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深度長文：“自由能原理”或許是人工智能發展的正確方向
2018-12-28
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天才神經學家可能掌握著人工智能的關鍵。
編者按：神經學家卡爾·弗里斯頓最初將自由能原理用在神經科學，是為了治療神經疾病以及合理的解釋世界，卻未想到數學化之后的自由能原理可以應用于人工智能領域，但對于許多人來說，自由能理論的解釋難以理解，但不可否認這位人工智能領域帶來了新的發展方向。ShaunRaviv(@ShaunRaviv)是一位生活在佐治亞州亞特蘭大的作家，該篇文章發表在12...
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工信部印發車聯網產業發展行動計劃
2018-12-28
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隨著中國車聯網產業規模不斷擴大，更多關鍵核心技術需要突破，政策法規也亟待健全。12月27日，工信部制定了《車聯網(智能網聯汽車)產業發展行動計劃》(簡稱“《計劃》”)，以促進車聯網產業進一步健康發展。
《計劃》指出，車聯網(智能網聯汽車)產業是汽車、電子、信息通信、道路交通運輸等行業深度融合的新型產業形態，發展車聯網產業有利于提升汽車網聯化、智能化水平，實現自動駕駛...
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2018年中國5G產業市場規模及前景預測
2018-12-28
- 5G是第五代移動通信網絡，將為移動終端帶來超越光纖的傳輸速度，賦予萬物在線連接的能力。5G用戶將切實感受到人與萬物“零”時延的智能互聯，并達成“信息隨心至，萬物觸手及”的愿景。在5G網絡重構與能力升級的新變革之下，蘊藏著萬億機遇的5G產業一觸即發。隨著商用進程深化，5G技術將推進物聯網、云計算、大數據及AI等關聯領域裂變式發展，賦能垂直行業并深度融合，形成5G大生態，為國家競爭力提升、社會轉型和行...
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全年盤點：2018年十大物聯網事件
2018-12-27
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你可以感謝俄羅斯黑客、加州立法者和并購交易經紀人在2018年制造了一些重大的物聯網事件。大規模的收購擴大了產品供應并加速了物聯網的發展，新的尖端產品可以改善物聯網的安全性，并有大量安全問題在物聯網設備和基礎設施中暴露出來。
下面就讓我們來看看2018年這十大物聯網事件：
10、西門子收購Mendix，簡化工業物聯網應用開發
西門子以7.3億美...
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物聯網即將到來 四個方面值得期待
2018-12-27
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互聯網已經將數億人聚集在一起，并建立了前所未有的聯系，但這僅僅只是開始。物聯網(IoT)即將到來，我們所知道的生活將會改變。
物聯網幾乎將每個物品都連接到互聯網，家具、門、食物、化妝品等所有物品都配備傳感器，以監測數據并將其發送到云端。換句話說，一切都會變得“聰明”。
物聯網的影響將是巨大的，整個地球將成為一個統一的、類似大腦的系統。這聽起...
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AI人工智能如何改變當今商業環境的場景？
2018-12-27
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人工智能（AI），機器學習和相關技術曾經是科幻小說的領域。在經濟實惠的計算能力和充足的數據供應的推動下，這些技術現在已經達到了可以評估選項，做出決策甚至采取行動來執行這些決策的程度。
今天，企業正在進入一個受數據統治的新時代。具體而言，人工智能正逐漸發展成為塑造日常業務流程和商業智能決策的關鍵驅動因素。
由于認知計算和人工智能的進步，公司現在可以使用復...
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日本將允許高度自動駕駛汽車上路 或2020年開始
2018-12-27
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日本國家警察廳公布了一項法案草案，將允許具高度自動駕駛功能的車輛在公共道路上行駛，并且計劃于2020年上半年實施該法案。該法案將允許政府歸類為3級自動駕駛的車輛在公共道路上行駛。在早期階段，日本政府可能只會在公路發生交通堵塞期間，允許使用3級自動駕駛技術。
該法案將會使國家道路交通法得到修訂，允許政府歸類為3級自動駕駛的車輛在公共道路上行駛。3級自動駕駛的車輛可讓駕...
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楊東援：新技術變革與城市交通發展
2018-12-27
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1.引言
近年來，新技術的發展令人眼花繚亂，同時所引發的新問題也受到各方面的關注。作為一個關系到國計民生的重要基礎服務領域，城市交通不應采取封閉的態度排斥新技術和新模式，不應坐等“蘋果熟透從枝頭自然掉落”，也不應隨意讓機器主宰重要的社會運行控制。
2.全面認識新技術的內涵
當前的新技術發展，實際上體現了從技術應用到行業體系變革的趨勢。要想在這種變革中掌握...
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2018年物聯網白皮書發布，智慧城市、車聯網成關鍵詞
2018-12-26
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12月初，中國信通院發布《物聯網白皮書（2018年）》對物聯網的發展趨勢、應用發展情況、關鍵技術產業的進展進行分析，針對當下的物聯網發展情況，對未來的發展進行布局。其中未來人類的出行，汽車與物聯網之間的發展布局成為本次白皮書的一個重要關注點。
我國車聯網行業發展
車聯網是物聯網技術在交通系統領域的典型應用，當汽車行業從制造業向服務業轉變，用戶體驗、智能駕駛、智慧交通成...
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IBM研制出新型人工智能芯片
2018-12-26
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在12月初舉辦的NeurIPS會議上，IBM展示了一款新型人工智能芯片。
IBM的研究人員聲稱，他們已開發出一個更加高效的模型用于處理神經網絡，該模型只需使用8位浮點精度進行訓練，推理（inferencing）時更是僅需4位浮點精度。該研究的成果已于2018年12月初在國際電子元件會議（InternationalElectronDevicesMeeting，IEDM）和神經...
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