新鲜感过后就会归于平静的！所以自然就要谈到学习了。也许你会记得自己进了个专科学校，就自卑，妄自菲薄等等。但是千万不要放弃自己，用行动证明自己。不要迷茫，也许你不知道进了新学校可以干嘛，没有目标，像一个无头苍蝇一样。你可以专升本，可以学好计算机技术。一样可以实现逆袭的。
不仅刚刚考完的新生面临选专业，许多对原专业不满意或者是即将面临分专业的同学同样面临这个问题：究竟什么专业比较好呢？
博创联动是一家为农业机械和新能源汽车提供解决方案的技术公司。在 2014 年正式进入农业机械领域以前，这家公司在车辆工程和大型装备行业深耕数十年，为工程车、机械设备、军用车等厂商提供可以让产品智能化的配套设备。 正是因为这样的技术积累，在农机领域，这家公司已经与国内前十大农机制造企业中的八家达成了合作关系，并「至少占据了当中三分之一的市场。」而在新能源汽车领域，该公司预计到 2020 年其产销量将达到每年 500 万台，销售规模到达 7 亿。 虽然硕果累累，但作为博创联动的创始人，陶伟的野心不止于此。在未来
AI 科技评论按：芮勇博士自 11 月初正式公布去联想担任 CTO 后很少公开发声，而在今日的 CES 2017 现场中，AI 科技评论等媒体对联想集团高级副总裁、CTO 芮勇博士进行了采访，芮勇博士非常详细全面地回答了他在联想所负责的 AI 项目以及对人工智能的看法。以下为采访内容： 问：在大多数人眼中联想还是一个更加专注在具体产品的公司，您的到来会给联想带来什么？在您看来什么样的产品才是最创新的？ 芮勇：联想还是一家挺低调的公司，我加入之后才有了这样的感觉。其实联想有很多非常创新的产品和技术，可能之
7月27日，英特尔在南京正式召开了主题为“芯速度 耀未来”的“2023英特尔网络与边缘产业高层峰会”，吸引了300余家生态伙伴与客户齐聚一堂，与英特尔共同展示了在网络与边缘领域加速算网融合、推进数智转型的精彩成果。多位英特尔网络与边缘事业部的高管介绍了英特尔在网络与边缘领域的全球及中国战略、产品进展及生态建设情况，并重申了中国市场在英特尔网络与边缘业务发展中的重要地位。这些高管还与多位中国的合作伙伴一起，分享了英特尔在教育、工业、智慧社区、金融、交通、5G、零售、医疗、会议协作等领域与中国合作伙伴共同取得的数字化、智能化建设成就。
小编结合相关资料，整理出与AI紧密相关的国内高校与科研院所名单，希望能帮到小伙伴们
本报告旨在呈现一个相对完整的中美人工智能产业玩家图谱。我们基于知名机构的研究报告和人工智能行业榜单等市场公开信息 ，筛选了其中单笔融资额超过1,000万人民币或等值外币的公司，共计378家，其中中国公司140家，以美国为主的海外公司238家。 我们将人工智能行业分为三大层次： 1）基础层：计算能力支撑、数据资源（包括芯片、传感器、云、数据和算法结构） 2）技术层：算法、模型及技术开发（包括语音&声学识别技术、语义识别&分析 、视觉识别技术和AI平台） 3）应用层：人工智能在各行业的渗透应用（包括医疗健康、无
大数据文摘记者 魏子敏 刘涵 “计算能力、大数据，以及算法，这三部分哪个是人工智能相关应用领域的最强的壁垒？“ 百度自动驾驶事业部总监孙勇义用这样一个问题开启了在清华x-lab人工智能研习社的第二讲。这是一个在AI应用中的常见问题，“数据”和“算法”的支持者们各有论据，而在自动驾驶这样一个更具体的场景下，孙勇义显然更看重前者。在讲座前的专访中他也告知大数据文摘记者，百度在7月初发布的Apollo计划也正是百度获取更多数据、创立数据生态的另一个落地入口：一方面可以收集到更多自动驾驶相关数据，辅助相关算法提升；
12月7日凌晨，谷歌CEO桑达尔・皮查伊和Deepmind CEO戴密斯·哈萨比斯在谷歌官网联名发文，宣布最新多模态大模型Gemini 1.0（双子星）版本正式上线，其性能有望超过OpenAI GPT-4 模型。与此同时，谷歌还推出了该公司“最强大”的可扩展且灵活的人工智能加速器Cloud TPU v5p 。
