本文转载自公众号“读芯术”。我是一家人工智能初创公司的技术联合创始人，然而我们并未取得成功。“目前制药公司的研发回报率低于资本成本，因此制药公司投资创新药物的利润越来越低。决定要进行哪些临床试验，获得批准的可能性是一个至关重要的指标，而这种指标目前正以一种

因自动驾驶是用ai和机器学习来集成机械、电子和计算能力以得到及时驾驶决定的繁琐程序，自动驾驶仿真可以实现多个目标，一测试自动驾驶汽车在环境感知、导航和管理等多种因素的能力；二是形成一大批有元素的训练数据来训练深层神经网络等学习方法，用户只要安排一个仿真模型

并非每个人都有时间在教室里学习数据科学、人工智能或机器学习，也并非每个人都能负担得起正式学习这些领域知识所需要的费用。那我们应该怎么办呢？软件开发者、机器学习工程师 Jerry Buaba 提供了一条自学路径。自学是一门艺术，需要足够的自律、勤奋和专注。然

各种各样的企业在加快AI和机器学习项目，但要真正发挥潜力，需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础架构常常是关注的重点，但存储同样重要。这三个主要的原因表明了为什么对象存储特别适合AI和机器学习工作负载：。简而言之，AI和机器学习依赖大量多样化的数据，构建有用

谷歌在开发可穿戴设备上从未停歇，比如和李维斯合作推出的智能夹克衫Commuter Trucker。衣服上的袖口加装一块传感器，用户可以通过蓝牙链接与之进行交互。再接再厉，谷歌希望能够把设备做的小一点，功能更丰富一点。谷歌随后盯上了耳机线。音量控制、切歌换歌

然而就在不久前，分布式应用还是例外，而不是常态。即使在今天，大多数学校的本科生也很少搞涉及分布式应用的项目，不过这种情况在迅速改变。推动这一转变的两大潮流是：摩尔定律终结和新的机器学习应用对计算需求激增。这些潮流导致应用需求和单节点性能之间的差距迅速拉大，

人工智能和机器学习的进步正在为网络安全的技术进步提供助力，实时数据和分析也使得建立更强大的业务案例成为可能。网络安全支出过去很少与增收入或降成本挂钩，然而，这种情况将在2020年发生变化。领先的网络安全专家对2020年做出了怎样的预测?Brian Fos

如今，对机器学习潜力感兴趣的程序员都在讨论，如何使用人工智能和基于人工智能的软件开发工具构建应用程序。例如PyTorch和TensorFlow之类的解决方案。除此之外，机器学习技术正以另一种有趣的方式影响着编程世界，就是那些采用机器学习算法来简化开发人员工

人工智能自诞生以来已经走过了漫长的道路，并正在取得重大突破。对于像亚马逊或Netflix以外的其他公司来说，它常常被认为是一种不切实际的、未来主义的或过于昂贵的技术，但现在已经不是这样。以下将了解企业在营销中采用人工智能的四个例子，以便在市场竞争中占据先机

随着全球科技巨头纷纷加入对顶尖人工智能人才和技术的争夺战，该市场正在蓬勃发展。据统计，仅在2018年，微软就进行了5笔人工智能收购，领跑人工智能市场的收购大军。IDC预测，2018年，全球用于认知和人工智能系统的支出将达到191亿美元，比2017年增长54

自人工智能开始成长以来，其风波一直不断，特别是近几年，人工智能步入黄金发展期，舆论风暴更是一波接着一波。“人工智能距离威胁人类还有多远？”“八大现象论证人工智能威胁论真的存在”“AI警告！科技大佬为何纷纷站队AI威胁论”······。但是不管舆论怎样推波，

在开源中，不管你自己的想法有多原创，看看其他人是否已经执行了这个概念总是明智的。对于有兴趣利用人工智能不断增长的力量的组织和个人来说，许多最好的工具不仅是免费的和开源的，而且在许多情况下，已经经过了强化和测试。在领先的公司和非营利组织中，人工智能是一个重中

尽管人们喜欢谈论人工智能和机器学习能够完成比人类做的更好的事情，但事实是人工智能和机器学习只是加速了人类正常工作的速度。当人们采用人工智能和机器学习时，从市场营销到司法判决，人们都需要对此有所了解。正如专家所指出的的那磁：机器学习模型有一个非常讨厌的习惯，

大数据投资AI并没有放缓的迹象， 以下是我们对未来一年的一些预测......我们看到连接技术和可穿戴设备的同比增长。根据Gartner的统计，到2020年，物联网的安装量将增长到260亿个，这比2009年的9亿增长了30倍。越来越多的企业开始利用从消费者的

编译：叶一、Shan LIU、Aileen2017年是机器学习应用全面开花的一年，惊为天人的想法和项目层出不穷。我们对比了过去一年中近8800个开源机器学习项目，并挑选了其中较好的30个列举于此。这是一份极具竞争性的列表，它精挑细选了发表于2017年1月-

史蒂夫·乔布斯的“reinvents the phone”不仅重新定义了手机，而且改变了世界，将人类一举拉近移动互联网时代，并且结合金融，形成了互联网+金融的普惠模式。目前来看，天朝的移动支付妥妥的处于全球领先地位。只要会使用智能手机，在大天朝的一线城市已

从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像是流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务。所有这些不同类

BAT大佬在刚刚过去的IT领袖峰会上聚焦了人工智能。这是人工智能继两会之后又一次在国内的大声音。随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎。基于人工智能的自动化可以提升生产力，帮助中国实现其经济发展目标。人工智能领域的全球风投从2012 年的5.8