修改或变形为0day变体，没有与之匹配的特征签名。

Soltero宣布在2019年底超过每月20亿活跃用户的门槛，并透露Google计划继续完善其生产力软件产品组合。

人工智能和机器学习在2020有怎样的趋势呈现-人们将看到人工智能以新颖的、创造性的方式应用于解决人类目前面临的最大问题——从气候变化到大规模城市化。

2020的机器学习将会引领哪一些潮流-机器学习可以定义为对主要依赖模式和推理的统计模型和复杂算法的科学研究。该技术不用依赖任何明确的指示就可以使用，这是其优点。

该技术将使我们集体变得更富有，并更有能力提供人类福利，人权，人类正义以及促进我们在社区中生活良好所需要的美德。我们应该欢迎它，并尽一切努力促进它。

除了竞相开发自动驾驶汽车或在全球人脸识别系统中处于领先地位的公司之外，很少有公司想出办法如何通过将机器学习变成货币化，这种机器学习的重点是教机器人表现得更像人类。

他说：“我们正在将思维方式从将分析视为事后报告转变为将这些情报嵌入业务流程本身。” 通过微调，Wagle报告流失预测器的准确性接近90%。

交响曲后急性网络就是这样一种组织。这家医疗保健公司在伊利诺伊州，印第安纳州和威斯康星州的28个医疗保健机构中拥有5，000张床位，该公司希望利用人工智能和机器学习来改善每年多达80，000名从膝盖手术或接受透析治疗等过程中康复的患者的护理。

ISSCC会议于上周在旧金山举行，会议期间谷歌表示人工智能对电路设计同样重要，并且宣布谷歌正在尝试利用机器学习来解决集成电路设计流程中自动化布局布线问题，并且得到了不错的效果。

研究人员利用机器学习技术开发出了一种触觉传感器-人类的触觉可以让我们用手捡起易碎或滑溜的物品，而不必担心会压碎或掉落物品。如果一个物体要从我们的手指上掉下来，我们就可以相应地调整我们拿捏的力量。

人工智能可以帮助医生预测脑肿瘤的存活率-脑膜瘤是源自大脑和脊髓周围膜的肿瘤。它们是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤，每100,000人口中发生率8.14。

楷登电子（美国 Cadence 公司，NASDAQ：CDNS）今日发布已经过数百次先进工艺节点成功流片验证的新版 Cadence 数字全流程，进一步优化功耗，性能和面积，广泛应用于汽车，移动，网络，高性能计算和人工智能（AI）等各个领域。流程采用了支持机器学习（ML）功能的统一布局布线和物理优化引擎等多项业界首创技术，吞吐量最高提升 3 倍，PPA 最高提升 20%，助力实现卓越设计。

机器学习领域带来了什么潮流-机器学习还可以用来对网络安全泄密事件做出反应，减小损害。它可以自动响应网络攻击，无需人工干预。

人工智能技术在脑肿瘤的治疗中有了新的方案-一项新的研究表明，人工智能可以帮助医生和脑膜瘤患者做出更好的治疗决策。脑膜瘤是源自大脑和脊髓周围膜的肿瘤。

在一篇预印的论文中，微软的研究人员描述了一个机器学习系统，该系统可以从照相机图像中推理出正确的动作。

Cerner 在7月将 AWS选为其首选的云提供商。该公司现在将其子公司Amazon.com Inc.的地位提高到“首选的云，人工智能和机器学习提供商”，此举将使该公司在AWS上建立几个新的AI项目。

最重要的是，AWS还宣布了一系列机器学习服务，旨在简化应用程序来完成计算任务的方法，而无需进行像大脑那样的显式编程。它们包括 在SageMaker托管的机器学习服务下的几项新服务

AWS负责人Matt Asay在博客文章中表示，其中心思想是使亚马逊的机器学习技术吸引更多开发人员。机器学习预测很快将能够在Amazon S3，其主要存储服务以及Amazon Aurora中的非结构化或关系数据上运行