模拟已经成为各学科研究人员探索复杂动态系统在各种条件下的行为的不可或缺的工具[1]，包括假设或极端条件，以及在气候[2，3，4]，生物[5，6]，社会政治[7，8]和其他具有重大后果的环境中越来越多的临界点。然而，在许多环境中，模拟器(以及广义的建模工具)的实用性受到了限制。首先，尽管硬件的进步使模拟能够模拟日益复杂的系统，但计算成本严重限制了几何细节的水平、物理的复杂性和模拟器运行的次数。这可能导致简化假设，这往往使结果无法用于假设检验和实际决策。此外，模拟器存在固有的偏 见，因为它们只模拟它们被编程来模拟的东西；对于昂贵的模拟器，灵敏度和不确定性分析通常是不切实 际的；模拟代码由低级机械组件组成，这些组件通常是不可微的，并导致难以处理的可能性；模拟器很少能与真实世界的数据流集成，更不用说在线运行实时数据更新了。人工智能(AI)和机器学习(ML)在科学领域的最新进展推动了人工智能/机器学习在科学领域(除了发现高维数据中的模式)的几个关键目标方面的进展。这些进展允许我们将先验知识或领域知识导入 ML 模型，并将 知识从已学模型输出回科学领域；利用 ML 解决数值上难以处理的模拟和优化问题，以及最大化真实世界数据的效用；生成无数的合成数据；量化和推理模型和数据中的不确定性；并推断数据中的因果关系。正是在人工智能和模拟科学的交汇处，我们可以期待在基本上所有领域的科学实验和发现方面取得重大进展。例 如，使用神经网络加速气候科学的模拟软件[9]，或多代理强化学习和经济政策模拟的博弈论[10]。然而，这个领域相对来说是新生的和不同的，需要一个统一的整体视角来推进人工智能和模拟科学的交叉。本文探讨了这一观点。我们列出了在科学模拟和人工智能方面取得重大进展所需的方法，以及它们必须如何有效地结合。当 Phillip Colella 在 2004 年向 DARPA 提出科学计算的“七个小矮人”时，科学计算领域也处于类似的转折点，其中七个小矮人中的每一个都代表一种捕捉计算和数据移动模式的算法方法[11，12，13]。ii 在本文的剩余部分，我们选择用“基序”代替一个潜在的不敏感术语，这是我们对该领域未来发展的建议。事实证明，motifs 命名法对于在广泛的应用中对这些方法的行为和要求进行高层次的抽象推理是有用的，同时将这些方法从具体的实现中分离出来。更重要的是，这是一个可以理解的跨学科交流的词汇。Motifs 也提供了“反基准”:不局限于狭隘的性能或代码工件，因此鼓励算法、编程语言、数据结构和硬件的创新[12]。因此，科学计算的主题为 R&D 在科学中的数值方法(以及最终的并行计算)的努力提供了一个清晰的路线图。在本文中，我们同样定义了模拟智能的九个主题，互补算法方法的类别，它们代表了协同模拟和人工智能技术促进科学发展的基础；模拟智能(SI)描述了一个融合了科学计算、科学模拟和人工智能的领域，旨在通过计算机研究过程和系统，以更好地理解和发现现场现象。每个 SI 主题都有来自科学计算和人工智能社 区的动力，但必须协调一致地追求和集成，以克服科学模拟器的缺点，并实现新的科学工作流。不像科学计算的老七个主题，我们的 SI 主题不一定是独立的。其中许多都是相互联系和相互依赖的，就像操作系统各层中的组件一样。各个模块可以组合在一起，并以多种方式进行交互，从而从这种组合中获益。使用这一比喻，我们探索了“SI 堆叠”每一层的性质、每一层中的图案，以及当它们组合在一起时可用的组合可能性——这些层如图 1 所示。我们首先描述 SI 堆栈的核心层，详细介绍其中的每个主题:概念、挑战、最先进的方法、未来方向、伦理考 虑和许多激励人心的例子。当我们遍历 SI 堆栈，遇到众多模块和科学工作流程时，我们将最终能够展示这些进步将如何使模拟和科学工作的许多用户受益。我们的讨论继续涵盖重要的 SI 主题，如逆问题解决和人机合作，以及基本的基础设施领域，如数据工程和加速计算。
