教育新聞網
AI
Facebook AI致力于合作游戲
紙牌游戲Hanabi被Facebook的AI挑戰(zhàn)，考慮到他們正在進入一個領域，這不僅是一個對手擊敗另一個對手的問題，而且是一個合作的紙牌游戲，其中
您的位置：首頁 > 標簽 > AI
AI
在ESR1突變型乳腺癌中克服AI耐藥性
FASCO的Hope S Rugo醫(yī)師表示，對于晚期激素受體(HR)陽性，HER2陰性的乳腺癌患者，對芳香酶抑制劑(AIs)的耐藥性日益引起關注，他補充說，
AI
AI如何在整個組織中推動更好的數據管理
當今世界，數據爆炸是無所不在的。它不僅是海量數據，而且顛覆性技術的發(fā)展也已席卷了整個行業(yè)。在此過程中，組織充分利用數據的潛力已變得
AI
Unlearn.AI宣布從首創(chuàng)的機器學習平臺產生的結果可加快阿爾茨海默氏癥藥物開發(fā)
查爾斯·費舍爾(Charles K Fisher)博士說：我們今天發(fā)布的結果令我們感到興奮，因為它們進一步驗證了我們的平臺及其潛在的潛力，可大大
AI
Ainstein AI首席執(zhí)行官Suzanne Cook的訪談
為了了解更多有關人工智能在可能用于分析股票和市場的信息，我向愛因斯坦AI的首席執(zhí)行官和創(chuàng)始人介紹了她在這一領域的工作。蘇珊娜·庫克(S
AI
深入了解AI時代英特爾數十億美元的變革
當我走到位于加利福尼亞州圣克拉拉的英特爾游客中心時，一大群韓國青少年從公共汽車上跑了出來，興奮地聚集在英特爾的大招牌上拍照和合影。
AI
Chorus.ai憑借對話型AI榮獲2019年阿拉貢研究創(chuàng)新獎
根據產品或服務的核心創(chuàng)新，選擇供應商獲得創(chuàng)新獎Chorus ai是面向高增長銷售團隊的領先會話智能平臺，已被提名為2019年Aragon會話人工智能
AI
Facebook AI達到了合作AI的里程碑
這家社交媒體巨頭的人工智能研究部門Facebook AI今天宣布，它已經創(chuàng)建了一個機器人，該機器人可以玩Hanabi，這是一個涉及不完美信息的合作
AI
首席信息官在介紹AI方面需要了解什么
在過去四年中，實施人工智能(AI)的企業(yè)數量增長了270%，僅在過去一年中就增長了兩倍。隨著公司對使用AI進行數據分析變得越來越自在，越來越
AI
需要GovTech生態(tài)系統方法來收獲AI的好處
人工智能(也稱為AI)正在推進政府機構運營和提供服務的方式，具有遠見卓識的機構準備抓住它提供的機會，正在加大對技術的投入。埃森哲最近對
AI
iCAD的ProFound AI加入Nuance AI市場進行診斷成像
新罕布什爾州納沙阿，2019年(全球新聞)-提供創(chuàng)新癌癥檢測和治療解決方案的全球醫(yī)療技術領導者iCAD，Inc (納斯達克股票代碼：ICAD)今天宣布
AI
ouchhh使用世界上最古老的數據展示AI MONOLITH雕塑
DATAMONOLITH_AI使用生成的對抗性網絡和AI算法，顯示了機器學習產生的視覺效果，該圖像對來自土耳其安那托利亞東南部考古遺址göbekl
AI
AI提供安全性的承諾但同時也帶來風險
人工智能有望成為2019年的技術流行語，多家機構正在探索應對無數挑戰(zhàn)的自動化解決方案，并開發(fā)了一些用例，以使它們能夠更有效地實現其使命
AI
麻省理工學院創(chuàng)建了一個可以直觀地理解物理定律的AI
我們經常將人工智能視為自動化某些任務的工具。但是事實證明，這項技術還可以幫助我們更好地了解自己。至少麻省理工學院(MIT)的一組研究人
AI
報告稱到2025年新浪潮AI的價值將達到1900億美元
市場研究公司MarketsandMarkets發(fā)布了一份報告，發(fā)現人工智能市場在未來六年將達到1900億美元，在2018年至2025年之間的復合年增長率(CAGR)
AI
AI現在可以識別心臟與死亡風險
根據Geisinger的發(fā)布，Geisinger研究人員最近發(fā)現，人工智能可以檢查心電圖(ECG)測試結果，以識別可能在一年內死亡或出現潛在危險的心律不
AI
Google推出了AI產生的音頻和視頻質量的新指標
Google AI研究人員發(fā)布了兩項用于衡量深度學習網絡生成的音頻和視頻質量的新指標，即Fréchet音頻距離(FAD)和Fréchet視頻距
AI
增強性能的AI可以永遠改變棒球
認識Tipper，這是一個生活在Nvidia AI卡上的卷積神經網絡。它的創(chuàng)造者說，它可以預測棒球場將落在打擊區(qū)的內部還是外部。自卸車是由尼克·
AI
谷歌詳細介紹了可以對人類胸部X射線進行準確分類的AI
用機器學習算法分析胸部X射線圖像說起來容易做起來難。這是因為通常情況下，訓練這些算法所需的臨床標簽是通過基于規(guī)則的自然語言處理或人