Google Cloud AI战略总监Tracy Frey在 今天的博客中解释说，Explainable AI旨在提高机器学习模型的可解释性。她说，这项新服务的工作原理是量化每个数据因素对模型产生的结果的贡献，帮助用户了解其做出决定的原因。

Automl-Zero 旨在自动发现机器学习算法，从空的或随机的程序开始，只使用基本的数学运算。它可以同时无偏好地搜索机器学习算法的所有方面，包括模型结构和学习策略。

众所周知，达内教育是首家在美国上市的中国IT职业教育公司，是行业内规模最大、最专业IT职业教机构。2017年推出Python人工智能课程，好评连连，报名持续火爆。而百度作为全球领先科技公司，拥有最前沿的人工智能技术，两者强强联合

如上图所示，蓝色的点为样本点，假设x轴是房屋面积，y轴是房屋价格，那线性回归就是找到这样一条红色的直线，使得它对所有的样本做出做好的拟合，也就是距离所有的样本点平均距离最近，这样当有新的房屋面积需求时候，估计出来的房屋价格误差就是最小的。

说到TFQ，它是谷歌的TensorFlow工具包的一个附件，是一个用于快速构建量子机器学习模型的开源库，可以为开发者提供必要的工具，把量子计算和机器学习研究领域结合起来，控制和模拟自然或人工量子系统。

随着现实世界条件的变化，训练数据的基本事实方面表示可能会不太准确。想象一下用于预测50个大型都会区租金成本的机器学习模型。从2000年到2019年的训练数据可能会以惊人的准确性预测2020年的租金价格。

而遵循量子力学规律打造的计算机被称为量子计算机，信息量的基本单位是量子比特，在取值前处于不确定状态，即叠加态。也就是说，量子比特可以同时处于 “0” 和 “1” 的状态。

而如今我们针对气象研究的机器，利用数字计算和数据库，对与天气预报要解决的难题，也最对机器学习的胃口。那么中间三天和机器怎么有联系呢。三天预报即七十二小时的预报，针对天气问题，我们面对天气的变幻莫测，存在着数据的偏差

这些系统的用户需要良好的用户体验。因此，这些复杂系统的部署、运行和维护需要专业的运行维护人员来应对各种突发事件，确保系统的安全可靠运行。因为各种突发事件都会产生大量的数据，从本质上讲，智能运维可以看作是大数据分析的具体场景。

一般会对每一个类建立一个模型，有多少个类别，就建立多少个模型。比如说类别标签有｛猫，狗，猪｝，那首先根据猫的特征学习出一个猫的模型，再根据狗的特征学习出狗的模型，之后分别计算新样本X跟三个类别的联合概率 P（y|x），然后根据贝叶斯公式：

第二个是计算机视觉，它不仅能够解密图像或视频。例如，尽管已经过去了很多年，他或她的脸已经变老并且他们的发型已经改变或消失，但是人们通常几乎没有困难地识别一个人的图像。SAS的业务策略主管Kimberly Nevala说，这对计算机视觉来说是一个挑战。

他们的发现发表在近日的《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）的一篇论文中，论文将压痕实验与使用最新机器学习工具对材料进行计算建模相结合。

瞻博网络公司Mist的副总裁兼首席技术官鲍勃·星期五说：“像Google和Facebook这样的人，使普通人真正完成AI项目变得如此容易。” “您的观众中的任何人实际上都可以在周末训练机器学习模型。您个人可以在周末成为一名数据科学家。”

所以，上网课学习知识并不是假命题。具体到机器学习相关专业，读研所接受知识的模式和网上学习模式两者唯一不同的是一个“面授”，另一个是网络授课。

机器学习在物联网技术中有什么作用-关于机器学习的炒作越来越多，许多组织都会希望在他们的业务中多少使用一些机器学习。

人工智能新突破，可以找到杀死细菌的分子-抗生素药物已经存在了不到一个世纪的时间，但是近几十年来，耐药细菌菌株的出现和临床新抗生素的匮乏威胁到了我们应对致命感染的能力。