11 月 11 日，2017 全球未来出行国际博览会在杭州举行，在全球未来出行高层论坛上，地平线创始人兼 CEO 余凯出席并发表演讲。 作为前百度 IDL 副院长，百度无人驾驶项目发起人之一，余凯全面阐述了地平线对自动驾驶领域的看法和发展策略。余凯认为，一辆自动驾驶汽车是计算量达到了 4-10 个 TB/天，一个 2000 辆规模级的自动驾驶汽车的数据量会更加惊人。这就要求我们需要用全新的思路去定义自动驾驶的软件算法和硬件架构。 具体来说，因为应用场景的变化，重新定义软件的架构，导致硬件架构的变化，核心就是
【新智元导读】新智元AI WORLD2017 世界人工智能大会，AI WORLD 投资领袖论坛上，北京大学信科人工智能创新中心主任雷鸣，慈星股份副总裁、慈星机器人董事长李立军，红杉资本中国基金合伙人计
这篇文章差点就烂尾了?，今天趁想起来，赶紧完善下更新下。接着往期的2篇继续谈人工智能「 服装设计师 」。 人工智能「 服装设计师 」上 人工智能「 服装设计师 」中 之前2篇文章主要选取了一些人工智能
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | Keiko , Aileen 导读：AI新闻正在迅速占领各大门户网站和微信公众号的头条，一大批AI跑口记者也相应涌现，良莠不齐。 NYU教授Julian Togelius针对这个崭新的新闻领域，在自己的博客上发表了一篇文章，提出了给记者们在写有关人工智能文章时的建议。 这篇文章出现后，包括Yann Lecun在内的业界专家纷纷点赞转发，大概真的是说出了他们的心里话吧。而除了AI记者，这篇文章中提到的事实和建议，大概需要每一个关心人工智能的人仔细读读。 （作者：不，我
英伟达今天在推出令人惊艳的人工智能计算机的同时，在自动驾驶领域，英伟达推出了两款产品，DRIVE AV Safety Force Field一款保护自动驾驶车辆不受碰撞的计算型防御驾驶策略软件，以及 NVIDIA DRIVE Constellation™自动驾驶车辆仿真平台，现在已经正式上市。在人工智能领域英伟达正一步一步构建智能驾驶时代的底层技术基础，在这一点上，软硬同行的英伟达已不仅仅是为智能汽车制造芯片，而是迈上了一个更高的台阶。
本着让读者「读懂智能&未来」的使命，「人工智能」和「机器人」一直以来都是雷锋网近年来重点报道的对象。从泛语境来讲，人工智能为机器人提供了一种能力，机器人为人工智能提供了一个载体，虽然两者相辅相成，但总体来说，人工智能偏软、偏学术，机器人偏硬、偏应用，所以在早些年科技界举办行业盛会的时候，界限都比较明确，学术会议和产业会议完全是两个不同的景象。 近年来，人工智能行业飞速发展，得到多个商业巨头的重视，大量资本涌入，企业开始打造自己的各种「实验室」，学术科研机构也相应地成立了面向产业化的部门，产学融合的大趋
随着人工智能技术的发展，人工智能技术被广泛运用在医疗、交通、金融、电子商务等各个领域。在带来巨大变革的同时，人工智能也引起了社会各界对人工智能在伦理和安全方面的担忧，构建人工智能伦理相关规范的紧迫性日益彰显。
整理 | just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 人工智能头条按：7 月 4 日，在百度 AI 开发者大会上 Apollo3.0 正式发布，百度智能驾驶事业群总经理李震宇对外详细介绍了此次更新内容。总体而言，有两大部分：升级两大平台，将原来的车辆参考平台升级为车辆认证平台，硬件参考平台升级为硬件开发平台；其次发布了四大量产方案，小度车载 OS、自主泊车、无人作业小车、自动接驳小巴。 以下为百度副总裁、智能驾驶事业群总经理李震宇演讲内容实录，人工智能头条整理： Apollo
