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业界新闻-电子

发布日期:2024-01-09 | 来源:江南JN体育
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  Adobe研究员弗拉德·莫里尔姆(Vlad Morarium)利用人工智能扫描图像中是否有被篡改的迹象,而这些迹象仅凭肉眼是无法观察到的。

  今天,高通又宣布推出了三款面向中低端手机的新产品——骁龙632、439和429移动平台,还有一个面向智能儿童手表的骁龙Wear 2500平台。

  一份来自市场调查机构Synergy研究集团(Synergy Research Group)的报告称,在今年第一季度,阿里巴巴云业务超过了IBM,成为全球第四大云基础设施及相关服务提供商。

  根据报告显示,金融领域基础岗位的削减,导致劳动力需求的下降。不过高端的复合型金融人才因为过硬的知识水平和解决复杂问题的能力,面对复杂多变环境的决策力和领导力都是程序编码的人工智能不能取代的。

  骁龙1000将会直接与英特尔的低功耗Core处理器竞争,有望配备16GB的RAM和256GB的存储模块,预计将采用ARM下一代Cortex-A76架构,其整体速度提升约35%,这也被推测为能够挑战英特尔的关键所在。

  但人工智能就像一个“黑匣子”,大多数人永远都不知道它究竟是如何得出结论的。此前有媒体报道,不少商家打出了“大数据实现智能志愿填报”的招牌,只需要通过输入分数、志愿分析、模拟报志愿、合理性分析,即可完成志愿填报。但在大数据来源、资质上,不少企业都存在猫腻,这让家长和考生难以放心。

  知乎内容质量管理团队技术负责人刘兆来则详细介绍了“瓦力”最新的阴阳怪气技术方案:首先通过知乎社区里的举报、反对等负向用户行为收集训练数据。然后通过各种同义替换、规则模版方式对训练数据进行扩展,以缓解训练数据稀疏的问题。

  与其他营销方式相比,AR 有更逼真的视觉展示效果和更强的交互性,文字、音乐、视频、游戏都可以被囊括进 AR 内容中。这种高科技感和富有娱乐性的交互方式首先受到了各大品牌的青睐。过年期间,蚂蚁特工为雪碧定制了 AR 瓶身,扫描后将摄像头对准你的朋友,这时用户会看到自己的朋友穿上了一身“红装”做出拜年的动作。

  在此之前,阿里巴巴在新零售布局上已经集结了天猫、苏宁、银泰商业、百联集团、盒马、大润发、居然之家、饿了么、口碑、农村淘宝、零售通和天猫小店等,从品牌数字升级到社区小店升级,新零售的触角无处不在。

  近日,麻省理工(MIT)的研究人员们就展示了一套这样的人机交互装置。其结合了“脑电 + 手势”的方案,让使用者可以不费吹灰之力地与机器人互动。

  “今年是非常关键的一年,希望通过今年一年的产业共同努力,在今年年底的时候能够实现 5G 系统的商用和预商用。“

  近日,在计算机视觉知名赛事PascalVOC comp4目标检测上,阿里巴巴机器智能技术实验室的深度学习小组提交了2次结果,均拿到第一名的成绩。新的技术模型提升了目标检测的精准度,对加强AI在农业、工业、自动驾驶的应用有着重要意义。

  依托“腾讯觅影”AI辅诊引擎和微信智慧医院生态,医院和医疗信息化厂商能实现移动医疗服务的智慧化升级,在诊前通过AI导诊、AI分诊预诊,提升诊前信息收集的精确度和效率,诊后AI随访等新的应用场景也可以在诊室之外实现医生与病人的智慧化沟通。

  谷歌旗下的Medical Brian团队开发了一种新的人工智能算法,可以帮助医院预测病人的死亡时间,并有望在医疗领域展开更广泛的应用。

  自从特朗普的“零容忍”政策实施以来,所有从南部边境进入的成年非法移民都被美国移民海关执法局(ICE)关了起来。而在年初微软正好为ICE提供云计算和人脸识别等服务。

  而之前绝大部分的插帧技术都是利用前后帧的关系生成更多的中间帧,NVIDIA与大学研究员则是只利用其中的一帧就可以办到,因此插帧数目显著提高,还能保持图像不失真,不影响观看效果。

  目前,城市大脑·智慧交通已经在大出行领域取得阶段性成果,在北京,通过信号灯配时优化,机动车通过路口的平均延误下降了6%、停车比例降低了3%;在上海,针对南北高架各路段交通状态所建立的神经网络模型的预测精度提高了10%。

  百度研究院发表论文提出一种名为“神经条件随机场”的全新病理切片分析算法,将肿瘤识别定位准确率大幅提高。在公开数据集Camelyon16大赛测试集上,该算法的肿瘤定位FROC分数达到0.8096,超过专业病理医生水平,以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持的最好成绩。

  据介绍,联想智生活直营店的新品,囊括联想自有品牌产品、联想孵化品牌产品和联想智选产品,覆盖智能家居、智能穿戴出行、全场景娱乐等领域,其店内商品线下线上全渠道同款同价,未来线上线个。另外,直营店还会提供维修、培训、咨询、体验、全品私人定制等一体化智能服务。

  由于当前NVM存储器的固有缺陷,以前的相关实验都没有在DNN图像分类任务上得到很好的精度。但这一次,IBM的研究人员使用创新的技术,改善了很多不完善的地方,将性能大幅提升,在各种不同的网络上,都实现了与软件级的DNN精度。

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