机器学习和超声技术相结合可以用来诊断甲状腺结节-在评估甲状腺结节时，通常下一步是超声检查，活检和细针穿刺(FNA)检查。分子测试是另一种选择。但是AI能否在这些患者的风险分层中发挥关键作用?这正是研究人员想要探讨的问题。

聊天机器人的体系结构是怎样的-尽管基于模式的启发式算法可提供良好的结果，但问题在于，它需要手动对所有模式进行编程。

人工智能和机器学习对组织存在怎样影响-只有人工智能/机器学习公司真正地理解潜在客户的挑战，才能够从客户角度出发创造出能够真正赋能效率和有效性的产品。

哪些行业需要被人工智能来颠覆一下-人工智能技术可以而且应该改善招聘流程，同时应汇总数据以帮助将合适的人员安排在合适的职位，从而获得比较大的收益。

无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。 通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析

除了机器学习之外，新实例还适合处理图形密集型工作负载，例如视频渲染。这部分是底层T4芯片的多功能架构的结果。除了320个Tensor核心之外，该图形卡还具有40个RT核心，这些核心承担了生成光影效果以加速视觉处理的资源密集型任务。

物联网是如何从产品延伸到服务的-许多物联网公司正处于深度转型之中。区块链、机器学习和物联网等新技术的兴起为业务增长带来了令人兴奋的机遇。

挑战在于，图片中的动物必须手工仔细标记，以使数据具有科学价值。由于图像量大且人手不足，从拍摄标本到人类添加必要的注释，最长可能需要12个月的时间。

虽然Alteryx已经有能力根据基于R编程语言的模型构建、训练和评分，但推广基于Python、Py Spark和TensorFlow以及R的支持模型。推广将增加部署机器学习模型的能力，并为它们生成API，这些API可以从各种应用程序开发环境调用。

这就是医学自动诊断（MAD）的目标。但就像所有ML/AI应用程序一样，模型也需要培训。因为我们是在和人类打交道，我们不能仅仅训练真实的医患互动，或者让人工智能代理误诊真实的病人。然而，失败对于训练是必不可少的。

物联网顾问需要具备怎样的特长-能够利用机器学习的能力使领导者能够快速解读数据，从而了解其客户使用产品或服务的行为模式。

人工智能在生命科学上是如何应用的-目前正在研究使用机器学习和预测分析来定制个体的特定治疗潜力。

滑雪装备产业怎样结合人工智能技术-有了人工智能的加入，雪场在原有的资源条件下进行智能改造将会更加的得心应手，逐步改善市场不平衡的供需关系。

Google正式宣布启动新型冠状病毒公共数据集项目 将允许用户训练机器学习模型-据媒体报道，3月31日，Google正式宣布启动一项名为新型冠状病毒公共数据集（COVID-19 Public Datasets）的项目，该项目将托管一个与疫情相关的公共数据资料库，它们是开放的，外界可自由访问和分析。

人工智能和机器学习正在不断发展，并为采用者带来收益和效率。而为了提高服务质量并降低成本，越来越多的AI和ML会部署在处于边缘的MTDC中，而高密度方案可以使MTDC空间实现最大化收益。

据外媒报道，用于商业目的的计算机视觉技术正成为在当前新冠大流行期间监视人们行为的有价值工具。Zensors是一家初创公司，其通过使用机器学习来跟踪餐厅的使用率、排队等情况。现在，这家公司正在将其平台免费提供给机场和其他迫切需要采取该类型系统预防感染的地方。

随着机器学习和人工智能技术的发展，搜索巨头谷歌已经将自家研究成果应用于方方面面。比如近日推出的一款名叫 Art Transfer 的工具，便可将网友们的照片转换成特定艺术家的风格。

在互联网上通常有这样的一句话：“知识告诉你说应该把鸡蛋放进篮子，智慧则是叫你不要把所有鸡蛋都放进一个篮子” 。机器学习（ML）会引导我们认识鸡蛋并放进篮子，但是人工智能（AI）建议我们不要将其放入一个篮子。

对客户体验的期望已经改变，并且对于这种改变越来越重要的一个因素是机器学习。我们经常使用的大多数数字产品都使用了机器学习算法。Walorska说，大多数客户都希望个性化，由于使用算法，个性化会越来越好。