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】毕业时，你的月薪多少？《人工智能顶尖人才数据图鉴2022》显示，AI算法工程师应届生底薪超3万，且九成是硕博学历。 刚毕业月薪3万啥体验？ 昨日，职场社交平台脉脉发布了《人工智能顶尖人才数据图鉴2022》。 报告显示，人工智能行业，算法工程师应届生毕业起薪3.2万，近九成算法工程师为硕博学历。 而人工智能人才大多来自985高校，清华第1，北大第3。 算法工程师月薪3万起，九成硕博学历 此外，脉脉就人工智能的人才学历、年龄、薪资、司龄进行了对
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】毕业时，你的月薪多少？《人工智能顶尖人才数据图鉴2022》显示，AI算法工程师应届生底薪超3万，且九成是硕博学历。 刚毕业月薪3万啥体验？ 昨日，职场社交平台脉脉发布了《人工智能顶尖人才数据图鉴2022》。 报告显示，人工智能行业，算法工程师应届生毕业起薪3.2万，近九成算法工程师为硕博学历。 而人工智能人才大多来自985高校，清华第1，北大第3。 算法工程师月薪3万起，九成硕博学历 此外，脉脉就人工智能的人才
不管你是如何选择了这门专业，我想告诉你的是这是一个很深的领域，没有热爱不如尽早转行。
量子位智库 发自 凹非寺 量子位 ｜ 公众号 QbitAI 存算一体技术已成为目前芯片领域的热门话题之一，学术界与产业界都在关注其发展动态。 对于一项创新技术，从理论到应用落地会经历哪些环节？怎样布局以确保把风险降到最低？ 过去两周，量子位对撞派推出了「存算一体芯片」专题，先后邀请到做存算一体大算力AI芯片研发的后摩智能，和国内最早入局存算一体且已实现量产的知存科技，从不同角度与我们探讨了存算一体技术的价值、潜力以及关于商业化的思考。 在这一系列专题中，我们聊到了存算一体芯片的定义、技术路线、行业现状、产业
导读：剑桥大学Nathan Benaich 与Ian Hogarth 博士共同发布关于人工智能最近12个月进展的报告，其中包含对新技术，人才流动，工业界动向，各国政策的观察。同时对未来12个月的趋势做了预测。
丰色 整理自 MEET2023 量子位 | 公众号 QbitAI 从火爆出圈的“量子优越性”话题，到今年诺贝尔物理学奖花落量子信息科学领域。 量子计算这个技术名词，早已成为当下最受关注的科技议题之一。 而一系列最新技术进展，也催生出一个新的问题： 量子计算，究竟离我们的生活还有多远？ 事实上，有数据显示，到2031年左右，有将近8000亿的市场规模将会直接与量子计算相关。 这意味着这一领域即将迎来浩荡的落地之旅。 那么，我们如何迈出第一步，又该如何构建一台真正的量子计算机？ 来自百度量子计算研究所的所长段
记者 | 鸽子 在整个采访过程中，吴飞教授在回答中给人的最大感受是温和、儒雅。他没有激烈的言辞，也没有犀利的观点，不会一开始直接抛出自己的判断，而是将所有的提问，看作是一次学术上的严谨探讨，从问题本身出发来分析其内核，然后根据自己的理解给出具有逻辑的解答。 即使对于风口浪尖上的AlphaGo Zero,吴飞教授依然保持了克制和冷静。他提到这其中让他最为兴奋的点：“仅通过“从经验中学习”的强化学习手段、而不利用海量数据来学习一个强大的模型，这是AlphaGo Zero令人印象深刻的地方。不过，最终的主
早在20世纪70年代以来，人们就已经设想出，将人类大脑的功能映射到硬件上，就是直接用硬件“模拟”人类大脑的结构。这种方法称为「神经形态计算」，目前终于开始走向商业化，被称为神经形态芯片（neuromorphic chips）。
