(文章來源:教育新聞網(wǎng)) 雖然大多數(shù)人每天都會遇到算法,但沒有多少人可以聲稱他們真的了解AI的實際工作原理。但是,Google推出了一種新工具,希望能夠幫助普通人掌握機器學習的復雜性。
(文章來源:教育新聞網(wǎng)) 雖然大多數(shù)人每天都會接觸某種算法,但沒有多少人可以自信地說他們實際上了解人工智能(AI)的工作原理。但是,谷歌在當?shù)貢r間11月20日在英國舉行的“ Google
(文章來源:教育新聞網(wǎng)) Google LLC已在其云平臺上推出了一項新的“可解釋AI”服務,旨在使機器學習模型做出決策的過程更加透明。 谷歌表示,這樣做的想法是,這將有助于建立
2019年以來,少數(shù)上市公司因涉嫌財務造假備受市場關(guān)注,這些公司通過粉飾業(yè)績攫取巨額利益,讓投資者蒙受損失,破壞資本市場秩序。 那么,如何預警財務造假事件,有效保護投資者權(quán)益?
近日,中國又一種大型作戰(zhàn)無人機,在媒體中再次曝光! 最新照片顯示這一最新大型無人機,攜帶大量導彈、炸彈模型,展示其強大戰(zhàn)斗力! 這就是中國四川騰登科技公司的中高度長航時TB001
韓聯(lián)社11月29日報道,韓國科學技術(shù)信息通信部崔基榮部長就任后首次舉辦了運營商CEO座談會,就檢驗5G商用成果、擴大5G建網(wǎng)投資和進一步降低通信費用等話題展開討論。 崔基榮表示
人工智能亦可稱機器智能,通常是指由普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù),其核心問題包括建構(gòu)能夠跟人類比肩甚至超越人類的推理、知識、規(guī)劃、學習、交流、使用工具和操控機械等能力。隨著人工智能技術(shù)的不斷
4月24日消息 微軟詳細介紹了他們?nèi)绾卫脵C器學習模型處理其軟件和服務中的BUG,“47000名開發(fā)人員每月產(chǎn)生近3萬個Bug,”微軟高級安全項目經(jīng)理Scott Christiansen解釋道。這家軟
2019年10月,美國國防部官員表示2019年不會批準F-35戰(zhàn)斗機開始全速生產(chǎn),這一里程碑節(jié)點甚至可能將推至2021年1月。美國國防部原本打算在2019年底前做出全速生產(chǎn)的決定,但是由于聯(lián)合仿
對許多組織而言,由于缺乏透明度,人工智能仍然是謎團重重,人們不敢將其投入生產(chǎn)中。但是需求,進步和新興的標準可能很快會改變這一切。 就利用人工智能和機器學習而言,人們對結(jié)果的信任是很重要的
人工智能領域的增速放緩,主要體現(xiàn)在AI應用程序的部署增長方面。原計劃23%的數(shù)據(jù)將在2019年被應用部署,而截至目前,只有5%的數(shù)據(jù)被應用部署,增長率明顯低于2018年。很顯然AI正在被某些“因
企業(yè)如果采用錯誤的存儲人工智能平臺可能會產(chǎn)生嚴重影響,因此需要了解可能影響產(chǎn)品選擇和策略的6個注意事項。 人工智能和機器學習將成為幫助企業(yè)利用其核心數(shù)字資產(chǎn)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的兩個最重要的工具
上個月,Microsoft宣布,其與Slack,F(xiàn)acebook Workplace以及Google的Hangouts Chat的競爭對手Teams的每日活躍用戶已超過4400萬。這一里程碑卻掩蓋了其
質(zhì)量保證(QA)是很多企業(yè)關(guān)注的重要領域。如果用戶認為某個公司或服務商對保持高質(zhì)量水平并不關(guān)注,那么他們很可能會轉(zhuǎn)向采用其他公司的服務。用于質(zhì)量保證的人工智能可以為此提供幫助。 此外,如
無刷電機的工作原理依舊可以想象一個圓柱體,不過這次不是小圓棒在中間轉(zhuǎn),而是一個塊兒吸鐵石在中間轉(zhuǎn),柱壁不在是吸鐵石的兩個磁極,而是剛才通了電的“扇葉”。這樣只要一通電,柱壁因為電磁有了磁極,和中
如今,人工智能不再是一個熱門術(shù)語,而很多環(huán)境業(yè)務分析師和其他分析師發(fā)現(xiàn)采用人工智能技術(shù)可以更好開展工作的現(xiàn)實。分析師需要學習更多的分析技能,并確定可以利用的關(guān)鍵問題和機會。嘗試采用新興技術(shù)仍然有
4月21日消息,更美公司旗下更美顏究所推出了全新功能“面孔起源”,目前該功能已在更美APP中更美AI上線。上線首日,體驗用戶就超過了百萬人次。 更美顏究所是更美旗下的人臉美學AI研究機構(gòu),旨在依托更美
根據(jù)Gartner公司的研究報告顯示,到2020年,連網(wǎng)設備的數(shù)量將增長至204億臺。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)已經(jīng)開始出現(xiàn),它為改善現(xiàn)場服務開辟了一個新的可能性世界——從Amazon Echo等家庭助理
(文章來源:OFweek) 深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分,都已經(jīng)得到廣泛的研究和應用。強化學習RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊
標注或者去匿名化區(qū)塊鏈的思路可以讓區(qū)塊鏈分析更好地生態(tài)中已知參與者的行為模式和特征。直覺上我們可以考慮創(chuàng)建一些規(guī)則來分析區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)中的不同成員,例如: “如果一個地址持有大量比特幣地