JDSU VALIDATOR-NT905 回收，易淘工控商城現(xiàn)貨工業(yè)各*半導(dǎo)體配件，同步回收J(rèn)DSU MTS-5800、JDSU OLP-55。

    JDSU VALIDATOR-NT905 回收可郭：，下面分享工控近期行業(yè)熱點(diǎn)事件：
近日，普華永道發(fā)布《2018年人工智能技術(shù)趨勢(shì)》（*0 AI technology trends for 2018）。報(bào)告顯示，我們身處一個(gè)巨變的時(shí)代，毋庸置疑，人工智能（AI）已經(jīng)成為科技前沿之一，將給許多行業(yè)帶來(lái)的影響，也有可能在未來(lái)重塑公司的人才戰(zhàn)略、運(yùn)營(yíng)模式以及與客戶(hù)的合作模式。商業(yè)*都已未雨綢繆，著手研究人工智能將如何影響他們的商業(yè)戰(zhàn)略，以防被第四次工業(yè)革命的浪潮甩在身后。 

事實(shí)上，深度學(xué)習(xí)與增強(qiáng)學(xué)習(xí)在日常生活中的應(yīng)用很多，例如機(jī)器翻譯是對(duì)文本數(shù)據(jù)的處理；Siri等是對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的處理；自動(dòng)駕駛是對(duì)視頻數(shù)據(jù)的處理；人臉識(shí)別則是對(duì)圖像數(shù)據(jù)的處理，許多美顏APP都具備給圖片添加可愛(ài)貼畫(huà)的功能，這即是對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，自動(dòng)甄別出用戶(hù)面部器官，用戶(hù)即可隨意處理圖片，達(dá)到美化的效果。 

但是目前實(shí)驗(yàn)室又在發(fā)生什么呢？可以預(yù)見(jiàn)的是，那里的研究人員的發(fā)現(xiàn)將會(huì)決定人工智能未來(lái)一段時(shí)間的發(fā)展進(jìn)程。普華永道人工智能加速器（AI Accelerator）研究團(tuán)隊(duì)和諸多技術(shù)專(zhuān)家及商業(yè)*一樣，正密切關(guān)注人工智能技術(shù)的發(fā)展。 

以下是億歐智庫(kù)帶來(lái)精選*： 

普華永道：2018年人工智能技術(shù)趨勢(shì) 

01 深度學(xué)習(xí)：揭秘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理 

簡(jiǎn)述：模仿人類(lèi)大腦的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示了它們可以從圖像、音頻和文本數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”的能力。然而，即使應(yīng)用已超過(guò)十年，關(guān)于深度學(xué)習(xí)我們?nèi)匀挥泻芏嗖幻靼椎牡胤剑ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)如何學(xué)習(xí)、為什么它們的表現(xiàn)如此出色等?，F(xiàn)在，這種狀況有可能會(huì)改變，這要?dú)w功于將信息瓶頸理論應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)的新理論。信息瓶頸理論認(rèn)為，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過(guò)程中像把無(wú)用信息從瓶頸中擠壓出去一般，去除噪音信息，而只保留這些噪音所表達(dá)的真正信息。 

意義：精確地理解深度學(xué)習(xí)的工作原理，將有助于使其得到更大的發(fā)展和應(yīng)用。例如，深度學(xué)習(xí)可以為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)優(yōu)化和架構(gòu)選擇提供參考?？梢钥隙ǖ氖牵ㄟ^(guò)探索深度學(xué)習(xí)理論，更多的場(chǎng)景應(yīng)用能夠被激發(fā)，并應(yīng)用到其他類(lèi)型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中。 

02 膠囊網(wǎng)絡(luò)：模擬大腦的視覺(jué)處理優(yōu)勢(shì) 

簡(jiǎn)述：膠囊網(wǎng)絡(luò)是一種新型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它能夠用與大腦相同的方式處理視覺(jué)信息，這意味著它可以識(shí)別特征之間的邏輯和層次結(jié)構(gòu)關(guān)系。這一特性與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成鮮明對(duì)比。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是zui廣泛使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，但它不能考慮簡(jiǎn)單和復(fù)雜特征之間的重要空間關(guān)系，導(dǎo)致錯(cuò)誤率較高并經(jīng)常出現(xiàn)誤分類(lèi)現(xiàn)象。 