小米有两大生态：以小米手机MIUI操作系统为核心的生态，以小米IoT生态链产品为核心的更大的生态。
大数据文摘转载自AI科技大本营 整理：于轩 出品：CSDN 随着科技的不断发展，人工智能早已渗透到了我们生活的方方面面，让我们的衣食住行都变得更加智慧和便捷。 据工信部日前公布的数据显示，我国的人工智能核心产业规模超过4000亿元，比2009年同期增长6倍多。面对如此大的市场规模，人工智能的人才需求远大于供给，核心岗位的人才招聘也愈演愈烈。 8月17日，脉脉发布《2022人工智能顶尖人才数据图鉴》，揭露了行业内人工智能人才竞争的最新变化。下面，一起来看看具体情况吧！ 需求大于供给，行业人才紧缺 在人工智
【新智元导读】 不可多得的好文，谢丹老师在这篇观点鲜明的文章中，从历史发展的角度阐述了人工智能的发展。有非常多独特的思考，比如人脑智能简单说来还是三个部分：硬件、软件和大数据，人类智能的发展大致是二十万年前硬件ready（大脑的基因），2万年前软件ready（复杂语言的行成），5千年前开始大数据驱动（文字的形成）。此外，他认为，约束人工智能大规模布置的原因其实已经基本不是硬件而是成本了。 “在人工智能一片叫好的合唱中，总偶尔有两三个不和谐的声音。这不和谐的代表在名人界是霍金，在企业界是伊隆·马斯克。人工智能
前不久，霍金弟子、约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille发表言论称，至少在计算机视觉领域，深度学习的瓶颈已至。
周三晚，北京大学“人工智能前沿与产业趋势”第四讲，本期英特尔中国研究院院长宋继强授课主题为“人工智能的丰富应用与芯片发展”，分享计算硬件与AI芯片的发展现状及趋势。
量子位智库 发自 凹非寺 量子位｜公众号 QbitAI 近年来，深度学习的发展让人工智能逐渐渗透到我们的日常生活当中。深度学习的模型规模也在以指数形式增长；相应的，对算力的需求也呈指数形式增长。除此之外，深度学习也同样面临模型泛化能力不足、鲁棒性不足等挑战。 针对深度学习当前遇到的困境，向大脑学习的想法逐渐成为行业内共识。图灵奖获得者Geoffrey Hinton曾表示，克服人工智能局限性的关键在于搭建“一个连接计算机科学和生物学的桥梁”，也就是类脑计算。 Yann LeCun也在论文中提出通过融合深度学习
届时，部署和采用人工智能将不再局限于试验，而是成为大多数研究与工业领域中日常业务运营的核心部分。AI热潮下，人人都想分一杯羹，但是，你的公司准备好用人工智能产生价值了吗？
在人工智能领域尤是如此，随着AI应用的不断落地，人们越来越意识到人工智能系统所带来的风险，并认识到现有法律与业界、学界规范仍不足以保证人工 智能的可靠研发。
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。
在过去几年中，人工智能大多处于研究阶段，人工智能的应用正在从实验室和试点转向生产。企业通常通过试点开始采用人工智能，并寻找人工智能可以帮助它们增强企业智能的方法。
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，由雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
在国家积极推动人工智能一级学科建设的背景下，2020年3月，全国有大约180所高校新增“人工智能”本科专业；同时，数据科学与大数据技术专业的学校也占到了 100 多所；智能制造、机器人工程、智能科学与技术等专业也都有数十所学校通过了审批……人工智能的话题热度一直居高不下，已然成为高考志愿填报中的大热门。