Gartner和福布斯估计，80%的企业数据是非结构化的，而70%的企业数据是自由格式的文本，例如电子邮件，书面文档和评论。借助企业组织中的大量数据，Google意识到使用AI和ML解决企业内容挑战的机会。Google集团产品经理Levent Besik解释说：

谷歌拟使用机器学习技术改善Duo通话服务的音质-外媒报道称，为保障 Duo 通话服务在不稳定连接状态下的音频质量，谷歌推出了一项名叫 WaveNetEQ 的音质改善方案。据悉，其基于谷歌 DeepMind 部门的相关技术，旨在利用人工加入的噪音来抑制音频的抖动。这种噪音听起来就像人类在说话，但其实是通过机器学习技术产生的。

怎样可以集成IIoT系统-使用机器学习和自动化技术创建一个能够准确、一致地捕获、分析和传输数据的虚拟仪表盘系统，用于操作管理。

机器学习对于物联网来说意味着什么-机器学习不仅仅是由企业或创新者所使用，它也用于安全目的，目前已有机器学习算法正在应对网络威胁。

与非网(eefocus)定位为电子技术门户网站和信息服务平台，专注于电子及半导体产业的市场动态和前沿技术，为相关厂商提供信息发布、技术社区等定制化服务，为电子工程师提供产业资讯、新品信息、技术资料和深度市场分析等精品内容。

英国《自然·生物医学工程》杂志发表一项最新研究，科学家综合了计算机视觉以及机器学习算法，报告了一套可以加装在标准马桶上的软硬件，通过它们可以追踪使用者尿液和粪便中的健康与疾病生物标志物。

到医院做体检的时候，尿常规检查是一项普遍基础的检查。如果这种检查能够在家里上厕所的时候就能完成，那么大家就能在家里观察自己的身体健康状况，及时发现身体上的异常。

机器学习的知识产权问题-要构建用于维护的机器学习（ML）模型，必须收集并标记正确的训练集，选择正确的架构和训练参数以实现算法精度和速度的优化平衡，并投入计算时间来训练模型。

CORE通过端到端AI模型跟踪和监视来促进机器学习工作流管理。其内置的群集编排支持混合云和多云配置，其计算查询和自动扩展（可从仪表板进行微调）可确保充分利用所有可用资源。

神经网络修剪技术可以将经过训练的网络的参数数量减少90%以上，减少存储需求并提高推理的计算性能，而不会影响准确性。但是，当代的经验是，修剪产生的稀疏架构从一开始就很难进行训练，这同样会提高训练效果。

在本文中，我们与您分享有关招聘AI和ML专业人员的详细指南，包括寻找技能，根据情况应用的招聘策略以及可以吸引顶尖人才的优势。我们还分享了一些有关保留最佳ML专家的提示。但是首先，请确保您没有做这七件事来吓off您要雇用的AI人才。

研究人员正在利用机器学习算法来预测电池的健康状况和使用寿命-来自剑桥大学和纽卡斯尔大学的研究人员设计了一种新的方法，通过向电池发送电脉冲并测量其响应来监测电池。然后，他们利用机器学习算法对测量数据进行处理，以预测电池的健康状况和使用寿命。

机器人学国家重点实验室科研人员提出了一种连续多视角任务学习算法-据了解，多视角多任务学习目前在机器学习和计算机视觉领域应用广泛，然而在诸多实际场景中，当多视角学习任务按序列顺序到来时，重新训练以前的任务在这种终身学习场景中会产生较高的存储需求和计算成本。

现如今，脑机接口技术的出现与发展，让这一以往只能存在于科幻片的画面已经成为了现实。而自去年以来，国内有关于“脑机接口”的技术研发与产品落地也逐渐受到各方关注，其中包括那些正在这一赛道上奔跑着的创企，脑陆科技就是其中之一。

近年来，自动化机器学习（AutoML）因可大幅降低机器学习的门槛和人力成本受到了学术界和工业界的广泛关注。其在超参数优化、模型选择、神经网络搜索和特征工程等方面显示出其强大的功能。随着探智立方全新AutoML产品DarwinML的上线，将进一步推动国内自动建模平台的应用进程

