
ADI公司和英特爾合作開放5G無線電
英特爾公司與ADI公司正在基于新興的開放標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行5G無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)計合作,其目標(biāo)是開發(fā)可幫助運營商擴(kuò)展5G網(wǎng)絡(luò)部署的靈活的無線電平臺。周一(8
英特爾公司與ADI公司正在基于新興的開放標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行5G無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)計合作,其目標(biāo)是開發(fā)可幫助運營商擴(kuò)展5G網(wǎng)絡(luò)部署的靈活的無線電平臺。周一(8
當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)處于臨界點時,許多計算屬性會最大化,在這種狀態(tài)下,系統(tǒng)可以通過基本方式快速更改其總體特征,例如在有序和混沌或穩(wěn)定性和不
南烏拉爾州立大學(xué)的科學(xué)家與外國同事合作,提出了一種基于深度信仰網(wǎng)絡(luò)的MRI圖像分類模型,該模型將有助于更快,更準(zhǔn)確地檢測出惡性腦腫瘤
從材料科學(xué)和地球系統(tǒng)建模到量子信息科學(xué)和網(wǎng)絡(luò)安全,許多領(lǐng)域的專家進(jìn)行模擬并進(jìn)行實驗,以收集科學(xué)進(jìn)步所需的大量數(shù)據(jù)。但是從這些數(shù)據(jù)中
人們常將藝術(shù)視為過去的最偉大旅程,鞏固時空中的一刻。讓我們暫時逃避現(xiàn)在的美麗交通工具。有了無窮無盡的繪畫寶庫,這些來自不同時間和空
查爾斯大學(xué),Švanda劇院和布拉格表演藝術(shù)學(xué)院的研究人員目前正在研究一個有趣的研究項目,該項目將人工智能和機器人技術(shù)與劇院融合
不久前,使用Microsoft Word的人會通過明確告訴該軟件運行拼寫檢查來檢查拼寫錯誤。這項檢查花了幾秒鐘的時間,然后用戶可以進(jìn)入并解決他
日本科學(xué)家開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)方法,可以預(yù)測獲得具有特定的所需機械性能的鋁合金所需的元素和制造工藝。該方法發(fā)表在《先進(jìn)材料科學(xué)與技術(shù)
H2O ai宣布H2O無人駕駛AI整合,一個領(lǐng)先的全自動機器學(xué)習(xí)(AutoML)平臺的可用性,與雪花,云數(shù)據(jù)平臺。這種新的集成使Snowflake用戶可以輕松
企業(yè)AI的領(lǐng)導(dǎo)者DataRobot今天發(fā)布了 一項新研究,揭示了美國和英國近一半(42%)的AI專業(yè)人員非?;驑O其擔(dān)心AI偏見。這項研究基于對350多名
增長最快的數(shù)據(jù)存儲公司Pure Storage今天宣布了一系列新的和經(jīng)過改進(jìn)的AI解決方案,這些解決方案為企業(yè)客戶提供了在任何階段或規(guī)模上執(zhí)行
為了自動從科學(xué)論文中捕獲重要數(shù)據(jù),美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(NIST)的計算機科學(xué)家開發(fā)了一種方法,可以在圖像數(shù)據(jù)中包含的密集,低質(zhì)量繪圖
零售環(huán)境瞬息萬變,這反映出越來越多的有識之士正在尋求更高的便利性,特定的產(chǎn)品,更快的訪問權(quán)限以及在當(dāng)前環(huán)境下還需要更安全的環(huán)境。因
如今,當(dāng)無數(shù)人可能抱怨商業(yè)世界中缺乏改變游戲規(guī)則的資產(chǎn)時,創(chuàng)新正在助長其發(fā)展。最近的創(chuàng)新中最重要的進(jìn)步之一就是人工智能(AI)。如今,
總部位于加利福尼亞的醫(yī)療技術(shù)公司Caption Health已完成B輪融資,價值5300萬美元。本輪由DCVC牽頭,其他貢獻(xiàn)來自Atlantic Bridge,Edward
絕大多數(shù)可疑的黑色素瘤患者(94%)將歡迎使用AI來增強其皮膚科醫(yī)生的診斷技能。超過40%的人會相信他們對獨立AI系統(tǒng)的診斷。因此建議對大約30
在美國,經(jīng)過培訓(xùn)可提供臨床決策支持的AI系統(tǒng)已被證明適用于治療地球另一端的肺癌患者的醫(yī)生。IBM的Watson for Oncology獲得了認(rèn)可,并接
人工智能有望通過提高預(yù)測性,個性化,預(yù)防性和參與性來改善老年病學(xué)。但是,要到達(dá)那里,必須協(xié)商相等數(shù)量的明顯風(fēng)險。7月15日在線發(fā)表在
Skoltech研究人員及其行業(yè)同事創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型,該模型可以預(yù)測由多級壓裂技術(shù)增產(chǎn)的油井的產(chǎn)量。該模型具有很高的商業(yè)化潛力,其
CSE研究人員最近發(fā)表的研究可以使訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)(ML)模型更公平,更快速。借助名為AlloX的工具,Mosharaf Chowdhury教授和美國石溪大學(xué)的一