人工智能与以往IT技术相比最大的差别在于数据的关键作用，人工智能必须通过数据的学习训练才能获取知识和能力。数据是观察世界的桥梁和知识的载体，只靠通用计算机硬件和软件算法是无法凭空产生数据的。任何数据都源自于数据产生的体系，这决定了人工智能必须依赖数据、软件算法和各类硬件的结合。 未来人工智能计算平台将由云和各类前端设备构成。计算平台在历史上经过多次演变，前台由人机交互的能力所驱动，后台由计算资源的规模驱动。人工智能的后台将是能够提供各类通用AI技术能力和行业知识的云计算资源，其前台将不再是通用的计算设备
现代软件工程师的职业，本质上是靠吃着冯诺依曼（von Neumann）架构的红利而存在（感谢祖师爷赏饭吃）。我们不过是计算机指令与数据的搬运工，通过写代码，把字节从二级存储搬到内存，然后又搬到寄存器，再搬到中央处理器，最后又把运算结果搬回去。后来有了网络，于是又多了把字节从这台计算机搬到那台计算机的工作。
10 月 31 日，由北京智源人工智能研究院主办的 2019 北京智源大会在国家会议中心开幕，本次大会围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题，回归 AI 技术本身，开展深入研讨，切实探索人工智能前沿科技发展趋势。
翻译自 Open Source Movement Emerging in AI To Counter Greed 。
编者按：本文作者赵勇，格灵深瞳 CEO，AI 科技评论授权发布。 2016年人工智能最吸引眼球的事件莫过于谷歌旗下的DeepMind依靠人工智能算法的阿尔法狗在围棋比赛中大胜人类顶尖选手。但要算商业价值的落地，2016年人工智能的赢家则非Nvidia（英伟达）莫属。这家全球领先的显卡公司最新的季度财报（截至2016年10月30号）显示该公司的营收比去年同期增长54%，尤其是在数据中心业务方面有了两倍多的增长。该公司的股票在过去的一年中也增长了4倍多，稳坐了标普500的榜首。 Nvidia在人工智能芯
导读：我们将结合知名度、典型性、综合性等多种因素，以国内国外、企业院校等4个维度为标准，每个维度选取3个具有代表性的企业或院校，为大家总结国内外知名院校及企业的人工智能实验室现状，以及他们的就职以及实习（录取）申请要求。排名不分先后，仅供各位参考。
本文介绍了由NASA地球科学数据系统工作组和ESIP 机器学习集群领导的工作，以提供一个在地球科学中的人工智能应用的全面概述。它从现状、技术、用例、挑战和机遇等方面展开，为地球科学领域所有层次的人工智能从业者提供了一个整体的大局。首先它简要介绍了广泛应用的人工智能算法和计算网络基础设施，然后它分解和分析了人工智能解决地球科学问题的工作流程中的一般性步骤，最终它以面临的挑战收尾，并针对分配资源提出了指导和预警。
本文探讨了人工智能3.0时代的到来，以及在这个时代，谁将是赢家。作者认为，在人工智能3.0时代，算力将成为首要因素，而目前华尔街投资者对于英伟达和AMD有着乐观的看法。然而，人工智能3.0时代的到来尚不确定，这给许多无法采集和拥有数据的企业带来了挑战。
多年以来，半导体世界似乎陷入了一种稳定的平衡：除了IBM的POWER系列之外，英特尔在服务器领域击败了几乎所有RISC处理器。而在其他领域，英伟达（Nvidia）是GPU领域的后起之秀，淘汰了大部分竞争对手，只剩下ATI（现属于AMD），但ATI拥有的市场份额仅为英伟达之前所占市场份额的一半。
来源商业新知网，原标题：英特尔发布“概念验证”白皮书：AI落地，如何辅助决策者将价值最大化
人工智能算法已经出现多年，但是直到最近，人工智能的价值才开始在企业中得到快速扩展。
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