一组西方计算机科学家和生物学家通过使用机器学习，为29个不同的COVID－19 DNA序列确定了潜在的基因组特征。

数字时代的到来迅速改变了我们的生活。客户喜欢无忧购物体验，这是在线电子商务应用程序的代名词。因此，最好的选择是使用诸如人工智能，机器学习，大数据之类的现代技术来振兴零售业。

机器学习为运输和物流行业的移动革命带来了四个主要领域：预测需求和路线优化、自动驾驶和制图、机器人技术和异常检测。

半导体行业观察：运行 Batch Size 为1(即在推理处理期间对单个图像或样本进行计算)对于许多机器学习工作流来说是一个有价值的选择—特别是那些需要实时响应的工作流。

据外媒报道，Twitter于5月11日宣布了一项新的人事任命：斯坦福计算机科学终身教授和斯坦福人工智能实验室主任、前谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞，成为新的董事会独立董事。该任命即刻生效。

2020年，Amazon SageMaker终于正式落地中国，同时也包括了2019年的6大更新，中国企业将能够更轻松地构建、训练、调优和部署机器学习模型。

?第四次工业革命正在改变我们制造产品的方式，这要归功于制造和加工设备的数字化。

亚马逊云服务AWS旗下的机器学习（Machine Learning，简称ML）服务——Amazon SageMaker，可以降低人工智能的门槛，让其可以更快更好地造福人类。

苹果近期收购了机器学习创企Inductiv，而这家公司的核心技术就是利用AI技术自动识别、纠正数据集中的错误。至于具体的收购金额和相关事宜，苹果给出了一贯声明即“收购规模较小的科技公司，我们通常不会讨论目的或者计划。”

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随着能源格局即将发生巨大变化，现在是结合机器学习和电网的最佳时机。

物联网的普及对建筑业和房地产业意味着什么？它究竟会为企业带来真正的效益和效率，还是其价值尚未显现？

现在，正在出现更智能的公用事业，由技术驱动的复杂市场组成的整个生态系统。他们从机器学习的使用中受益匪浅。特别是能源领域和智能电网将从ML和AI的最新进展中受益匪浅。

众所周知，数据对于机器学习的重要性。了解数据访问模式将帮助数据科学家确定适合其项目的正确存储基础架构。数据基础架构使机器学习成为可能。

近10年来，机器学习的热度一直居高不下，特别是随着预训练模型的成功，NLP模型大有被大一统的趋势。下面的一些机器学习研究方向为今年ACL所重点关注。

翻译自——microwavejournal近日，National Instruments正式发布全新品牌标识，包含新的公司标识、视觉形象和增强的数字体验，以此展开新

目前，在特定的应用场景下，比如智能客服应用场景，智能客服能够基于终端侧已有的用户对话记录分析出用户的特征，比如用户的兴趣、习惯以及

腾讯发明的基于机器学习的迁移数据确定方法，通过获取服务器向多个终端进行数据迁移的迁移过程数据，基于机器学习对服务器侧的模型进行训练

半导体行业观察：​在20／22nm引入FinFET以后，先进工艺变得越来越复杂。在接下来的发展中，实现“每两年将晶体管数量增加一倍，性能也提升一倍”变得越来越困难。摩尔定律的发展遇到了瓶颈，先进制程前进的脚步开始放缓。

随着数字化经济时代的到来，数据作为生产要素其价值愈发明显，越来越多的企业或组织需要与产业链上下游业务伙伴在数据流通和交易领域进行深度合作，只有通过各方数据协同计算，才能更好地释放数据价值。

