周二，亞馬遜宣布已啟動基于人工智能的跟蹤系統(tǒng)，以加強其辦公室和倉庫的社交距離，以幫助降低工人感染新冠狀病毒的任何風險。

NOAA礁石恢復經(jīng)理本月表示，雖然科學家們已經(jīng)成功地恢復了一些珊瑚礁，但僅人類一家人就無法拯救所有正在垂死的珊瑚礁。

人工智能越來越嵌入我們每天與之互動和使用的許多事物中。隨著時間的流逝，人工智能變得越來越先進，在過去幾年中出現(xiàn)了一些非凡的功能。

一組計算機研究生報告說，仔細研究被譽為人工研究里程碑的數(shù)十種信息檢索算法，實際上遠沒有所謂的革命性。實際上，這些算法中使用的AI通常只是對先前建立的例程的細微調(diào)整。

自從人工智能誕生以來，研究人員一直試圖通過讓機器與人類玩游戲來測試機器系統(tǒng)的智能。

人工智能(AI)是計算機科學的一個廣泛分支，與構(gòu)建能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的智能機器有關(guān)。

布里斯托大學的研究人員最近訓練了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，以收集有關(guān)3-D對象的觸覺信息。在發(fā)表于《IEEE機器人與自動化》雜志的論文中，

看看人工智能(AI)正在幫助的行業(yè)的不斷擴展總是很有趣的。農(nóng)業(yè)定期使用技術(shù)來提高產(chǎn)量。近年來，全球變暖使得通過改善灌溉來管理水資源變得更加重要。

Salesforce愛因斯坦是為Salesforce客戶成功平臺開發(fā)的人工智能(AI)技術(shù)。Salesforce Einstein的目標是為銷售和營銷部門提供更全面，最新的客戶和銷售前景視圖。

那些從事機器學習(ML)項目的人都知道ML需要大量數(shù)據(jù)來訓練所得算法。有人會說您永遠不會擁有太多數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量和生成的ML模型的復雜程度之間通常存在相關(guān)性。

隨著機器學習(ML)和深度學習(DL)的出現(xiàn)，許多此類AI應(yīng)用程序旨在即時進行調(diào)整，并根據(jù)他們的設(shè)計目標進行實時調(diào)整。

識別的源光起著許多光子技術(shù)，如激光雷達，遙感，和顯微鏡的發(fā)展具有重要作用。傳統(tǒng)上，識別各種光源(例如太陽光，激光輻射或分子熒光)需要進行數(shù)百萬次測量，尤其是在弱光環(huán)境下，

我們仔細研究了Booz Allen-Hamilton與五角大樓簽訂的大規(guī)模人工智能合同以及雙方需要達成的協(xié)議。

為了滿足關(guān)鍵的業(yè)務(wù)需求，可能需要對AI進行一些調(diào)整，但是我們?nèi)绾沃繟I建議是否僅出于業(yè)務(wù)需要而不是出于其他原因而被調(diào)整呢?

AVEVA高級產(chǎn)品組合營銷經(jīng)理Matt Newton 談如何克服制造業(yè)AI和機器學習的采用障礙

AI的七個模式中使用最廣泛的模式之一是“模式和異?！蹦Ｊ健C器學習尤其擅長快速消化大量數(shù)據(jù)并識別模式或發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異?；虍惓！?

人們對情感的普遍看法是，它們過于特質(zhì)和主觀，無法進行科學的研究。但是，正如今天在認知神經(jīng)科學協(xié)會(CNS)虛擬會議上所介紹的那樣，

長期以來，人工智能方法已成功用于圖像處理中，并取得了巨大的成功。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比人類更準確地識別日常物體。

人工智能還不像人類智能，而且很可能我們與這種自夸功能的承諾還有很長的路要走。

當人們想到人工智能時，他們經(jīng)常會想到智能機器可以在沒有人為干預(yù)的情況下自行完成哪些工作。然而。一些最強大，最有用的AI系統(tǒng)可以幫助或增強人類的能力。