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从大数据到AI，几乎每个正在发展的技术分支都受益于深度学习的深刻价值。

人工智能，或称人工智能，让我们在自拍时看起来更好，当我们向Alexa询问天气情况时，会顺从地告诉我们天气，并推动自动驾驶汽车的发展。正是这项技术使机器能够从经验中学习并执行类似于人类的任务。

虚拟现实（virtualreality，VR）技术，又称灵境技术，是20世纪发展起来的一项全新的实用技术。VR技术可将复杂物体可视化，囊括计算机、电子信息、仿真技术于一体。

人工智能、大数据、区块链和物联网等现代技术在零售、制造、医疗保健、电信等多个行业领域显示出不可估量的潜力。这些行业的企业正紧跟工作场所数字化转型的趋势。为此，一些组织正在工作场所引入物联网和人工智能等先进技术。这些技术的积极采用帮助人工智能和物联网市场大幅增长。到2023年，全球人工智能在嵌入式物联网设备市场的价值将达到262.8亿美元。此外，使用人工智能和物联网开发的应用程序将有助于简化各种业务流程。在工作场所引入物联网和人工智能将增强人的能力，并提高若干业务工作流的效率。基于这些技术的高级应用程序可以使任何工作场所更加智能，并改善员工体验。因此，企业领导人必须了解在工作场所采用物联网和人工智能的好处。

TuringAIAccelerationFellowships将为15家英国顶级AI创新者提供资源，以推动他们的开创性研究。

深度学习是机器学习的一个子领域，属于人工智能(AI)和物联网(IoT)。然而，如果没有深度学习的应用，自动化和智能就不会达到今天的水平。例如，人工智能在制造业已经取得了长足的进步，比如预测性维修技术。然而，受益于深度学习应用的并非只有这个行业。

在电影《飞屋环游记》中，男主人公用一大堆气球将自己的小木屋带上天空，并通过增减气球、手动施力来改变气球的飞行方向，去实现他未曾实现的梦想．．．．．．

　　如今，很多人担心人工智能技术会发展成为“邪恶的机器人”，甚至达到主导世界的地步。但是不要害怕，这种情况不会发生。

人工智能专业也可以评职称了？  11月6日，北京市人力资源和社会保障局发文新增设人工智能专业职称，并正式发布分类评价标准，首次人工智能专业职称评价工作将于2021年初启动。       

深度学习神经网络是一种人工智能系统，正在被用于越来越重要的决策，例如从自动驾驶到诊断医疗条件等各种任务。这种类型的网络擅长识别大型和复杂数据集中的模式，以帮助决策。一个很大的挑战是确定神经网络的判断是否正确。麻省理工学院和哈佛大学的研究人员开发了一种快速的方法，让神经网络在数据中提供预测资深对其答案的信心水平。

尽管全行业仍在努力推动开发和采用全自动“熄灯”制造系统，但相当一部分涉及制造的活动仍然需要人手的技能和灵巧性。在制造业中使用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）可以帮助人类精确和高效地执行这些任务。

　　从搜索引擎到自动驾驶汽车，人工智能已经进入到人们的日常生活，这与近年来所实现的巨大计算能力密不可分。不过，最近有一项新研究的结果表明，与之前相比，采用更简单、更小的神经元网络能够更好、更高效、更可靠地解决某些任务。

从搜索引擎到自动驾驶汽车，人工智能已经进入了我们的日常生活。这与近年来计算能力的巨大提升有关。但是，最新的人工智能研究成果表明，更简单、更小的神经网络可以比以前更好、更高效、更可靠得解决特定任务。   来自维也纳理工大学(TU Wien)、奥地利IST和美国麻省理工学院(MIT)的一个国际研究团队开发了一种基于微小动物(如线虫)大脑的新型人工智能系统。   这种新颖的人工智能系统只需几个人工神经元就能控制车辆。该团队表示，与之前的深度学习模型相比，该系统具有决定性的优势：它能更好地应对嘈杂的输入信息。此外，由于它的简单性，它的运作模式可以被详细的解释。它不必被视为一个复杂的”黑盒子”，它可以被人类理解。   目前，这种新的深度学习模型已经发表在《自然机器智能》杂志上。      
 

　　来自维也纳维也纳（Vienna），奥地利奥地利技术学院（IST Austria）和美国麻省理工学院（MIT）的国际研究团队已经开发了一种新的人工智能系统，该系统基于线虫等小动物的大脑。这个新颖的AI系统可以控制带有几个人工神经元的车辆。该团队表示，该系统比以前的深度学习模型具有决定性的优势：它可以更好地应对嘈杂的输入，并且由于其简单性，可以详细说明其操作模式。它不必被视为复杂的“黑匣子”，但人类可以理解。这种新的深度学习模型现已发表在《自然机器智能》杂志上。

　　近几年来，人工智能技术突飞猛进，发展速度惊人，影响和改变着制造业、医疗保舰汽车、法律和农业等各个行业。如今，2020年的人工智能技术正在创造一个超越物理边界、整合诸多产业的数字景观。让我们来看看今年的一些顶级人工智能趋势，以及这些趋势将会给我们带来什么样的影响。