本文将分享谷歌研究人员如何利用机器学习的方法自动检测建筑物并评测损害程度。这一技术有望提高灾后报告的生成速度，帮助救灾团队按照受灾程度展开救援。

机器学习和深度学习已成为我们生活中不可或缺的部分。利用自然语言处理（NLP）、图像分类和物体检测实现的人工智能（AI）应用已深度嵌入到

翻译自——EEtimes近期，一种用光子张量处理器代替GPU来进行机器学习的神经网络计算的新方法表明，在处理光学数据传输的性能上可以提高2-3

据外媒报道，英国帝国理工学院（Imperial College London）的研究人员展示了机器学习可以如何帮助设计出性能更好的锂离子电池和燃料电池

翻译自——semiwiki众多关于AI和机器学习(ML)引人注目的应用程序都是在移动设备上发现的，看看该领域的规模，这显然是一个有吸引力的细分市

半导体行业观察：我们知道，在严格的面积和能效约束下，数据分析，机器学习和科学计算中常见的数据并行问题要求每秒增长的浮点运算量不断增长。

随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“

上个月，一个斯坦福无人机躲避击剑的视频红遍网络，IEEE Spectrum当时希望对其开发者Ross Allen进行采访。Ross说没问题，只是我最近

最近一项使用Weebit纳米硅氧化物(SiOx)的ReRAM技术的研究描绘了一种大脑启发的人工智能(AI)系统，它可以执行无监督的学习任务，并获得高精

与人的指纹类似，每辆车都有自己独特的身份——不同于其他车辆的“指纹”。据外媒报道，车辆威胁检测系统开发商UVeye推出了一项技术，可在

广东高云半导体科技股份有限公司（以下简称“高云半导体”），今日发布最新版本GoAI™机器学习平台,该平台提供SDK和加速器，在高云FPGA上搭

金融机构使用案例分析机器学习算法——聚类clustering-在本文中，我们将讨论一个金融机构的实际使用案例，该案例使用-聚类clustering（一种流行的机器学习算法）来为其客户群定制其产品。

如何通过XGBoost解释机器学习-本文为大家介绍用XGBoost解释机器学习。 这是一个故事，关于错误地解释机器学习模型的危险以及正确解释所带来的价值。如果你发现梯度提升或随机森林之类的集成树模型具有很稳定的准确率，但还是需要对其进行解释，那我希望你能从这篇文章有所收获。 假定我们的任务是预测某人的银行财务状况。模型越准确，银行就越赚钱，但由于该预测要用于贷款申请，所以我们必须要提供预测背后的原因解释。在尝试了几种类型的模型之后，我们发现XGBoos

为了克服遥感高光谱图像中地面特征的自动化和智能化分类困难，在遥感成像过程中逐渐引入机器学习方法。研究人员提出了基于支持向量机（SVM）、极值学习机（ELM）、深度置信网络（DBN）以及遥感高光谱图像光谱空间特征的分类模型。将其应用于PaviaU、Botswana和Cuprite三个高光谱数据集，并在高光谱图像特征的地形分类中将其准确性与各种分类模型的准确性进行了比较。

在当前充满挑战的气候中，很多企业的董事会迫切希望对工作进行数字化转型，以使其执行速度更快、更智能、更高效，并且采用比以前更少的资源。实现这些目标的一种越来越合乎逻辑的途径是采用运行数字劳动力的智能自动化。一种人工智能驱动的、不断发展的超级资源，可用于企业并已获得IT部门的认可。这是一支数字化员工队伍，随时准备接受商务人士的培训，以交付更加复杂的工作，不仅可以在任何行业部门的办公室，而且可以在整个企业中完成。

机器学习在银行的应用场景有哪些-机器学习平台和大数据平台没有硬性的关系，比如很多同业在没有大数据平台之前就借助SAS、SPSS等建模工作进行建模，且在相关领域也取得了不错的成绩，比如评分卡等。

人工智能和机器学习为DevOps带来了新的自动化功能，为此需要对这些技术如何优化组织运营的示例进行了解。

近期在微软研究院举办的机器学习前沿论坛中，微软剑桥研究院院长 Christopher Bishop 与微软全球资深副总裁 Peter Lee 进行了一场精彩的炉边对谈，分享了各自对机器学习研究和前沿问题的思考与展望。本文为大家节选、整理了此次对话。 Christopher Bishop（左）与 Peter Lee（右）线上对话Christopher Bishop：很高兴能与 Peter Lee 交谈。首先祝贺你成为微软研究院的负责人。你可以谈一下为什么微软选择把科研和技术孵化放在同一个屋檐下？ Peter Lee： 谢谢 Chris。我认

