贸泽电子 - 博客 | 机器学习

2021 年 5 月 5 日, 作者 Doctor M 分类 All, 边缘计算, 机器学习

如今，我们每个人都置身于一个基于互联网的世界并对此习以为常。可你是否认真思考过，互联网对我们生活最大的改变是什么？

2021 年 3 月 8 日, 作者 Wang Dongang 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

人工智能可以用来建设智慧城市的方方面面，包括智慧交通系统、城市可持续发展、电子政务系统及智慧社区。本文用实际案例展现了人工智能在智慧城市中的应用。城市管理者需要改变规划思路来促进智慧城市“自下而上”地建设。智慧城市也会带来经济、社会等多方面的变革。

构建更好的AI推荐引擎

2021 年 3 月 3 日, 作者 Stephen Cassar 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

您是否注意到推荐引擎并不是那么聪明？ “烂番茄”的影评很好地传达了评论家和其他观众的看法，但他们评出的高分电影也许并不一定合我的口味。反倒是有些低分的“烂片”，您反而可能会看得津津有味。人工智能可以解决这种矛盾吗？就让我们来认识一下一种设计简单的AI推荐引擎系统。

标记: AI, 人工智能, 推荐引擎

强化学习推进人工智能应用发展

2021 年 2 月 25 日, 作者 Michael Matuschek 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

强化学习推进无人驾驶车辆和其它前沿人工智能应用发展。强化学习及其涵盖的子模型既展示了人工智能应用的全新潜力, 同时也体现了其达到人类水平的难度。

标记: 强化学习, 人工神经网络, 深度学习, 特征学习

工业化+数据化：机器学习加持下的工业4.0

2020 年 12 月 1 日, 作者 Wang Dongang 分类 All, EIT人工智能, 工业, 机器学习

本文介绍了工业4.0的特点，并用实际案例展现了生产生活不同阶段工业4.0的典型场景。机器学习与数据作为工业4.0中各项技术的核心，对工业4.0的发展起到关键作用。在未来工业化和数据化相结合的工业4.0中，大型企业与中小型企业都将面临不同的机遇与挑战。

标记: 工业4.0, 机器学习, 数据化

语言进步推动人工智能发展

2020 年 11 月 18 日, 作者 M. Tim Jones 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 计算, 人工智能

编程语言诞生于人工智能（AI），并不断发展以满足AI应用程序持续增长的需求。随着AI算法的进步，支持新统计方法的语言和扩展这些语言的机器学习能力的工具包也在进步。

边缘影响

2020 年 11 月 12 日, 作者 Mark Patrick 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

机器学习和处理器技术的进步正在让AI走出大型数据中心成为可能，使其更大幅度地接近应用点（即网络边缘）。在这篇文章中，我们将探索通过这种方法所实现的AI新用例

标记: 机器学习, 人工智能, 网络边缘

提高AI安全性的实用指南

2020 年 10 月 29 日, 作者 Roman Yampolskiy 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

智能系统改变世界的潜力堪比以往几次工业革命带来的变化。AI安全工程是一个拟议AI开发框架，旨在提供针对潜在漏洞来源的实用指南。

标记: AGI, AI安全工程, 超人工智能, 强人工智能, 人工智能

离网络边缘更近一步

2020 年 10 月 22 日, 作者 Mark Patrick 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

机器学习通常是处理器密集型任务；ML算法需要大量的并行操作。因此，ML模型通常运行在位于网络核心位置的数据中心。但是，这会直接影响延迟、安全性和成本。在这篇博客文章中，我们将探索为何将AI转移到网络边缘，以及实现这种转移的技术。

标记: 机器学习, 人工智能, 网络边缘

AI最热门的话题

2020 年 10 月 7 日, 作者 Stephen Cassar 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

全球用于AI系统的支出预计到2023年将增长到979亿美元。AI专家应关注新兴趋势，以发展多样化的技能组合并充分利用即将到来的创新浪潮。我们将探讨三个值得了解的新趋势。

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