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今天的技术“新贵”,明天让你受益
- 时间:2024-03-25 来源:皇冠官方链接 人气:
本文摘要:图①传感城市以极大的传感器网络为基础,搜集空气质量、噪声水平及人们的不道德等数据。图②对付式分解网络利用两个神经网络,让二者对付“缠斗”作为训练。 图③量子算法的提高使大分子准确建模计算出来沦为有可能。图片来自网络作为当今著名的技术榜单之一,《麻省理工技术评论》官方网站沿袭17年的历史,日前遴选出2018年全球“十大突破性技术”,评论科技领域的“富二代”。
图①传感城市以极大的传感器网络为基础,搜集空气质量、噪声水平及人们的不道德等数据。图②对付式分解网络利用两个神经网络,让二者对付“缠斗”作为训练。
图③量子算法的提高使大分子准确建模计算出来沦为有可能。图片来自网络作为当今著名的技术榜单之一,《麻省理工技术评论》官方网站沿袭17年的历史,日前遴选出2018年全球“十大突破性技术”,评论科技领域的“富二代”。
此次入榜技术还包括:3D金属打印机、人造胚胎、传感城市、面向每个人的人工智能(AI)、对抗性神经网络、动态翻译成耳塞、零碳排放天然气发电、极致网络隐私、基因预测、材料的量子进步。评委指出,它们将在未来数年里,深刻影响我们的工作和生活方式。每个人的AI与对抗性神经网络目前为止,AI仍是几家大型科技公司以及少数初创公司的“玩物”,对于其他人来说,AI太贵也太难普及。
不过,基于云端的机器学习工具正在将AI带来更加普遍的群体。如今,亚马逊、谷歌、微软公司都在企图沦为云服务市场的领导者,可以意识到,这是一个极大的商业机会。如果AI革命不会广泛传播至经济领域,那么他们发售的机器学习工具,也不会随之沦为必需品。同时,我们看见AI早已十分擅长于辨识物体:一百万张图片中,它不会精确地叙述哪张有行人在过马路。
但是AI会独自一人分解行人的图片。如果能构建这一点,它将可以建构大量看起来现实的制备图片,完备自动驾驶系统。现在,对付式分解网络(GAN)正在利用两个神经网络,让二者对付“缠斗”作为训练。
其中一个神经网络叫分解网络,依照所见来分解新的图片;另一个则叫判断网络,辨别它所闻图片否现实。最后,分解网络学会了辨识并建构十分现实的图片。
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