数字孪生与未来城市建设

数字孪生(Digital Twin),亦称为“数字双胞胎”,是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装...
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如何使用AI控制数字化制造?

尽管科学家和工程师们正在不断地创造可用于3D打印的具有特殊品质的新材料,但这可能是一项具有挑战性且成本高昂的任务。 为了找到始终如一地产生新材料最佳打印质量的最佳参数,专业操作人员经常需要进行人工试错...
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RPA实施路线图的长远考虑

很多企业投资机器人流程自动化(RPA)的主要原因包括精简内部的业务流程自动化计划,解决流程效率低下和瓶颈问题。 自动化仍然是增长最快的企业软件类别之一,研究机构Gartner公司在最近发布的一份报告中...
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七项优秀人工智能认证

根据调研机构发布的数据,从2022年到2030年,全球人工智能(AI)市场将以38.1%的复合年增长率增长,到2030年市值将超过15971亿美元。 这种增长的唯一障碍是人工智能专家的严重短缺。这个行...
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浅谈人工智能技术赋能英语学习

人工智能技术已经融入到我们的日常工作、学习、生活中,悄然改变着社会生活。人工智能技术也给英语教学带来了机遇和挑战,英语教学要结合现代信息技术,尤其是人工智能技术,以更好地培育具有国际化视野的创新性、复...
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负责任地部署人工智能的四项原则

人工智能 (AI) 正在改变每个行业,超过三分之一的组织现在广泛或有限地生产人工智能。但与任何技术一样,人工智能也伴随着巨大的经济和社会风险,例如不道德偏见的扩散、责任的淡化和数据隐私的侵犯。 为了避...
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用机器学习解决非结构化数据问题

​译者 | 布加迪 审校 | 孙淑娟 数据革命如火如荼。未来五年内创建的数字数据总量将是迄今生成的数据总量的两倍,非结构化数据将定义这个倡导数字体验的新时代。 非结构化数据指不遵循传统模型或不适合结构...
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人机合智:安全运营中的人工智能

大多数商业人工智能的成功都与有监督机器学习ML有关。例如智能家居助手对口语的理解,自动驾驶汽车的物体识别,都利用了训练复杂的深度学习模型所需的大量标记数据和计算。但在网络安全领域,AI虽然可以用来提高...
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人工智能如何影响视频直播

人工智能是近年来最受欢迎技术之一,而这个技术本身是非常广阔的,涵盖了各种各样的应用应用。比如在越来越流行的视频流媒体平台应用,也逐渐深入。 为什么直播需要人工智能(AI) 全球观看视频及直播的人数正在...
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2022 年有希望的十大AI发展趋势

调查表明,如今许多企业都大量采用了人工智能解决方案。然而,并不是很多组织完全由人工智能运行,但人工智能应用的数量和水平一直在增加。许多人准备采用人工智能这一事实预示着人工智能的未来以及未来几年可能产生...
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人工智能聊天机器人和心理健康

大流行、经济衰退和欧洲战争都是导致消极情绪和抑郁情绪的因素。 然而,获得优质精神保健的机会因国家而异。 在某些地区,可能很难找到合格的专业人员,或者供应可能低于需求。 所有这些都促成了心理健康提供者应...
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vue在浏览器中对DOM渲染探究

“世间万物都由分子构成。用气将万物的分子打散,分解眼前事物,再将分子重组,在短暂的瞬间,可以凝成时空停顿,甚至逆转时空。”这句熟悉的电影台词想必大家能猜出是哪一招武林绝学吧?是的,万事万物无时无刻不在...
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特斯拉自研芯片架构带来的启示

如果我们说特斯拉只对机器学习感兴趣是轻描淡写的。事实上这家电动汽车制造商建造了一台名为 Dojo 的内部超级计算机,针对训练其机器学习模型进行了优化。 与许多其他超级计算机不同,Dojo 没有使用现成...
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如何让人工智能变得可解释?

RegTech 公司Hawk: AI的首席技术官沃尔夫冈·伯纳(Wolfgang Berner)的表示,如果你真的可解释性对于许多应用尤为关键。 伯纳表示:“在反洗钱等严格监管的领域,考虑人工智能的使...
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打破电力巡检的边界,少不了这些新技术

一架无人机穿梭在电力线路和杆塔之间,对输电线路进行高精度拍照,拍摄完成的照片利用算法进行高倍率压缩,并通过无人机自带的无线通讯能力,结合杆塔的复合光纤架空地线,快速传输到后端机房设备中,解压缩后,恢复...
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AI有机会成为世界杯第一裁判员吗?

作者 | 云昭 近日,国际足联管理机构 FIFA 宣布将使用人工智能摄像头来帮助裁判在 2022 年卡塔尔世界杯上做出越位判罚。而其中涉及到半自动越位识别技术(SAOT)一时引起来网友热议:这可能为全...
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十个值得推荐的自动化和编排工具

自动化和编排网络工具可以比管理人员更快、更准确地执行任务。 IT流程自动化本身就是卖点:自动化任务不仅比工作人员执行重复性活动更便宜,而且更高效、更可预测。 虽然自动化和编排工具可以与企业员工一起开发...
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浅析细胞图像数据的主动学习

通过细胞图像的标签对模型性能的影响,为数据设置优先级和权重。 许多机器学习任务的主要障碍之一是缺乏标记数据。而标记数据可能会耗费很长的时间,并且很昂贵,因此很多时候尝试使用机器学习方法来解决问题是不合...
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PathAI利用机器学习推动药物开发

​译者 | 朱先忠 审校 | 孙淑娟 位于美国波士顿的病理人工智能技术公司PathAI是病理学(疾病研究)人工智能技术工具和服务的领先供应商。他们开发的平台旨在利用机器学习中的现代方法,如图像分割、图...
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如何解决人工智能的“常识”问题

​译者 | 李睿 审校 | 孙淑娟 近年来,深度学习在人工智能的一些最具挑战性的领域取得了长足的进步,其中包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理。 然而,深度学习系统仍然没有解决一些问题。因为深度...
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人工智能技术助力新冠疫苗研发

20世纪90年代初,国际知名学者周海中先生曾经预言:“人工智能技术将广泛应用到各学科领域,会产生意想不到的效果。”如今,越来越多的事实证明了他的这一预言。医学领域,人工智能技术在流行病方面起着不可或缺...
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机器视觉产业链全景解析

机器视觉(MachineVision)是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合,其主要功能为捕获并处理图像,为设备执行提供操作指导,是智能制造的先锋力量,主要应用于制造业的前端环节如电子制造和汽车...
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Deformable DETR模型学习记录

引言 Deformable-DETR的主要贡献: 1,结合可变形卷积的稀疏空间采用和Transformer的全局关系建模能力,提出可变形注意力机制模型,使其计算量降低,收敛加快。 2,使用多层级特征...
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机器学习:73%的企业迷途求生

大家都知道,机器学习(ML)是人工智能的关键技术之一,也是一项逐渐走向成熟的应用技术。具体说来,这一技术可以为未来的数据科学带来变革,能够让应用企业作出基于更多数据分析的驱动决策,从而改善用户的业务体...
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是否有可能让人工智能变得更加透明?

为了使人工智能在道德上更加合理和实用,增强深度神经网络的可解释性是至关重要的。 人工智能工作的透明度可能会让那些将该技术融入日常运营的组织感到头疼。那么,该如何做才能消除对可解释人工智能需求的担忧呢...
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