张士玉小黑屋

        这里的Unisound就是云知声啦，一家很棒的人工智能公司。下面的开发案例都是基于芯片蜂鸟M的的标准硬件板。    如果是行业的小伙伴肯定都知道这家公司了：  云知声总部位于北京，在上海、深圳、厦门设有全资子公司。是一家专注物联网人工智能服务、拥有完全自主知识产权的世界顶尖的智能语音识别和语义理解技术的高新技术企业。自2012年由智能语音技术起家，云知声多年来不断拓展技术边界，技术能力不仅涵盖了感知、认知、交互等方面的人工智能语音

美国COP26协会迄今为止的最主要成就之一是承诺到2030年停止并逆转森林被砍伐的局面。上周100多位领导人达成的协议得到了近140亿英镑（192亿美元）的公共和私人资金支持。森林砍伐和气候变化之间的联系已经确立。森林每年可以吸收大约全球化石燃料燃烧释放的二氧化碳的三分之一，但我们正在以惊人的速度失去它们。每分钟都有一片面积相当于27个足球场的森林消失。虽然基于自然的解决方案将无疑在保护世界森林方面发挥重要的作用，但科技也将至关重要。一个听起来不太

技术成熟度曲线（TheHypeCycle），又称技术循环曲线，光环曲线，炒作周期，指的是企业用来评估新科技的可见度，利用时间轴与市面上的可见度(媒体曝光度)决定要不要采用新科技的一种工具。此曲线由著名国际咨询公司Gartner（高德纳咨询公司）于1995年开始，高德纳咨询公司依其专业分析预测与推论各种新科技的成熟演变速度及要达到成熟所需的时间。1.2021年新兴技术成熟度

2019年的人工智能需要什么   “人机对战”这样的主题总是能够吸引大众的眼光。过去的2018年，我们始终将目光放在机器“挑战”人类带来的恐慌和膜拜，但忽略了更本质的东西。当我们理解AIinAll的时候，往往把范围限定在产业领域。为了解决产业领域的人工智能问题，人工智能需要一群“公民数据科学家”，他们需要了解数据科学，了解人工智能的思维方式，是出色的研究人才，而当我们将范围扩展到整个社会的时候，人工智能最本质的东西就开始浮现——基于人工智能的新社会结构。这个结构需要一群“理性思考技术中性的思想领袖”去搭建

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章开启了新的内容——Bert，首先介绍Keras-bert库安装及基础用法，这将为后续文本分类、命名实体识别提供帮助。这篇文章将通过keras-bert库构建Bert模型，并实现文本分类工作。基础性文章，希望对您有所帮助！这篇文章主要参考“山阴少年”大佬的博客，并结合自己的经验，对其代码进行了详细的复现和理解。希望对您有所

当前，无论是线上还是线下，信任传输机制都是通过第三方背书完成的。区块链技术去掉了中心化中介担保过程，从而实现了在一个开放式平台上进行远距离价值的安全交付。区块链特有的安全机制，将提供一种全新的信用创造机制。区块链的去中心化，将进一步打破信息不对称，让市场交易去中介化成为可能，进而带来交易效率提升及社会成本下降，从而带来市场组织形式变革。因此，区块链将和互联网一起构成虚拟价值链中价值创造、传递及交易的闭环。区块链特有的数据安全机制，可以有效解决物联网、人工智能中的数据安全与可信赖问题。在区块链网络下

受访者|Graviti创始人&CEO崔运凯记者| Aholiab，编辑|Carol出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）经过数年的发展，现在的人们谈到“AI”已经不再像过去一般感到遥不可及。但AI在国内发挥的作用仍然只是冰山一角，许多应用依旧没有落地，产业链等待完善，国内AI生态的发展还需要一定的时间。“2018年我刚回国创业，想要做机器学习的模型，但找遍整个市场，都找不到一家满意的供应商。”AI数据SaaS提供商Graviti创始人

作者| RanaRajut译者|天道酬勤，责编|Carol封图| CSDN下载自视觉中国人工智能和机器学习技术正在彻底改变世界，使世界更加先进，但有些人对这两个术语的真正含义感到困惑。有时，在其他情况下它们用作同义词；它们被用作独立或并行的进展。但是，如果你想以有效和有用的方式使用这两者，必须找到两者之间的区别。如果你也是对这两个词的含义、用途和优势感到困惑的人之一，下面我们将分享人工智能和机器学习之间的关键区别。我们来看一下：什么是机器学习?它是人工智能的一个分

394，基于Loihi计算架构的神经拟态计算2020年4月9日英特尔中国研究院院长宋继强接受记者采访，谈到英特尔对未来计算的研究和布局问题时，他说量子计算和神经拟态计算是非常重要的新兴计算方式。他在谈到神经拟态计算时说，面向神经拟态计算，英特尔发布了Loihi新型计算架构，可以模拟人脑神经元连接构建的连接方式，将计算和存储融合，并考虑到时间序列，采用“异步脉冲”方式进行计算。关于英特尔Loihi神经拟态芯片（整合计算和存储）其主要参数：128个内核、13万个神经元、1.3亿

作者| JamesMurphy译者| 天道酬勤 责编| Carol出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）人工智能(AI)的子集已经成倍增长，并完成了只有人类才能完成的各种任务。像机器学习这样的技术可以执行管理任务、人脸识别、下棋，甚至翻译语言。 毫无疑问，人工智能到来的十年带来了许多发展。此外，深度学习从非结构化数据中学习来编写分析报告或执行无人监督的任务。所有这些发展都为不同的公司发挥作用并证明他们的价值奠定了基础。因此，很多像DeepMind这样的公司成立了，来继续发展这一领域。