“机器学习”是如今人工智能领域当中领先的细分领域。 在这一技术中,机器无需人类下达完全精确的程序指令,即可自主学习。 以机器学习为基础的方法,在效果上优于所有不以机器学习为基础的研究方法,因此这一领域基本上主导了21世纪的人工智能研究。 然而,传统的机器学习策略高度依赖“特征提取”模式。 人类开发者必须先指定好解决某个问题要依赖哪些关键特征,机器才能学习运作。 举例来说,如果使用传统的机器学习策略进行人脸识别,机器学的不是每张人脸照片的具体像素点分布,而是要首先辨别出一些特定的面部特征,比方说瞳孔间距、面部分布、褶皱、颜色等等。 但提前指定好特征,会让更多的原始数据无法参与学习;而如果特征选择不当,学习效果就将大打折扣。 这就是传统机器学习的一大主要缺陷。 深度学习.
利用最新的太阳能、电池、轻质复合材料和航电技术, 高空平台通信系统 (HAPS)系统有望 提升通信和观测能力。. HAPS系统通常以气球、飞艇或固定翼飞机的形式在距地面约20km的高度飞行,其连通性、覆盖范围和性能超越地面塔和卫星,在全球偏远地区尤其 ...
较易实现自动化的工作. 白皮书指出,被人工智能颠覆风险最大的工作是那些日常工作和重复性语言工作。. 这意味着授信员、收银员和文员等职业最可能受到人工智能的威胁,因为他们多达81%的工作任务可以实现自动化。. 发布于2023年9月的白皮书《未来工作 ...
命令式自然语言处理的集成超越了用户交互,通过语言模型驱动的智能代理将自身嵌入操作系统架构中。 这些系统具有用于不同任务的专门代理,由中央控制器来构建自主代理并进行协调,将操作系统转变为智能活动的中心。
人工智能治理联盟围绕“安全系统和技术”、“负责任应用与转型”和“弹性治理和监管”等三个核心工作组,采用全面的端到端方法来应对关键的人工智能治理挑战和机遇。
普华永道的《人工智能就业晴雨表》显示,人工智能技能可提高生产力,从而带来25%的工资上涨。 技能优先的招聘——基于能力而不是学位或工作经历等传统标准进行招聘——可以帮助年轻人在人工智能时代找到工作并取得成功。
对技能和基础设施的投资有助于经济适应最新出现的人工智能技术带来的变化。. 20世纪60年代初,就在信息技术革命刚迈出第一步的时候,一个由科学家和社会活动家组成的委员会给美国总统林登·贝恩斯·约翰逊(Lyndon B. Johnson) 寄了一封公开信:他们认为 ...
该系统利用实时数据生成和云分析技术管理所有工厂设备, 并通过工业物联网均衡器和人工智能预测性监测技术将工厂设备与车间作业交互相联。. 实施后, 工厂能耗降低 59%, 二氧化碳排放减少 61%, 用水量减少 57%, 归一化废物产生量减少 64%。. 西门子(中国 ...
自适应技术. 与ChatGPT等基于大语言模型的工具(可以解释主题甚至撰写文章)不同,松鼠人工智能的系统被称为 大型行动模型 (LAM)。. 它将 自适应人工智能 (可以学习和适应新数据)与教育专用的 多模态模型 相结合,后者可以处理包括文本、图像和视频在内的 ...
关于工作和社会中对生成式人工智能(AI)的讨论往往集中在现在正在发生的事情,或者未来几年可能会发生的变化。. 但是,对那些正在培养年轻人在未来过上幸福、富足生活的人来说,AI 会有怎样的影响呢?. 去年进行的一项全球调查发现, 60%的家长、教育 ...
从智慧工厂、自动驾驶汽车,到个性化医疗,再到其他领域,这场革命正利用人工智能、物联网、机器人和大数据等技术,打造效率更高、响应速度更快和适应性更强的互联系统,以更好地满足人类需求。. 数字和物理世界的不断融合提高了生产力、促进了创新 ...
促进人机协作. Andreas Koenig, Proglove 首席执行官. ProGlove是一家专门为工业应用设计的智能手套的开发商,联合创始人Paul Günther在宝马公司总动力厂的一次导览中观察到几个关键现象:每个厂子的员工们每天都要扫描一百万次条形码,而且几乎每个人在工作时都戴 ...
实时交通和事故数据信息可以改善交通流量,提高道路安全性。 通过动态调整红绿灯周期的计时,我们可以为现有交通优化道路通行能力,同时利用先进的交通管理技术,道路上出现障碍物时车辆可以得到通知。
这些灯塔工厂涵盖多个地区 , 跨越不同行业 , 指引着其他工厂勇于克服挑战 , 升级制造系统 , 积极应用人工智能 、 大数据分析和 3D 打印等前沿科技 。 灯塔工厂评选的依据是看企业能否综合运用这些技术来提升经营效率并推动企业创新 。