意義：對(duì)于典型的圖像識(shí)別任務(wù)，膠囊網(wǎng)絡(luò)通過(guò)減少誤差，保證了50％的較高準(zhǔn)確性，同時(shí)膠囊網(wǎng)絡(luò)也不需要那么多的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。預(yù)期可以看到膠囊網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)問(wèn)題領(lǐng)域和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中得到廣泛的使用。 

03 深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)：交互型問(wèn)題解決之道 

簡(jiǎn)述：深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)是一種通過(guò)觀(guān)察、行動(dòng)和獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)與環(huán)境互動(dòng)，從而進(jìn)行學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。它已被用于攻略等，如雅達(dá)利（Atari）和圍棋，包括擊敗人類(lèi)*的*的“阿爾法狗”（AlphaGo）等。 

意義：獲得深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)能力是人工智能應(yīng)用商業(yè)化的重要指標(biāo)項(xiàng)之一，與其他技術(shù)相比，它只需要更少的數(shù)據(jù)來(lái)培訓(xùn)其模型。更強(qiáng)大的是，它可以通過(guò)模擬獲得訓(xùn)練，*不需要標(biāo)簽化數(shù)據(jù)。鑒于這些優(yōu)勢(shì)，預(yù)計(jì)未來(lái)一年將誕生更多將深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)和基于智能體（agent）模擬相結(jié)合的商業(yè)應(yīng)用。 

04 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)配對(duì)促進(jìn)訓(xùn)練，減輕處理負(fù)擔(dān) 

簡(jiǎn)述：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是一種由兩個(gè)互相競(jìng)爭(zhēng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的無(wú)監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)——“生成網(wǎng)絡(luò)”產(chǎn)生看上去很像真實(shí)數(shù)據(jù)集的假數(shù)據(jù)，“判斷網(wǎng)絡(luò)”吸收真實(shí)和合成的數(shù)據(jù)。隨著時(shí)間的推移，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)都會(huì)得到改進(jìn)，從而使兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)都能夠?qū)W習(xí)到給定數(shù)據(jù)集的整個(gè)分布情況。 

意義：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步拓展了深度學(xué)習(xí)，使其能夠處理更大范圍的無(wú)監(jiān)督任務(wù)，這些任務(wù)的標(biāo)簽化數(shù)據(jù)要么不存在，要么過(guò)于昂貴而很難獲得。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)也減少了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的負(fù)載，因?yàn)樨?fù)載由兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)共同承擔(dān)。預(yù)期可以看到更多的商業(yè)應(yīng)用，例如使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)做網(wǎng)絡(luò)探測(cè)等。 

05 精簡(jiǎn)和增強(qiáng)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)：解決數(shù)據(jù)標(biāo)簽化挑戰(zhàn) 

簡(jiǎn)述：機(jī)器學(xué)習(xí)（尤其是深度學(xué)習(xí)）遇到的zui大挑戰(zhàn)是需要大量使用標(biāo)簽化數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)。目前有兩種廣泛使用的技巧可以幫助解決這個(gè)問(wèn)題：（1）合成新的數(shù)據(jù)；（2）將一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域的訓(xùn)練模型遷移到另一個(gè)，例如“遷移學(xué)習(xí)”的技巧（把從一個(gè)任務(wù)／領(lǐng)域?qū)W到的經(jīng)驗(yàn)遷移到另一個(gè)任務(wù)／領(lǐng)域），或“一次學(xué)習(xí)”的技巧（化遷移學(xué)習(xí)，僅僅通過(guò)一個(gè)例子或沒(méi)有相關(guān)例子的學(xué)習(xí)），由此使它們成為“精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)”學(xué)習(xí)技巧。同樣的，通過(guò)模擬或內(nèi)插合成新的數(shù)據(jù)有助于獲取更多的數(shù)據(jù)，從而擴(kuò)大現(xiàn)有數(shù)據(jù)來(lái)改善學(xué)習(xí)。 

意義：使用這些技巧，我們可以解決更多的問(wèn)題，尤其是在歷史數(shù)據(jù)較少的情況下。預(yù)期可以看到精簡(jiǎn)和增強(qiáng)數(shù)據(jù)的更多變種，以及適用于更廣泛商業(yè)問(wèn)題的不同類(lèi)型的學(xué)習(xí)技巧。 

06 概率編程：便于模型開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言 

簡(jiǎn)述：概率編程是一種高級(jí)編程語(yǔ)言及建?？蚣?，它能讓開(kāi)發(fā)人員便捷地設(shè)計(jì)概率模型，并且自動(dòng)求解這些模型。概率編程語(yǔ)言可以讓我們重復(fù)使用模型庫(kù)，支持交互式建模以及認(rèn)證，并提供必要的抽象層來(lái)更廣泛和有效地推論通用模型組。 