本文作者：德州仪器副总裁兼处理器事业部总经理Sameer Wasson由于新冠疫情，我和我的家人不得不寻找另一种方法来购物和购买必需品。尽管网

机器学习也被应用到整个接入网络的频谱损坏检测当中，允许自动诊断报告和缓解活动。快速识别缺陷可以减少对网络和用户的干扰。这一应用的标准将有助于所有有线电视运营商，并改善每个人的网络服务。

1 概述得益于大数据的兴起以及算力的快速提升，机器学习技术在近年取得了革命性的发展。在图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习任务

Datawhale干货译者：张峰，Datawhale成员 本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别，人脸识别，语音识别等。 一、指

机器学习资源网站 Papers with Code 宣布与论文预印本平台 arXiv 进行合作，论文作者在 arXiv 上上传论文时可以同步上传官方和社区代码，这或许有助于解决论文可复现性问题。 机器学习资源网站 Papers with Code 自创立以来，凭借丰富的开放资源和卓越的社区服务，成为机器学习研究者最常用的资源网站之一。2019 年底，Papers with Code 正式并入 Facebook AI。最近，它又有了新举措：与论文预印本平台 arXiv 展开合作，支持在 arXiv 页面上添加代码链接。 现在，arXiv

本文转自新智元 刚刚，吴恩达发推祝贺74岁的父亲，完成了146门在线课程。父亲在四十年前就开始了机器学习的探索！言传身教引导吴恩达成为了人工智能领域的执牛耳者，年过七旬依然在学习。他认为「跨领域学习才能出真知，特定领域专家最终什么都不懂」。 责任编辑：xj 原文标题：吴恩达给74岁老父亲发证了！8年完成146门课程，他才是「机器学习先驱」！ 文章出处：【微信公众号：中科院长春光机所】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。

实时语法检查模型预计每年运行超过5000亿次查询。 有人说好文章都是编辑出来的。幸运的是，为了满足全球读者的挑剔要求，微软正在为数百万人提供AI语法编辑器。 该工具如同一名优秀的编辑一样快速而专业。这是由于微软编辑器在Microsoft Word在线版中对语法进行了改进，可以运用NVIDIA Triton 推理服务器、ONNX 运行时和Azure AI中的微软Azure 机器学习，来提供这种丰富的智能体验。 10月5日，NVIDIA首席执行官黄仁勋在GTC大会上的主题演讲中宣布了这一新讯

恩智浦宣布扩展其机器学习产品组合及功能-恩智浦半导体资深副总裁兼边缘处理业务部门总经理Ron Martino表示：“恩智浦的可扩展应用处理器为客户提供了高效的产品平台和广泛的生态系统，帮助他们快速交付创新的系统。

由于我们的主要任务是选择一种学习算法，并对某些数据进行训练，所以最可能出现的两个问题不外乎是“坏算法”和“坏数据”，本文主要从坏数据出发，带大家了解目前机器学习面临的常见问题和挑战，从而更好地学习机器学习理论。

显然，这款探测器能够节省大量进行枯燥、艰难的识别工作的时间，提高了研究的效率。利用种群数据，人们可以更好地评估人类活动对海牛们的影响，并采取行动保护那些新发现的海牛栖息地。

一文汇总4种流行的机器学习算法-本文不仅试图解释算法的工作原理，而且要直观地理解算法的工作原理，以提供这种灯泡啊哈！ 时刻。

据外媒报道，一家牙科手术机器人初创公司Neocis宣布完成新一轮7000万美元的融资，该公司计划利用融来的资金促进公司的发展，扩大客户基础和招聘新员工。

机器学习适应其环境的能力允许它随着时间的推移而提高性能。这样的算法不需要仅限于音频和视频应用；理论上，它们可以改进任何过程。因此，工程师应该查看他们的设计，并尝试识别涉及试错的情况，然后看看是否可以用学习算法来代替。

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