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- 字节、快手上演AI助手对决：八角笼中的激烈战斗？
- 科技发展日新月异，不断给我们的生活带来了巨大的改变。现在，我们可以通过智能手机随时随地与朋友和家人保持联系，通过互联网获取丰富的信息和知识，通过社交媒体与世界各地的人交流。人工智能、大数据、物联网等新技术的出现，进一步推动了科技的进步，为我们的生活带来了更多的便利和可能性。同时，科技的发展也带来了一些问题和挑战。我们需要关注个人隐私和数据安全的保护，避免被不法分子利用。另外，科技的快速发展也导致了一些职业的消失和转型，我们需要不断学习和适应新的技能，以保持竞争力。总的来说，科技的发展给我们带来了巨大的机遇
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | AI助手 字节 快手 446浏览 收藏
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- 中国低价产品冲击韩国餐厅机器人市场，本土企业面临存亡挑战
- 根据8月28日的一份报告，韩国科技企业对中国廉价机器人对其餐厅服务机器人市场的威胁感到担忧由于人口危机导致的劳动力短缺，韩国的餐厅已经广泛采用机器人服务员。根据韩国机器人产业协会的数据，韩国目前有5000台服务机器人在餐厅工作。据韩国时报4月份的报道，一位老板在他的餐厅每张桌子上都放置了平板电脑，以取代服务员的工作。在疫情期间，韩国科技公司KT公司开始向餐厅销售一种名为“AglioKim”的类似手推车的人工智能机器人，每次可以为四张桌子送食物韩国的科技企业向《金融时报》表示，他们目前对市场被中国的廉价机器
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 市场冲击 餐厅机器人 生存危机 446浏览 收藏
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- 诺奖剑指AI？谷歌蛋白质结构预测模型获2023年拉斯克奖
- ·基础医学研究奖授予了谷歌DeepMind公司的科学家DemisHassabis和JohnJumper；临床医学研究奖则授予了麻省理工学院的JamesG.Fujimoto教授和EricA.Swanson先生以及俄勒冈健康与科学大学凯西眼科研究所的DavidHuang教授；医学科学特殊成就奖颁发给了荷兰癌症研究所的PietBorst博士。当地时间2023年9月21日，被喻为“诺奖风向标”的美国医学最具声望的生物医学奖项拉斯克奖（TheLaskerAward）正式揭晓。拉斯克奖下设三个奖项：基础医学研究奖、临
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- IBM首席执行官和董事长提出AI监管的三个核心原则
- （全球TMT2023年9月27日讯）人工智能（AI）的影响深远且重要。预计到2030年，AI将提升人类生产力，创造价值高达16万亿美元。然而，AI的滥用和风险也是存在的。IBM董事长兼首席执行官ArvindKrishna敦促政策制定者立即开始制定智能监管政策。AI的监管应该基于三个核心原则：重点监管AI的风险而非算法；让AI的开发者和使用者承担责任而非免责；支持开放式的AI创新而非采用AI许可制度IBM董事长兼首席执行官ArvindKrishnaIBM致力于推动负责任的人工智能（AI）发展。WatsonX
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI监管 核心原则 IBM董事长兼CEO 446浏览 收藏
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- 令人不安的是，机器狗已经具备这种能力了
- 使用单一的神经网络实现操纵，是四足机器人领域的一项重大技术突破跑酷是一项极限运动，需要参与者以高度动态的方式跨越障碍，对于大多数时候「笨手笨脚」的机器人来说，这似乎是件遥不可及的事，不过最近在机器人控制领域里出现了一些技术突破的趋势。几周前，本站曾报道过一个使用强化学习方法让机器狗实现跑酷的研究，实现了不错的效果。最近，卡内基梅隆大学（CMU）进行了一项新研究，针对机器狗跑酷的挑战提出了一种令人惊叹的新方法，效果进一步提升，以至于人们一致评价为“令人惊叹”观众说：“就像在《黑镜》里演的一样。”卡内基梅隆大
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器狗 工程 四足机器人 卡内基梅隆大学 446浏览 收藏
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- 为AIGC做好业务准备，CIO应该关注的八个关键问题
- 公司现在认识到他们面临的工作是让他们的数据、人员和流程做好准备，以利用AIGC的潜力。根据埃森哲最近的一项调查，几乎所有（99%）的高管都表示计划扩大对这项技术的投资，因此，领导人将需要重新思考如何完成工作。考虑到他们对业务流程的跨职能观点和对如何利用技术来重塑运营和提供价值的深入了解，CIO尤其能够帮助他们的企业为迎接AIGC做好准备然而，领导者们很难采取必要的下一步措施来推动这项技术的发展，例如，埃森哲战略咨询公司最近的一份报告发现，67%的高级科技领导者认为，同行之间缺乏技术流畅性是将技术整合到战略
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- 小米揭示了其关于"驱动机构和机器人"方面的专利技术
- 根据消息，北京小米移动软件有限公司最近公开了一项名为“驱动机构和机器人”的发明专利，该专利涉及机器人领域。这个驱动机构的设计简单，体积小，成本较低，有助于降低生产成本天眼查App显示，该驱动机构包括驱动件；传动件，与所述驱动件的输出端相连，所述传动件具有驱动槽，所述驱动槽沿所述传动件的周向延伸；摆动件，用于与机器人的机身活动连接，所述摆动件的部分与所述驱动槽活动连接，用于通过所述传动件沿所述驱动槽运动，带动所述摆动件摆动。在驱动件驱动传动件运动时，由驱动槽和摆动件配合，使摆动件与驱动槽活动连接的部分沿驱动
