• 要办德国式制造业高级人才的科技大学,曹德旺怎么说
    要办德国式制造业高级人才的科技大学,曹德旺怎么说 侯润芳 赵泽 ☉ 文      2021-05-12

    我们国内大学培养人才的模式偏标准化。羡慕德国教育方式......我前段时间去德国,又考察调研了慕尼黑工业大学、亚琛工业大学,他们培养本科生和研究生的方式和我们不一样,我非常羡慕他们能够那样办学。我觉得德国的教育方式有很多的地方值得我们学习,德国培养出来的人才很好用。比如,德国的大学聘请的教授都有

  • 李彦宏致股东信:爱这时代,星辰大海
    李彦宏致股东信:爱这时代,星辰大海 李彦宏 ☉ 文      2021-04-04

    我们认为,在未来十年人工智能领域将有八项关键技术,会实现从量变到质变,将给经济、社会、甚至文化带来深远的影响。它们包括自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手。

  • 李彦宏最向往的“AI梦”:未来每个人都有专属智能助理
    李彦宏最向往的“AI梦”:未来每个人都有专属智能助理 夏宾 ☉ 文      2021-03-07

    李彦宏说,今天的智能助理可以看成是一块智能屏,明天会是个可穿戴设备,后天也许就是植入人们脑中的芯片,形式不一而足,但大方向已经不可阻挡。

  • 吴恩达等展望2021年的人工智能
    吴恩达等展望2021年的人工智能 The Batch ☉ 文      2021-01-01

    2021年,我希望我们能更好地理解机器学习项目的完整周期,构建支持相关工作的MLOps工具,以及系统地搭建、生产、维护AI模型。

  • 亚马逊CTO沃纳·威格尔谈量子计算:仍处早期发展阶段
    亚马逊CTO沃纳·威格尔谈量子计算:仍处早期发展阶段 彭新 ☉ 文      2020-12-22

    过去谈物联网的时候,会把它作为一个单独的领域,和其他的计算或者IT技术分开来谈,但是现在这些不同的技术领域之间的分界线正变得越来越模糊。

  • 李开复:AI时代的失业退工潮,如何应对过渡期
    李开复:AI时代的失业退工潮,如何应对过渡期 李开复 ☉ 文      2020-12-12

    可预见的是,自动化时代一旦到来,社会将需要大批志愿者为失业人员提供热线咨询,辅导人们解决职场转换的疑难杂症,排解心理压力而可能造成的社会问题,这些志愿者也应当获得合理的报酬和认可。

  • 马斯克:我本人可能两到三年内上太空 死后葬在火星
    马斯克:我本人可能两到三年内上太空 死后葬在火星 佚名 ☉ 文      2020-12-08

    当未来自动驾驶比人类驾驶安全10倍时,一个人是否能够驾驶的门槛将会“严格得多”。

  • 普京称不希望AI机器人当总统:它们没有心灵
    普京称不希望AI机器人当总统:它们没有心灵 张霓 ☉ 文      2020-12-05

    普京对此回答称:“我希望不会,至少现在不行。毕竟人工智能,从名称中就能看出,‘人工’一词说明不是真的。所有人工的,包括人工智能,都没有心脏,灵魂,没有同情心和良心。所有这些因素对于被委托代表一个国家作出和执行决定的人来说,都至关重要。”

  • 马云全息投影参加世界智能大会:世界不由最高等动物决定
    马云全息投影参加世界智能大会:世界不由最高等动物决定 多人 ☉ 文      2020-07-09

    为活下去而做的创新才是真正最强大和不可阻挡的动力。

  • 陆奇智源大会分享最新思考 提到智能场所等产业生态(多图)
    陆奇智源大会分享最新思考 提到智能场所等产业生态(多图) 陆奇 ☉ 文      2020-07-01

    未来有可能成为主流产业生态的有自动驾驶、智能场所、机器人、个人助手和城市大脑。谈到当前AI创业创新最活跃的前沿领域,陆奇从AI基础前沿技术、AI交互、AI前端、垂直行业应用等七个维度详细拆解了创业最活跃的领域和创新模式,并指出了当下创业者可以长期参与的机会。

  • 李开复:资本不再看好豪赌模式 疫情中AI表现可打75分
    李开复:资本不再看好豪赌模式 疫情中AI表现可打75分 杨雪梅 ☉ 文      2020-06-29

    用户习惯形成之后,会逼着企业自动化、AI化、数字化、软件化、线上化其工作流程,从而形成数据,AI就能产生价值。

  • 英特尔宋继强:AI可以像人类大脑,通过小数据自我学习
    英特尔宋继强:AI可以像人类大脑,通过小数据自我学习 朱琳 ☉ 文      2020-06-25

    神经拟态计算最有可能开辟出一条从AI 2.0到AI 3.0的崭新赛道。神经拟态计算,是在传统半导体工艺和芯片架构上的一种尝试和突破。它通过模拟人脑神经元的构造和神经元之间互联的机制,能在低功耗以及少量训练数据的条件下持续不断自我学习,大幅提高了能效比。

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