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周二，亚马逊宣布已启动基于人工智能的跟踪系统，以加强其办公室和仓库的社交距离，以帮助降低工人感染新冠状病毒的任何风险。

NOAA礁石恢复经理本月表示，虽然科学家们已经成功地恢复了一些珊瑚礁，但仅人类一家人就无法拯救所有正在垂死的珊瑚礁。

人工智能越来越嵌入我们每天与之互动和使用的许多事物中。随着时间的流逝，人工智能变得越来越先进，在过去几年中出现了一些非凡的功能。

一组计算机研究生报告说，仔细研究被誉为人工研究里程碑的数十种信息检索算法，实际上远没有所谓的革命性。实际上，这些算法中使用的AI通常只是对先前建立的例程的细微调整。

自从人工智能诞生以来，研究人员一直试图通过让机器与人类玩游戏来测试机器系统的智能。

人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛分支，与构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器有关。

布里斯托大学的研究人员最近训练了一种基于深度神经网络的模型，以收集有关3-D对象的触觉信息。在发表于《IEEE机器人与自动化》杂志的论文中，

看看人工智能(AI)正在帮助的行业的不断扩展总是很有趣的。农业定期使用技术来提高产量。近年来，全球变暖使得通过改善灌溉来管理水资源变得更加重要。

Salesforce爱因斯坦是为Salesforce客户成功平台开发的人工智能(AI)技术。Salesforce Einstein的目标是为销售和营销部门提供更全面，最新的客户和销售前景视图。

那些从事机器学习(ML)项目的人都知道ML需要大量数据来训练所得算法。有人会说您永远不会拥有太多数据。数据量和生成的ML模型的复杂程度之间通常存在相关性。

随着机器学习(ML)和深度学习(DL)的出现，许多此类AI应用程序旨在即时进行调整，并根据他们的设计目标进行实时调整。

识别的源光起着许多光子技术，如激光雷达，遥感，和显微镜的发展具有重要作用。传统上，识别各种光源(例如太阳光，激光辐射或分子荧光)需要进行数百万次测量，尤其是在弱光环境下，

我们仔细研究了Booz Allen-Hamilton与五角大楼签订的大规模人工智能合同以及双方需要达成的协议。

为了满足关键的业务需求，可能需要对AI进行一些调整，但是我们如何知道AI建议是否仅出于业务需要而不是出于其他原因而被调整呢?

AVEVA高级产品组合营销经理Matt Newton 谈如何克服制造业AI和机器学习的采用障碍

AI的七个模式中使用最广泛的模式之一是“模式和异常”模式。机器学习尤其擅长快速消化大量数据并识别模式或发现数据中的异常或异常。

人们对情感的普遍看法是，它们过于特质和主观，无法进行科学的研究。但是，正如今天在认知神经科学协会(CNS)虚拟会议上所介绍的那样，

长期以来，人工智能方法已成功用于图像处理中，并取得了巨大的成功。神经网络比人类更准确地识别日常物体。

人工智能还不像人类智能，而且很可能我们与这种自夸功能的承诺还有很长的路要走。

当人们想到人工智能时，他们经常会想到智能机器可以在没有人为干预的情况下自行完成哪些工作。然而。一些最强大，最有用的AI系统可以帮助或增强人类的能力。