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未来的人工智能 最热门的技术趋势是什么？
随着Google、Microsoft和Facebook等巨头的大力投入，深度学习正在超越机器学习，人工智能来势凶猛。那么，如今人工智能最热门的技术趋势是什么？
　　5、深度学习让计算机视觉和自然语言处理不再是孤岛　　卷积神经网络（CNN）最早出现在计算机视觉中，但现在许多自然语言处理（NLP）系统也会使用。LSTMs与递归神经网络深度学习最早出现在NLP中，但现在也被纳入计算机视觉神经网络。　　此外，计算机视觉与NLP的交汇仍然拥有无限前景。想象一下程序为美剧自动嵌入中文字幕的场景吧。　　6、符号微分式越来越重要　　随着神经网络架构及其目标函数变得日益复杂和自定义，手动推导出&反向传播&（backpropagation）的梯度（gradients）也变得更加苦难而且容易出错。谷歌的TensorFlow等最新的工具包已经可以超负荷试验符号微分式，能够自动计算出正确的微分，以确保训练时误差梯度可被反向传播。　　7、神经网络模型压缩的惊人成果　　多个团队以不同方法大幅压缩了训练一个良好模型所需的素材体量，这些方法包括二值化、固定浮点数、迭代修剪和精细调优步骤等。　　这些技术潜在的应用前景广阔，可能将会适应在移动设备上进行复杂模型的训练。例如，不需要延迟就可以得到语音识别结果。此外，如果运算所需要的空间和时间极大降低，我们就可以极高帧率（如30FPS）查询一个模型，这样，在移动设备上也可以运用复杂神经网络模型，从而近乎实时地完成计算机视觉任务。　　8、深度学习和强化学习继续交汇　　虽然NIPS2015上没有什么强化学习（reinforcementlearning）的重要成果，但&深度强化学习&研讨会还是展现了深度神经网络和强化学习相结合的前景。　　在&端对端&（end-to-end）机器人等领域出现了令人激动的进展，现在机器人已经可以一起运用深度和强化学习，从而将原始感官数据直接转化为实际动作驱动。我们正在超越&分类&等简单工作，尝试将&计划&与&行动&纳入方程。还有大量工作需要完成，但早期的工作已经使人感到兴奋。　　9、难道你还没有使用批标准化？　　批标准化（batchnormalization）现在被视作评价一个神经网络工具包的部分标准，在NIPS2015上被不断提及。　　10、神经网络研究与优化齐头并进　　创造新的神经网络方法需要研究者，还需要能将它们迅速付诸实践的方法。谷歌的TensorFlow是少数能够做到这些的库：使用Python或C++等主流编程语言，研究者可以迅速创作新的网络拓扑图，接着在单一或多个设备（包括移动设备）上进行测试。
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*验 证 码：盘点20年前最热门的技术，你还记得其中的哪些呢？最后一张曾火爆全球
盘点20年前最热门的技术，你还记得其中的哪些呢？最后一张曾火爆全球
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还记得20世纪90年代末互联网行业刚刚兴起时的情况吗？当时有许多激动人心的技术出现。那还是CD为王的时代，云还是飘浮在我们头顶上，那时候最火的技术和产品已经被更新的技术和产品所取代它们当时被称为“个人蜂窝电话”，就像其字面上理解的那样，它帮助手机成为每个人必不可少的设备DVD播放机“数字影音回放产品”，当它们于1997年出现在美国时，大多数好莱坞工作室都不看好这种产品。现在很多人的家里依然存放着只是没人用了索尼公司于1995年退出了这款创新游戏设备，它配备了CD-ROM光驱，并迅速成为公司和整个游戏行业的驱动力量。PlayStation的128KB的存储卡可将《Mortal
Kombat 3》存档，而DualShock的控制器直到1997年才出现，让整个世界为之震撼。你玩过吗Giga Pet Giga的电子宠物狗、青蛙以及其他数字角色都住在类似寻呼机的设备中，当它们都需要排便或喂养的时候，寻呼机就会发出警报。这款操作系统的确值得炒作，它简化了启动和进入程序。本田EV
Plus诞生于1997年，充满电后，这款汽车的电池可支持续航201公里。但与许多电动汽车命运相似，EV
Plus只被用于租赁而拒绝出售，租约到期后即被本田收回。MP3
对于音频格式来说，1997年是取得突破性创新成果的一年。网站上线，此后迅速成为消费者获取免费和廉价歌曲与唱片的门户。这些你都经历过吗
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简介: 黑科技数码网罗最新最热数码产品评测
作者最新文章都是熟面孔，2017年这些技术最火爆
　作者: 元千　编辑:
　　【IT168 编译】如果现在要你说说现在最火最热的技术是什么呢?可能大家会脱口而出大数据、、人工智能等等。没错，随着大数据、和人工智能逐渐的渗透到人们生活中，其热度久久不散，而且行业深耕这些技术大有可为。　　那么除了这些我们耳熟能详的技术，在专家的眼中哪些技术更具发展前景呢?为此，我们采访了Traction Network的成员(其中大部分人是CIO、CTO以及企业高级IT执行官)，他们发表了自己对于新兴技术的看法，并对这些技术现在以及未来可预见的影响做了评价。根据他们的评价，我们评选出了影响最大的18项新兴技术。▲按重要性排列的新兴技术　　从上图我们可以看到，从物联网到量子计算出现了一个很大的降幅，且量子技术的重要程序已经跌破50%。▲企业认为最重要的6项新兴技术　　登顶可能很多人觉得奇怪，但在我看来这一点都不意外。作为一种防守技术，是企业的壁垒和防线，尤其是在Wannacry爆发之后，企业对于网络安全的重视程度更上一层楼　　对于一般企业来说，网络并不是以恶意窃取其他企业秘密、或者是通过接管、文件或者其他计算资源来敲诈为目的的。网络更像是企业的成本投资，而不是竞争力投资，也就是说它可以是创新的，但并不能对企业创新水平或速度产生影响。　　除去网络安全，AI和机器学习、云计算、数据分析、大数据、物联网这些新兴技术的市场巨大，各大技术分析和研究机构都有数据证实。　　一个技术的影响不仅取决于其现在及可预见范围内的影响，当前社会的技术采用率也是一个重要指标。我们也对排名前六的新兴技术进行了采用率的调查，以0(无采用)-10(完全采用)来度量。▲新兴技术的采用率　　从上图我们可以看到，云计算的采用率是最高的，达到了8.5。令人不解的是，人工智能的重要程度排在了第二位，但是其采用率却排在倒数第二位。　　如果以重要程度和采用率为两个维度，绘制这六种新兴技术的图表如下：　　通过上述的梳理，相信大家对于新兴技术有了更深刻的印象。技术分合是一个很玄妙的东西，当初大数据和数据分析是合在一起的，随着技术的发展以及行业的深耕，二者差异性愈加明显，逐渐分离成两个独立的技术。在我看来，VR/AR在将来可能会跟随大数据和数据分析的脚步，成为两个独立的技术。　　技术的发展除了能够带来自身的进步，同时也能带动其他技术、平台的发展以及与用户的互动。AI就是一个很好的例子，很多人认为AI就是一个平台，可以直接与终端用户互动，同时AI也能促进技术领域的进步，如大数据、、等等。
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