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  • 企业案例 | 当教练、做监工…… 人机协同下的AI更懂你 金凤 ☉ 文      2020-11-29

    “人机协同,可以让生产线更好地适应柔性生产。传统的纯自动化生产线,如果要更换产品,就要换线,成本较高,但人机协同生产线可以根据上传订单的不同,进行多品种、小批量的送料装配、更改工序,而不需要换生产线,展示的这条生产线就能做3种产品。”徐晓博说,人机协同的优势也在于,哪部分用人工,哪部分用机械,可以定制,为提升产线效率做小步快走的微调,而不是斥巨资

  • 20年,扫地机器人的“需求”依旧在被验证? 佘凯文 ☉ 文      2020-11-22

    分别选出了“最能提升幸福感的网红产品”和“最没用的网红产品”两份榜单。其中,“扫地机器人”分别以10.6%和15.9%同时位居两份榜单的第二名,爱它的觉得他解放双手,即高效又便捷;吐槽它的觉得它是当之无愧的“智商税”,效果不好不说,还会“离家出走”。

  • 向“我懂你”迈进:机器人实现“换位思考” 田瑞颖 ☉ 文      2020-10-23

    研究发现,当额下回和颞顶联合区的连接未成熟时,被试机器人无法抑制自我感知的信息,因此无法正确推理表演机器人对物体位置的信念;当额下回和颞顶联合区的连接成熟,但额下回和腹内侧前额叶的连接未成熟时,虽然被试机器人可以正确推理表演机器人对物体位置的信念,但无法抑制自身的信念。

  • 陈清泰:电动化只是汽车革命1.0版本 传统汽车产业链正在重构 林子 ☉ 文      2020-11-13

    支撑汽车革命的是新能源和信息技术的快速进步,倒逼汽车革命的是拯救地球、减少碳排放和保护环境的紧迫性。汽车革命要实现的是绿色出行、提高交通效率、降低交通成本、减少交通伤亡、改变出行体验。

  • 无人驾驶的远水,难解百度谷歌的近渴? 王琳 ☉ 文      2020-11-01

    而禁用紧急刹车系统,是当时自动驾驶行业公认的解决方案。因为系统始终无法准备识别类似于动物、落叶等不明物体,也就是那1%,甚至0.1%的风险依旧没有解决方案。而更多的从业者认为,没必要的追尾比开放紧急刹车系统更不安全。

  • 麻省理工等高校研究团队新AI系统:19个神经元就能操控车辆行驶 REN ☉ 文      2020-11-01

    这种新颖的AI系统受到线虫等细小动物的大脑的启发,其核心控制系统仅用19个神经元就能操控车辆,实现自动驾驶。研究团队表示,该系统比以前的深度学习模型具有决定性的优势。它可以更好地应对噪声的输入,而且由于其构造的简单性,人们可以很好地解释其操作模式,不再是 “复杂的黑匣子”。这种新的深度学习模型现已发布在Nature Machine Intelligence上。

  • 10项有望改变世界的技术——虚拟病人加速医学研发 环球科学 ☉ 文      2020-11-30

    英国伯明翰大学的研究人员正在开发一种量子传感器,用自由落体的过冷原子来检测局部重力的微小变化。这种量子重力计能够用于检测埋入地下的管道、电缆和其他物体,使我们不必挖开地面就能进行测量。航海的船只也可以采用类似的技术来探测水下物体。

  • 靠意念行走:“脑机接口”技术未来潜能无限 米格尔·尼科莱利斯 ☉ 文      2020-11-28

    1998年,我和John Chapin开始着手研究一种新的技术,我们将其称为“脑机接口”。——美国杜克大学神经生物学、神经学和生物医学工程教授,脑机接口权威专家,神经科学家。

  • 正式商用一周年,5G给我们生活带来了什么变化? 文婧 ☉ 文      2020-11-22

    5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大产业板块中,其中5G排在第一位,这是因为5G每投入1个单位将带动6个单位的经济产出,这成为支撑经济社会数字化、网络化包括智能化转型的关键。

  • 从AI香水到AI美妆 算法能否求出审美最优解 马爱平 ☉ 文      2020-11-29

    “人工智能对美的认识需要大数据的训练,目前人工智能对美丽面孔的定义和颜值打分离不开人类的有监督数据标记,因为人工智能对美本身是没有理解力的,它对美的把握取决于它所学习的人脸数据和人为定义、量化美的标签数据集。”孙哲南说。

  • 邬贺铨院士:边缘计算“新十问” 水易 ☉ 文      2020-11-12

    2016年ETSI把MEC的概念从移动边缘计算(Mobile Edge Computing)扩展为多接入边缘计算(Multi-Access Edge Computing),将边缘计算从电信蜂窝网络进一步扩展至其他接入网络。

  • 清华教授苏光大:人脸识别技术发展的瞻望 佚名 ☉ 文      2020-11-02

    今天的人脸识别,仍然在向纵深方向上发展。我们希望人脸识别健康发展,期待人脸识别学术问题的回归,也期待人脸识别普适性的提升。同时,我们更加期待出现新的计算模式,减少诸如深度学习训练过程的超大计算规模、减少海量人脸识别系统的超大计算规模。

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