光寶科技公布財報,11月合并營收150.13億元(新臺幣,下同),月增3%,年減10%。累計今年前11月合并營收1,634.56億元,年減14.4%。 其中,光電部門11月營收占整體17
大數(shù)據(jù)(big data),IT行業(yè)術(shù)語,是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多
今年4月以來,支付寶、微信、銀聯(lián)相繼推出了自己的刷臉支付產(chǎn)品,刷臉支付儼然已成為備受青睞的下一個戰(zhàn)場。有數(shù)據(jù)顯示,預計到2022年,人臉支付使用用戶將突破7.6億人。 然而,隨著人臉識別
(文章來源:蓋世汽車網(wǎng)) 據(jù)外媒報道,密歇根大學Mcity測試機構(gòu)最新發(fā)布了一份白皮書,表示增強現(xiàn)實技術(shù)可以將網(wǎng)聯(lián)汽車和自動駕駛汽車(CAV)的測試速度提高1,000至100,000倍,
(文章來源:石家莊日報) 我國幅員遼闊,歷史悠久,每個時代的建筑都承載著其時代和歷史意義,具有極高的歷史、美學、科學價值,是凝固的藝術(shù)。但由于各種原因,大量古建筑已經(jīng)湮沒在了歷史的煙云中
今年4月以來,支付寶、微信、銀聯(lián)相繼推出了自己的刷臉支付產(chǎn)品,刷臉支付儼然已成為備受青睞的下一個戰(zhàn)場。有數(shù)據(jù)顯示,預計到2022年,人臉支付使用用戶將突破7.6億人。 然而,隨著人臉識別
《斯坦福 2019 全球AI報告》,由斯坦福大學主導,聚集來自MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等機構(gòu)的多位專家教授,每年發(fā)布AI index年度報告,全面追蹤人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢。
隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,世界各國不斷開展基于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展規(guī)劃,甚至把物聯(lián)網(wǎng)納入戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)振興計劃當中,如美國的“智慧地球”,歐盟的“物聯(lián)網(wǎng)行動”,日本的“IJPN”等。而各國注重物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展十分核心
人工智能和音樂的融合,是AI技術(shù)在音樂創(chuàng)作領(lǐng)域的新突破,這不再是音樂專業(yè)人士的固有權(quán)力,讓對音樂感興趣的人也能通過音樂AI創(chuàng)作專屬于自己的歌曲。音樂與人工智能技術(shù)的融合不僅對現(xiàn)有的音樂產(chǎn)業(yè)造成了
(文章來源:工控網(wǎng)) 工控機是專門為工業(yè)控制設(shè)計的計算機,用于對生產(chǎn)過程中使用的機器設(shè)備、生產(chǎn)流程、數(shù)據(jù)參數(shù)等進行監(jiān)測與控制。工控機經(jīng)常會在環(huán)境比較惡劣的環(huán)境下運行,對數(shù)據(jù)的安全性要求也
根據(jù) 2019 年度的《人工智能指數(shù)報告》,可知 AI 社區(qū)迎來了蓬勃的發(fā)展。世界各地的研究機構(gòu),已經(jīng)在教育和技術(shù)等領(lǐng)域取得了顯著的成就。與過去幾年相比,人工智能發(fā)展有著強勢的延續(xù)。如果你不愿翻
近日,據(jù)外媒報道,為迎接貝多芬誕辰250周年,一個由音樂學家和程序員組成的研究小組,正在訓練AI來續(xù)寫貝多芬未完成的《第十交響曲》。 報道中指出,該研究小組正在通過貝多芬作品片
基于物聯(lián)網(wǎng)的電梯電氣系統(tǒng)故障監(jiān)測系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對常見故障的遠程實時監(jiān)控。運行結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r響應電梯故障,并能對故障原因進行分析,達到預期的效果。 1 引言 隨著電
領(lǐng)先的神經(jīng)技術(shù)公司Neurable宣布獲得了600萬美元的A輪融資,用于開發(fā)感應大腦的消費者耳機。由M Ventures牽頭的此次融資,由Innospark Ventures和現(xiàn)有的投資者(如L
斯坦福大學和馬薩諸塞大學阿姆赫斯特分校合作團隊開發(fā)出一種方法,可以將模糊的目標進行量化,幫助機器學習算法更好地完成避免歧視或調(diào)節(jié)血糖等復雜任務(wù)。 得益于機器學習算法日益強大的能力,人工智
斯坦福大學和馬薩諸塞大學阿姆赫斯特分校合作團隊開發(fā)出一種方法,可以將模糊的目標進行量化,幫助機器學習算法更好地完成避免歧視或調(diào)節(jié)血糖等復雜任務(wù)。 得益于機器學習算法日益強大的能
在圍繞區(qū)塊鏈及其潛在用例的大肆炒作中,有關(guān)以太坊“去中心化”的傳聞數(shù)不勝數(shù)。本文就旨在揭開炒作之下的現(xiàn)實。 以太坊其實比我們想象的還脆弱,以下是關(guān)于這個第二大加密貨幣的六大誤區(qū)。
(文章來源:未來科技視角) 隨著技術(shù)的發(fā)展,語音識別越來越滲透到我們的日常生活中,包括亞馬遜的Alexa、Apple的Siri、Microsoft的Corana或Google的許多語音響
當制造業(yè)進入智能制造(慣稱工業(yè)4.0)的經(jīng)營型態(tài)時,借助網(wǎng)絡(luò)鏈接與進步的軟件功能使得機器與機器能相互鏈接交換信息,這樣的轉(zhuǎn)變讓人員介入的機會少了,除了減少人力需求,更可以避免人員的錯誤。另外,因
科技的發(fā)展帶動了社會的進步,工業(yè)機器人的出現(xiàn)也顛覆了傳統(tǒng)手工業(yè)的生產(chǎn)模式。有人說,工業(yè)機器人是一個新興產(chǎn)業(yè),人才缺口大,人工不可替代。 那么,工業(yè)機器人的未來就業(yè)前景怎么樣呢?小編今天帶