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器人 关键词：小米 驱动机构 446浏览 收藏
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- 再增资两倍！英国将投资3亿英镑使AI超算能力增强30倍以上【附全球超算行业分析】
- 重写后的内容:来源图片：摄图网新华社消息，英国政府11月2日宣布，将对人工智能(AI)研究资源的投资增至3亿英镑(约合3.66亿美元)，这比今年3月宣布的1亿英镑加码了两倍，以使英国超级计算能力提高30倍以上。英国科学、创新和技术大臣米歇尔·唐兰2日在英国布莱奇利园举办的人工智能安全峰会上宣布，将在英国建造并连接两台新的超级计算机，使研究人员未来访问资源时所借助的英国公共人工智能计算设施计算能力提升30倍以上。这两台超级计算机连接后将于2024年夏季开始运行。研究人员可使用这些机器分析先进的人工智能模型，
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 投资 超算 AI增强 446浏览 收藏
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- 工厂要花多少钱，才敢说自己在做数字化转型？
- Tolivewell,anationmustproducewell.没有制造业，中国不会成为全球第一贸易大国、第一出口大国和第二经济规模大国。未来中国在国际上的地位如何仍然取决于制造业能否从大到强。中国制造业目前最大的尴尬是，低端产业面临越南等东南亚国家的竞争，高端产业又面临德美新一轮的挤压（著名经济学家马光远语）。过去几年，许多中小企业在继续增强的全球经济不确定性中沉浮。危与机并存。在这些经济体中承重的地基身上，一些新的演化现象也在悄然发生、扩散。「微笑曲线」一直被人们广泛使用。就制造的供应链而言，它往
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- 推动通用足式机器人进化：顶尖专家进军「逐际动力」，探索自动驾驶和AI领域
- 随着自动驾驶和AI技术的不断发展，相关领域的人才流动也日益频繁。日前,通用足式机器人公司逐际动力LimXDynamics宣布,无人驾驶和AI领域的两位大牛——张力和潘佳博士正式加盟该公司，分别出任联合创始人兼COO和首席科学家。这意味着足式机器人产业正在引起跨界人才的关注。一方面，自动驾驶领域的商业化经验将为机器人产业提供借鉴；另一方面，人工智能技术的引入也将推动机器人实现更高的智能化水平▍将硬科技商业化的独特经验张力是一个有丰富硬科技商业化经验的关键人物，对中国无人驾驶的商业化推动起着重要作用。他曾经担
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 关键词：自动驾驶 机器人进化 446浏览 收藏
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- 百度袁佛玉：利用生成式AI重新定义品牌，开启全智能营销时代
- 11月17日-20日，2023第17届中国品牌节在杭州举行。百度集团副总裁袁佛玉出席并以“生成式AI，重塑生而不同的时代品牌”为题发表演讲。她表示，品牌必须用好人工智能作为第一动力。全新时代一定有全新品牌诞生，生成式AI会很快使得品牌进入全智能营销时代。她呼吁，大家更快行动起来，积极拥抱时代，把握生成式AI的重大创新机遇。当前，大规模参数的AI模型带来了智能的涌现，使得机器和人类一样具备了融会贯通、举一反三的能力。人工智能的智能涌现，加速了人类社会正式进入AI原生时代。每个企业都在考虑如何拥抱这个新时代，
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- PPT的发明者Dennis Austin离世，他的发明被视为「妨碍沟通效率、浪费时间」
- 打工人加班准备汇报的过程一定离不开PowerPoint。我们常说的「PPT」在生活中应用广泛，从儿时老师讲授课程开始，成年后自己制作汇报演示文稿，它早就成了教学、办公中举足轻重的工具。不幸的消息是，幻灯片制作软件PowerPoint的开发者DennisAustin于9月1日在加州的家中去世，享年76岁。他的儿子MichaelAustin称死因是肺癌转移入脑。DennisAustinAustin曾在麻省理工学院等多所大学攻读工程学，后来成为一名软件开发人员，最后加入了软件公司Forethought开发Pow
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- 人们是否愿意将思维任务交给人工智能？
- 人们喜欢智能设备，乐于使用人工智能进行计算，也喜欢让人工智能代替人类完成任务，甚至有人想让人工智能来思考。那么，人们是否愿意将自己的思想交给人工智能呢？当然不愿意。虽然人类依靠人工智能可以获得很大的自由，但这种自由和原始人类获得的自由没有太大的区别。原始人类受到自然的威胁，始终对自然界存在敬畏的心态。而到了现在，人类似乎已经征服了自然，但对于人工智能存在严重的依赖。人类会把自己的功能移注到人工智能身上，让人工智能代替人类计算、思考，甚至要人工智能主导人的用餐、出行，还要弄一个集成了人工智能的异性机器人当成
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- 了解集成学习及其方法的综述
- 集成学习是一种机器学习方法，通过组合多个分类器来提高分类性能。它利用多个分类器的智慧，对它们的分类结果进行加权或投票，得到更准确的分类结果。集成学习能够有效提高分类模型的准确性、泛化能力和稳定性。集成学习的方法可以分为两大类：基于样本的方法和基于模型的方法。基于样本的方法Bagging（自举汇聚法）是一种通过随机有放回地重复抽样数据集的方法。通过训练多个分类器，并将它们的结果进行平均或投票，以提高分类的准确性和稳定性。Boosting（提升法）是一种通过对样本进行加权的方法，其目的是重点关注分类错误的样本
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