人工智能
“谷歌助手”把人工智能帶給大眾
“機器學習”把人工智能(AI)帶回到科技主流中，對谷歌而言，這意味著利用它的計算能力來分析海量數據以識別模式并作出預測，從計算用戶可能覺得相關的廣告，到一幅數字圖像顯示的是貓還是狗。
任正非：人工智能研究要開放 用美國磚建中國長城
華為創始人任正非近日在華為諾亞方舟實驗室座談會上做了一次內部演講，首次系統談到華為在人工智能領域的戰略。任正非指出，我們要防止封閉，一定要開放。這邊摻進一個美國磚，那邊再用一個歐洲磚、一個日本磚，萬里長城，不管磚是誰的，能打勝仗就行了，不要什么磚都自己造。在這個萬里長城大平臺上，允許大河奔騰的踢踏舞，允許“蜂子”跳舞，它顛覆不了這個平臺，但是激活了這個平臺。
涂鴉智能發布＂出海版＂3.0平臺 力推智能硬件加速落地
越來越多智能硬件團隊發現”坑“多到出乎原來意料：不僅會面臨云、app、嵌入式三套軟件的開發工作，開發量大難度高，周期長等問題，涂鴉智能3.0此次推出的業界領先的app界面自動生成引擎則能夠輕松解決這些問題。
虹膜識別技術的技術挑戰及應用前景
自主研發的虹膜識別技術在國安、煤礦、銀行、機場等領域推廣應用，打破了國外虹膜識別產品的壟斷局面，并通過技術授權成功進入國際市場，實現了國產虹膜識別技術出口零的突破。
英特爾收購CV芯片公司Movidius AI離我們更近了
芯片巨頭英特爾收購了硅谷計算機視覺領域的初創公司 Movidius，該公司主要產品為低功耗視覺處理器：Myriad 系列 VPU。今年八月，Intel還以 3.5 億美元收購了主攻深度學習的公司 Nervana，這一筆收購能夠讓英特爾獲得深度學習的 IP 和具體產品，從而滿足 AI 開發及數據中心對芯片的強大需求。
天宮二號成功發射 首次太空腦－機交互實驗將啟動
隨著我國第一個真正意義上的太空實驗室——天宮二號的成功發射，由天津大學神經工程團隊負責設計研發的在軌腦－機交互及腦力負荷、視功能等神經工效測試系統也一同進入太空，將開啟首次太空腦－機交互實驗。“腦－機交互將是未來人－機通信交互的最高形態。”項目主要負責人、天津大學精儀學院教授明東介紹，腦－機交互一直被列為美國最優先支持發展的顛覆性創新技術之一，“這將是中國人領先歐美開啟的一次太空腦－機交互實驗征程”。
NVIDIA GPU技術大會黃仁勛對人工智能的6個總結
2016年9月13日消息，NVIDIA在北京舉辦了GPU技術大會（GPU Tech Conference），這也是GTC第一次在國內舉辦。在這次大會上，NVIDIA發布了Tesla P4、P40深度學習芯片，此外黃仁勛也在北京與數以萬計的AI、游戲行業的開發者們分享了他對GPU和未來計算的認知。以下內容是根據黃仁勛在GTC China 2016上的演講實錄整理。
英特爾與NVIDIA豪賭未來人工智能 芯片深度學習哪家更強？
最近一段時間數碼圈大事件不少，可能大部分看客都被蘋果吸引走了目光，對iPhone 7毫無期待的我卻一直在觀察NVIDIA和英特爾的口水戰和他們背后的纏斗。
李彥宏：在百度內部，人工智能到底是如何“工作”的？
9月1日，一年一度的百度世界大會上，我們發布了百度大腦，它就是百度人工智能技術的引擎。百度大腦涉及百度最為核心的人工智能能力，具體包括語音能力、圖像能力、自然語言處理能力和用戶畫像能力。我已經提及了語音能力和圖像能力，除此之外，自然語言處理能力也是非常重要的，因為人們在表達他們想法的時候，不僅要知道他們獨特的的性格特點，還要知道他們到底需要什么，這背后就涉及自然語言處理技術。這是一個不同尋常的領域，所以我們又增加了用戶畫像，因為這也是很有用的，原因就是我們有很多大數據。
人工智能控制權引蘋果、谷歌和微軟等巨頭爭奪
部分頂級科技公司仍然在嘗試搶占人工智能控制權。微軟和谷歌都有專注于人工智能的研究部門，這兩家公司在人工智能領域領先于蘋果。
安森美半導體的全局快門圖像傳感器解決機器視覺的成像需求
在“工業4.0”和“中國制造2025”的大勢下，工業自動化趨勢持續增強，機器視覺成為電子行業重要的新興領域。在持續的自動化需求、社會安全保障需求和市場經濟實力的推動下，全球機器視覺和智能交通系統市場迎來發展熱潮。在中國，越來越多的大廠進入機器視覺市場。
揭秘AI、機器學習、深度學習關系
AlphaGo擊敗李世乭一時間引起了眾多媒體的關注，盡管已經過去一段時間。而人工智能、機器學習和深度學習這些詞已然成為媒體熱詞，媒體用他們用來描述 DeepMind 是如何獲得成功的。
為什么百度砍掉無人機項目 專注發展人工智能？
人工智能已經成為各大科技公司必爭的領地。谷歌、Facebook、IBM等國外科技巨頭通過成立人工智能實驗室、并購初創公司等方式，已經在人工智能領域多點布局。
谷歌用人工智能模擬人腦壓縮圖片 效果超JPEG
8月24日晚間消息，谷歌正在研發一項新技術，利用神經網絡模擬人腦的工作方式去壓縮圖片。這項技術能在確保圖片質量的同時，大大降低圖片文件的體積。
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