從智能工業(yè)機(jī)器人到智慧工業(yè)機(jī)器人

我國目前的工業(yè)機(jī)器人現(xiàn)狀，用四句話來說：需求旺盛、產(chǎn)業(yè)過熱、盲目追隨、無序發(fā)展。國內(nèi)大概有4000家機(jī)器人公司，而且做本體機(jī)器人的只有2000家，工業(yè)機(jī)器人全世界做了40年大概也只有5家比較有名。中國2000家機(jī)器人廠家，我認(rèn)為其中的90%或者被別人并購，或者中途就消亡了。

發(fā)表于：8/15/2016

科普 幫你全面了解人工智能

國內(nèi)對于人工智能的討論大多是不成體系的碎片式，很難從中深入了解人工智能的發(fā)展脈絡(luò)和技術(shù)體系，也很難有實(shí)際借鑒意義。德勤DUP發(fā)布的一份報(bào)告中，對人工智能的歷史、核心技術(shù)和應(yīng)用情況進(jìn)行了詳細(xì)說明，尤其是其中重要的認(rèn)知技術(shù)。這份報(bào)告將有助于我們對人工智能和認(rèn)知技術(shù)進(jìn)行深入了解，也有助于各行業(yè)的公司考量人工智能應(yīng)用的實(shí)際價(jià)值。

發(fā)表于：8/15/2016

中國首顆量子衛(wèi)星準(zhǔn)備就緒 本月中下旬擇機(jī)發(fā)射

我國首顆量子科學(xué)實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星即將于本月中下旬擇機(jī)發(fā)射升空，目前這顆衛(wèi)星在發(fā)射前的準(zhǔn)備工作已經(jīng)基本完成。

發(fā)表于：8/15/2016

創(chuàng)新才能造就國產(chǎn)智能手機(jī)之王

　和兩年前的瘋狂不同，中高端取代性價(jià)比成了手機(jī)廠商樂于接受的標(biāo)簽，故事的主角也從新興品牌變成了老牌巨頭們，而相比于此前對出貨量的單維追求，用戶滿意度、留存率、轉(zhuǎn)化率、產(chǎn)品利潤等成了巨頭們新的賽點(diǎn)。這些轉(zhuǎn)變，對國產(chǎn)手機(jī)來說，無疑正成為一個(gè)新常態(tài)。

發(fā)表于：8/15/2016

人工神經(jīng)元芯片獲新突破 誰將主導(dǎo)類腦計(jì)算的未來趨勢

日前，IBM蘇黎世研究中心宣布，制造出世界首個(gè)人造納米級隨機(jī)相變神經(jīng)元芯片，可實(shí)現(xiàn)人工智能的高速無監(jiān)督學(xué)習(xí)。外媒對此高度重視并評論道：“這一突破標(biāo)志著人類在認(rèn)知計(jì)算應(yīng)用中超密度集成神經(jīng)形態(tài)技術(shù)，以及高效節(jié)能技術(shù)上的發(fā)展又向前邁進(jìn)重要的一步?！?/a>

聯(lián)發(fā)科以價(jià)換量盈利堪憂

　醉心于芯片市場的全球著名IC設(shè)計(jì)廠商聯(lián)發(fā)科，開始不惜血本祭出了“割肉”的招數(shù)。

發(fā)表于：8/15/2016

高通驍龍652二代首曝 支持8GB內(nèi)存

驍龍652是目前高通驍龍600系列的最頂級型號，憑借出色的表現(xiàn)獲得了大量手機(jī)的采納?，F(xiàn)在它的升級版悄然出現(xiàn)了。

發(fā)表于：8/15/2016

中國單晶石墨烯薄膜制備速度提高150倍 有望規(guī)模化

日前，中國科學(xué)家通過持續(xù)供氧，成功將單晶石墨烯薄膜的制備速度提高了150倍。

發(fā)表于：8/15/2016

科技巨頭為何都研發(fā)無人駕駛汽車 看看如下12個(gè)事實(shí)

說到無人駕駛汽車，我們第一個(gè)想到的是2009年就開始上路測試無人駕駛汽車的谷歌。目前谷歌的無人駕駛汽車已經(jīng)發(fā)展到第三代，汽車從前兩代的改裝發(fā)展為第三代的自主設(shè)計(jì)。谷歌不僅在美國各地進(jìn)行無人駕駛汽車的測試，同時(shí)還正積極為無人駕駛申請政策和法律上的支持，這讓許多消費(fèi)者看到了未來無人駕駛汽車的潛力。

發(fā)表于：8/15/2016

基于支持向量機(jī)分類的腦中風(fēng)微波檢測

相比現(xiàn)有技術(shù)，基于微波技術(shù)的腦中風(fēng)檢測無電離輻射，是一種安全便捷低廉的檢測方法。目前主要的腦中風(fēng)微波檢測方法是微波成像，但由于腦部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，成像精度和可靠性不高。近年來，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法開始應(yīng)用于微波生物檢測。該文提出了一種以支持向量機(jī)作為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)腦中風(fēng)檢測分類算法，并通過粒子群優(yōu)化算法來對SVM參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，以達(dá)到優(yōu)化分類準(zhǔn)確率的目的，實(shí)現(xiàn)有無腦中風(fēng)的正確分類。經(jīng)過腦中風(fēng)微波檢測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)驗(yàn)證，腦中風(fēng)的分類器平均檢測正確率經(jīng)優(yōu)化后提高了16%，證明算法的可行性。

發(fā)表于：8/13/2016