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发稿时间:2019-02-08 18:47 来源:刷搜狗网吧联盟网赚

回看此轮深圳国资驰援民企上市公司,直接涉及易主的案例并不多。麦捷科技是最新一家。更早之前的案例是英唐智控。该公司于2018年10月披露,公司计划通过定增及大股东转让股份的方式,引入战略投资人深圳市赛格集团有限公司。交易完成后,赛格集团将成为英唐智控的控股股东,深圳市国资委将成为公司实控人。

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2018 年 10 月,在经过数月的深度沟通和交流后,探维与上汽集团全资子公司联创汽车电子签署全面战略合作协议。双方就自动驾驶汽车项目传感器、DMS 算法和设备、数据融合处理技术等方面达成深度合作和采购意向;双方将基于探维 Tensor 激光雷达进行下一阶段的自动驾驶汽车测试计划;联创汽车电子也将为探维激光雷达的车规级量产提供全方位的支持。

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探维目前主要采用的是 MEMS/微振镜扫描技术,这也是现在很多固态激光雷达厂商所选用的方案。但这不足以让探维这样的新进者取得立足之地,要想走得更远,必须拿出自己的“独门秘技”。

  技术的发展,为人类带来了极大的便利,同时也带来了一些隐患。2018年9月,美国发表了《机器崛起:人工智能及对美国政策不断增长的影响》的AI白皮书,就AI技术面临的挑战和质疑进行激烈的探讨。不少人认为人工智能的发展也会使一些不懂技术的人面临失业的困境,大量的前期数据输入会对用户的数据隐私保护带来威胁,系统和算法产生的偏差会导致结果错误,同时,对于一些不法恐怖分子,运用人工智能会产生更大的危害。

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中新网北京1月11日电 (记者 张素)信息分析公司爱思唯尔11日在北京举办人工智能科研发展趋势媒体论坛。其中,最新发布的研究报告《人工智能:知识的创造、转移与应用》显示,中国在人工智能领域的重要性日益凸显。

千龙网记者:网络安全与人工智能有何可为?

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公告显示,麦捷科技控股股东动能东方、实际控制人丘国波及李文燕于1月15日与深圳远致富海电子信息投资企业(有限合伙)签署股份转让协议。此次转让价款将由远致富海分三期支付,第一期转让价款为4.7亿元,优先用于归还标的股份质押相关借款;第二期转让款为7.4亿元,在标的股份交割日后15个交易日内支付;第三期转让款为0.4亿元,在麦捷科技2019年年报公告之日起1个月内支付。

18款路虎揽胜行政版致力于让真皮的奢侈与山野的泥泞融洽相处,它比运动版更严肃,有足够的实力还不够,最好还要有足够的岁数。揽胜行政版霸气又不张扬,厚重又不失优雅。揽胜一直采用双前灯组的设计,保留了传统,保险杠和铝制装饰件的协调搭配与设计,格外闪耀魅力,无处不彰显着他的地位与时尚格调。路虎似乎就与“高贵”二字相关,且骨子里透着天生的骄傲。

图表2:《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》解读

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很多人问人工智能究竟是让人丢掉工作还是帮助人更好的工作?其实无论说是替代人还是帮助人,我觉得无法改变的现实就是人工智能确实在改变我们的生活方式,可能真的会出现有被替代的人,但同样也会有被帮助的职业和群体,就看我们怎么去衡量了,甚至看到有人抛出了这个:

我想莫不是因为这两年各种影视节目、科技产物轮番轰炸,加上国内外科技公司各种“ALL in AI”的口号,很多朋友都快被AI砸晕了。但仔细想想,现在的人工智能技术真的有希望达到能替代人类的地步了吗?或者换个问法,现在的AI技术发展到什么样了?小编在这里随便举几个现在国内大家比较熟悉的AI产物。
现在应用到的AI相关技术主要有两方面,自动驾驶和交通管理。自动驾驶主要借助于多通过视觉识别、语音识别、AR成像和路况感知等等技术,形成一个车、路全方位的监控和协同,以期日后能真正达到“无人驾驶”的地步。这方面比较有代表性的是阿里的斑马AliOS系统和百度的无人车,前者装机量已近百万,后者刚上线了L4级别自动行驶巴士。至于交通管理,如果有闯过红灯就自动收到罚单的朋友应该深有体会,没错,这也只是AI技术能够用在交通中一个很小的部分。
我们经常接触的搜索、相机、交互式APP,再加上虹膜、指纹、人脸各种智能识别,其实都是AI技术很好的集中体现,里面用到了大量的机器视觉、智能搜索、智能控制相关的技术,只是很多朋友都容易忽略掉这一点。
很多东西都因为冠上了智能二字变得更为强大了起来,但仔细看看我们也很容易发现,绝大部分产品依然有一个共同点,需要人类监管、控制以及决策,甚至我们可以换句话说,目前所有已出现的人工智能其核心价值都是“为人而生”的——减少长时驾驶的疲惫,提高挖掘、采购、收集数据、分析数据的效率,减少周期性的活动、等待,都是为了减少重复性的劳动,让人有更多的精力和时间投入到更有意义的事情上去。我相信,这也是AI能够给人带来的最直观的作用。未来已来,我们不妨“把理性都交于AI,只留感性给自己”,想想也是件有趣的事情。

  根据英国《自然·医学》杂志8日在线发表的一篇论文,一款人工智能在接受上万张真实患者面部图像训练后,能够以高准确率识别罕见的遗传综合征。科学家同时强调,由于个人面部图像是敏感但易得的数据,因此必须小心处理,以防该技术的歧视性滥用。   各种遗传综合征会表现出独特的面部特征,它们可以帮助临床医生进行诊断。但是,可能的综合征数量巨大,要正确识别并非易事。利用人工智能或能帮助诊断遗传综合征,但是早期关于这种可能性的研究所采用的训练数据集规模不大,仅能识别少量综合征。   此次,美国FDNA分析技术公司研究人员雅龙·古罗维奇及其同事使用17000多张患者的面部图像,训练了一款深度学习算法,所有这些患者被确诊的遗传综合征总计达几百种。研究中所使用的图像来自一个社区平台,临床医生会把患者的面部图像传上去。研究团队利用两个独立的测试数据集测试人工智能的表现,每一个数据集都包含数百张之前经过临床专家分析的患者面部图像。对于每一张测试图像,人工智能按照一定顺序列出各种潜在的综合征。   在两组测试中,在90%左右的情况下,人工智能提出的前10条建议中都包括了正确的综合征,这超过了临床专家在另外三个实验中的表现。虽然这项研究采用的测试数据集规模相对较小,而且没有和其他已有的识别方法或人类专家进行直接比较,但是研究结果表明,人工智能有望在临床实践中,辅助罕见遗传综合征的优先级划分与诊断。   研究人员表示,目前还需要开展进一步的研究来优化人工智能的识别能力,并且与其他诊断方法做对比。

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