意義：概率編程框架適合的場(chǎng)景包括在商業(yè)領(lǐng)域內(nèi)極為常見(jiàn)的不確定和不完整信息的情況。未來(lái)，我們會(huì)看到這些語(yǔ)言得到更廣泛地應(yīng)用，并期望它們也用于深度學(xué)習(xí)。 

07 混合學(xué)習(xí)模式：結(jié)合算法優(yōu)勢(shì)解決不確定性問(wèn)題 

簡(jiǎn)述：不同類(lèi)型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，譬如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)，在它們的效果和結(jié)合不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用方面顯示出巨大的前景。不過(guò)，深度學(xué)習(xí)模型不能為不確定性的數(shù)據(jù)場(chǎng)景建模，而貝葉斯概率方法卻能夠做到?；旌蠈W(xué)習(xí)模式結(jié)合了這兩種方法，且能夠充分利用每一種方法的優(yōu)勢(shì)?；旌夏Ｐ偷囊恍├影ㄘ惾~斯深度學(xué)習(xí)，貝葉斯生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等。 

意義：混合學(xué)習(xí)模式將商業(yè)問(wèn)題的種類(lèi)擴(kuò)大到對(duì)不確定性進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。這可以幫助我們獲得更佳效果，提高模型的可解釋性，從而鼓勵(lì)更廣泛的應(yīng)用。我們將看到更多能夠媲美貝葉斯法的深度學(xué)習(xí)方法，以及概率編程語(yǔ)言能夠更好地與深度學(xué)習(xí)相融合。 

08 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)：無(wú)需編程即可創(chuàng)建模型 

簡(jiǎn)述：開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一項(xiàng)耗時(shí)長(zhǎng)且必須由專(zhuān)家驅(qū)動(dòng)的工作，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征選擇、模型或技術(shù)選擇、訓(xùn)練和調(diào)試等。自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在使用多種不同的統(tǒng)計(jì)學(xué)和深度學(xué)習(xí)算法來(lái)自動(dòng)化這項(xiàng)工作。 

意義：自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)被視為人工智能工具“民主化”的一個(gè)部分，用戶(hù)可以借助它在沒(méi)有高級(jí)編程技能的情況下開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這將加快數(shù)據(jù)科學(xué)家創(chuàng)建模型的速度。我們將看到更多的商業(yè)化自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)包，以及自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)與更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的整合。 

09 數(shù)字孿生體：超越工業(yè)應(yīng)用的虛擬復(fù)制品 

簡(jiǎn)述：數(shù)字孿生體是一種虛擬模型，用于物理或心理系統(tǒng)的詳細(xì)分析和監(jiān)測(cè)。數(shù)字孿生體的概念起源于工業(yè)界，廣泛用于分析和監(jiān)測(cè)諸如風(fēng)電場(chǎng)或工業(yè)系統(tǒng)等?，F(xiàn)在，通過(guò)使用基于智能體的建模（用于模擬自動(dòng)智能體的行為和交互的計(jì)算模型）和系統(tǒng)動(dòng)態(tài)學(xué)（計(jì)算機(jī)輔助的策略分析和設(shè)計(jì)方法）等，數(shù)字孿生體被廣泛應(yīng)用于非物理對(duì)象和流程管控中，例如預(yù)測(cè)客戶(hù)行為等。 

意義：數(shù)字孿生體可以幫助促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展和更廣泛的應(yīng)用，為預(yù)測(cè)性診斷和維護(hù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供了一種方法。展望未來(lái)，有望在實(shí)體系統(tǒng)和消費(fèi)者選擇建模中看到更多數(shù)字孿生體的使用。 

10 可解釋的人工智能：打開(kāi)黑匣子 

簡(jiǎn)述：目前，有許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法正在使用中，它們可以在各種不同的應(yīng)用場(chǎng)合中感知、思考和行動(dòng)。然而，其中許多算法被認(rèn)為是“黑匣子”，人們對(duì)于它們是如何計(jì)算出結(jié)果幾乎是一無(wú)所知?？山忉尩娜斯ぶ悄芤庠谶M(jìn)一步開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)技巧，在產(chǎn)生更多可解釋的模型的同時(shí)保持人工智能預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。 

