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李开复:AI技术驱动的二十年五大预测

。未来的商业智能是要征服对人类语言的理解,不仅是,而是对文字内容的理解。 数据智能有四个层级:最底层的“数据”是零乱、无结构的数据,往上一层的“信息”在此基础上“读懂”了数据内容。现在大部分深

发布时间:2021-06-17
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注于语言类情感AI的研发,这类机器人在学习能力、与提取和自我成长等方面有一定优势。而对语言需求最大的实际上是互联网和媒体行业,这很可能会成为竹间智能破局的关键。例如在社交软件中,陪伴型情感机器

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发布时间:2021-04-20
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深耕。   目前,随着底层技术、大数据的积累和深度学习算法等等的突破,人工智能领域正在爆发式发展。作为其中的一个子领域,以、图像识别为核心的自动驾驶,正在走入生活。目前,百度自动驾驶出租车服务

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发布时间:2019-11-22
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的技术,利用机器学习、深度学习、自然等方法,更有效地从文章中提取内容。他们和哈佛大学、洪堡大学的合作项目中,有三个和图像分析有关,研究和开发识别图像重复性、相似性的分析工具,但这往往要利用跨出

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发布时间:2019-05-05
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一系列技术逻辑与大数据运营,让电视具备、图像识别、自然语言处理和专家系统等,消费者通过语音指令让电视自动推荐、选择;同时学习用户使用及搜索习惯,进而实现更为精准的语音操控及互动,最终将电视由原

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发布时间:2018-09-07
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。” 贝莱德SAE团队“驻扎”在旧金山,目前共有约80位基金经理和分析员。其研究方法借鉴自学术界,一位分析员基于机器学习、自然等技术手段提出一个投资点子,另一位团队成员尽可能在一周时间内驳倒这

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发布时间:2018-08-18
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界:一位分析员基于机器学习、自然等技术手段提出一个投资点子;另一位团队成员尽可能在一周时间内驳倒这个点子;然后由团队内的评委会决定,该点子是否被应用于投资,以及给它分配多大权重。截至目前

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发布时间:2018-05-24
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的交互方式,语音是普遍看好的方向。 特别是,近几年人工智能的快速发展,使得自然和处理技术得以实现巨大的突破,这为语音交互提供了技术基础。从硬件方面,麦克风阵列解决了诸如噪声抑制、回声抑制、去混

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发布时间:2018-05-14
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斯会议,已有60多年的历史,涵盖众多学科和技术,包括机器人学、语音识别、自然与处理、图像识别与处理、机器学习等等。之前虽也有潮起潮落,但并无大风大浪。近年来,得益于迅猛增长的计算能力、深度学习

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