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4月11日消息,根據(jù)中國科學(xué)院青島生物能源與過程研究所的官方公告,該所成功克服了硫化物全固態(tài)電池大型車載電池制作工藝中的最后一道難關(guān),并在硫化物軟包電池疊片技術(shù)上取得了關(guān)鍵性突破。
人工智能是集合眾多方向的綜合性學(xué)科,在諸多應(yīng)用領(lǐng)域均取得了顯著成果[1]。隨著航空領(lǐng)域人工智能技術(shù)研究的不斷深入,面向開放式機(jī)載智能交互場(chǎng)景,人工智能的應(yīng)用可解決諸多問題。例如智能感知、輔助決策等,可利用人工智能算法對(duì)多源傳感器捕獲的海量信息進(jìn)行快速處理,僅將處理后的感知結(jié)果反饋給飛行員,從而降低飛行員的任務(wù)負(fù)荷;利用人工智能算法開展航路規(guī)劃、應(yīng)激決策等多種智能輔助任務(wù),幫助飛行員做出最優(yōu)決策?;陲w行決策的及時(shí)性、實(shí)時(shí)性要求,大帶寬、高性能和高效率特性已經(jīng)成為智能處理模塊的高速數(shù)據(jù)傳輸總線的基本要求。
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4月10日消息,據(jù)媒體報(bào)道,亞馬遜的AI無人商店項(xiàng)目竟然是靠人工來識(shí)別商品,并且每1000筆交易就有700筆需要人工審核。
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面向廣泛應(yīng)用場(chǎng)景,賦能下一代創(chuàng)新
當(dāng)?shù)貢r(shí)間4月5日,美國和歐盟結(jié)束為期兩天的“貿(mào)易與技術(shù)委員會(huì)會(huì)議”(TTC),并針對(duì)會(huì)議達(dá)成的成果發(fā)布了一份長(zhǎng)達(dá)12頁的聯(lián)合聲明,其中半導(dǎo)體領(lǐng)域的合作成為了重點(diǎn)。
隨著科技的不斷進(jìn)步,人工智能(AI)已成為當(dāng)今世界的熱門話題。它以其強(qiáng)大的計(jì)算能力和深度學(xué)習(xí)能力,在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。本文將對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的探究,包括其定義、發(fā)展歷程、主要技術(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域以及面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢(shì)。
隨著科技的飛速進(jìn)步,人工智能(AI)已經(jīng)逐漸成為了引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。AI不僅在改變著我們的日常生活,還在推動(dòng)各行各業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。展望未來,人工智能的發(fā)展將呈現(xiàn)出哪些趨勢(shì)呢?本文將從技術(shù)、應(yīng)用、倫理和社會(huì)影響等方面進(jìn)行深入探討。
隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能(AI)已經(jīng)逐漸滲透到我們生活的各個(gè)角落,從智能手機(jī)、智能家居到自動(dòng)駕駛汽車,再到醫(yī)療、教育等領(lǐng)域,AI的應(yīng)用無處不在。本文將詳細(xì)介紹生活中常見的人工智能應(yīng)用,并探討它們?nèi)绾胃淖兾覀兊纳睢?/p>
摘要:隨著Hailo推出最新的人工智能加速器,其融資總額現(xiàn)已突破3.4億美元。這款專為個(gè)人計(jì)算機(jī)和汽車行業(yè)打造的人工智能加速器,以出色的低功耗性能處理大型語言模型(LLM),成功將生成式人工智能技術(shù)引入邊緣計(jì)算領(lǐng)域,為行業(yè)發(fā)展注入新動(dòng)力。
2024年電子設(shè)計(jì)創(chuàng)新大會(huì)將于2024年4月9-10日在北京國家會(huì)議中心舉行
人工智能(AI)已經(jīng)成為當(dāng)今最熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一,其應(yīng)用范圍涵蓋了從醫(yī)療保健到金融等各個(gè)行業(yè)。然而,要充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì),必須了解其核心——人工智能三要素。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一門涉及計(jì)算機(jī)、工程、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的交叉學(xué)科,旨在構(gòu)建智能化計(jì)算機(jī)系統(tǒng),使之能夠自主感知、理解、學(xué)習(xí)和決策。
人工智能語音識(shí)別技術(shù),在現(xiàn)代社會(huì)中已開始廣泛運(yùn)用。這種先進(jìn)技術(shù)使得人們可以通過聲音指令控制家電、燈光、溫度等物品。
據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同,對(duì)一個(gè)問題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域,人們首先會(huì)考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。
機(jī)器學(xué)習(xí)的核心在于使用算法解析數(shù)據(jù),從中學(xué)習(xí),然后對(duì)新數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)或決策,這個(gè)過程與人類的學(xué)習(xí)過程相似,例如,人們通過獲取經(jīng)驗(yàn)來對(duì)新問題進(jìn)行預(yù)測(cè)。