意義：可解釋、可證明且透明的人工智能對(duì)建立技術(shù)信任至關(guān)重要，這會(huì)促進(jìn)更廣泛地采用機(jī)器學(xué)習(xí)技巧。我們預(yù)測(cè)，在開(kāi)始大規(guī)模采用人工智能之前，企業(yè)可能會(huì)將可解釋的人工智能作為一項(xiàng)要求或者實(shí)踐，與此同時(shí)，可能會(huì)將可解釋的人工智能作為未來(lái)的一項(xiàng)法規(guī)要求。 

美國(guó)的科技*、歐洲的電信公司、日本的風(fēng)險(xiǎn)投資公司和英國(guó)已經(jīng)聯(lián)合，在英國(guó)的人工智能行業(yè)投入了數(shù)十億英鎊（約合14億美元）。 

這項(xiàng)協(xié)議包括總計(jì)3億英鎊的私人融資，3億英鎊的新支出以及英國(guó)早前已經(jīng)宣布的4億英鎊投資。 

“人工智能為開(kāi)發(fā)新的、高效的和可投入使用的產(chǎn)品和服務(wù)提供了無(wú)限的機(jī)會(huì)。” 英國(guó)*長(zhǎng)格雷格克拉克周四在電子郵件中表示。 

在優(yōu)先發(fā)展人工智能方面，英國(guó)與其他許多國(guó)家一樣，把發(fā)展新興的高科技放在國(guó)家未來(lái)發(fā)展的核心地位，例如中國(guó)，去年就立下目標(biāo)：到2030年要成為世界人工智能領(lǐng)域的*。 

英國(guó)北美貿(mào)易委員兼駐紐約總領(lǐng)事安東尼·菲利普森在發(fā)布公告之前接受采訪(fǎng)時(shí)表示，英國(guó)在總的資金支持或某些由運(yùn)行的人工智能項(xiàng)目方面是競(jìng)爭(zhēng)不過(guò)中國(guó)的。盡管如此，他表示，英國(guó)可能會(huì)在倫理，安全和監(jiān)管等zui前沿的領(lǐng)域進(jìn)行探討。 

歐盟委員會(huì)周三表示，到2020年，英國(guó)至少需要投資20億歐元（240億美元）用于對(duì)人工智能的研究，并且每年應(yīng)保證相同金額的投入。 

作為英國(guó)計(jì)劃的一部分，加拿大風(fēng)險(xiǎn)投資公司Chrysalix將在英國(guó)設(shè)立辦事處，并將投資1.1億英鎊用于發(fā)展人工智能和機(jī)器人。已投資相似業(yè)務(wù)的日本Global Brain公司將在英國(guó)設(shè)立歐洲總部，并在未來(lái)五年中向科技型創(chuàng)業(yè)公司投資3500萬(wàn)英鎊。 

微軟公司，商業(yè)機(jī)器公司和Facebook公司也與咨詢(xún)公司普華永道和制藥公司輝瑞一起，未公開(kāi)地做出了投資承諾。 

作為交易的一部分，劍橋大學(xué)已同意開(kāi)放其價(jià)值1000萬(wàn)英鎊的人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)，并將其用于商業(yè)用途。則表示將資助1000名為人工智能和相關(guān)課題工作的博士，以及為英國(guó)中學(xué)培訓(xùn)8000名新的計(jì)算機(jī)科學(xué)教師。 

劍橋大學(xué)還為艾倫圖靈研究所的一個(gè)新的道德數(shù)據(jù)和創(chuàng)新中心投資了900萬(wàn)英鎊，該中心將研究人工智能安全以及機(jī)器學(xué)習(xí)的道德使用問(wèn)題的原則和行為準(zhǔn)則。勞斯萊斯控股公司將與該研究所共同開(kāi)展這些項(xiàng)目。 

菲利普森說(shuō)：“如果要zui大限度地利用這些領(lǐng)域的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，我們需要在創(chuàng)新和監(jiān)管之間找到合適的平衡點(diǎn)。”他同時(shí)補(bǔ)充道，艾倫·圖靈研究所新的道德數(shù)據(jù)和創(chuàng)新中心將會(huì)就如何實(shí)現(xiàn)這一平衡向監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供建議。他還提到了一項(xiàng)由任命的委員會(huì)（由南安普敦大學(xué)*的計(jì)算機(jī)科學(xué)家溫迪·霍爾）得出的研究結(jié)果：到2035年，人工智能行業(yè)可能會(huì)使英國(guó)的經(jīng)濟(jì)總量增加6540億英鎊。 

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