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秀秀威宁县圣nv贞德荭使用说明【微信sihu02】如何伪装处籹假落荭

归档日期:07-07       文本归类:光学侦察伪装      文章编辑:爱尚语录

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  5个真正推进人工智能的欧洲公司几乎没有人认为人工智能是科技行业最热门的部门之一。从推荐YouTube中的个性化内容提供翻译文本,诊断癌症和驾驶汽车,人工智能行业正在触及的领域数量不断扩大。由于人工智能行业的炒作和资金如此之多,因此成为AI公司的时机非常好。根据研究公司普华永道(PricewaterhouseCoopers)的数据,2018年,人工智能公司投入了数十亿美元,到2030年,该行业预计到2030年价值超过15万亿美元。目前,TNW是欧洲委员会赞助的尖端人工智能项目的一部分,该项目名为数据市场服务,旨在推进和支持欧洲以数据为中心的创业公司。但并非所有声称使用AI的公司实际上都在利用这项技术。现在,许多公司在其产品和服务中使用人工智能来保证资金或吸引客户的说法含糊不清。一个由总部位于伦敦的风险投资公司MMC最近的一项研究发现,出来的2830个欧洲初创公司列为AI公司中,只有1580精确地符合描述。

  为了帮助我们了解阴霾,我们编制了一份欧洲初创公司名单,我们认为这些公司正在AI领域引领真正的努力。但在我们深入研究之前,有一些关于理解人工智能的笔记。

  人工智能行业在历史上一直在努力定义什么是人工智能。泛泛地讲,AI的意思是“使电脑中,直到最近,我们认为需要人类智能的方式行事,”根据安德鲁·穆尔,计算机科学学院院长在卡耐基梅隆大学。

  这是一个相当准确的AI定义,但它也显示了该领域的广泛性。例如,几十年前,国际象棋电脑是人工智能技术的最前沿。今天,象棋被认为是无聊的,人工智能的亮点主要是实时面部识别算法,自动驾驶汽车和可以掌握最复杂游戏的AI模型。

  关键是,人工智能的定义是一个移动目标,随着技术进步和我们对计算机的期望而转变。这就是为什么很难确定AI是什么或不是什么。因此,我们不是寻找开发奇怪,超高级AI技术的公司,而是专注于以简单而有效的方式为行业做出贡献的公司。

  德国Autolabs是一家总部位于柏林的语音助理开发商,也是一个善用专业化的例子。Chris,德国Autolabs的助手,专门用于车内使用。助手被装在一个圆形装置中,显示器安装在仪表板上。Chris使用语音识别,自然语言处理和手势检测技术来执行简单的命令,例如发送文本消息和播放音乐。该公司还计划在未来添加导航功能。

  从某种意义上说,克里斯并不是像亚马逊的Alexa,Apple的Siri和Google的助手这样的通用人工智能平台 - 它的设计目的是执行一些简单的任务。但它以非常有效的方式完成这些并帮助解决一个非常具体的问题:让驾驶员专注于道路。这有效地利用了当代人工智能,使驾驶和道路更安全。

  正如我之前所说,基于语音的AI助手的一个基本问题是,他们通过提供太多选项而没有用户界面来混淆用户。在这方面,德国Autolabs已经证明,对于AI助手来说,少就是多了。该公司最近获得了700万欧元的资金。

  Qucit是一家法国初创公司,它使用人工智能来提高城市效率。该公司的愿景是通过量化城市活动和使用AI算法处理数据,我们可以减少污染,优化运输和资源管理。

  Qucit的平台从各种来源收集数据,如天气数据,交通数据,污染传感器,联网车辆和城市基础设施。然后,它通过机器学习算法运行数据,以提出建议,例如自行车共享再分配,停车管理,公共交通规划,以及改善安全巡逻以减少事故。

  Qucit是AI算法如何帮助我们的城市更清洁,更环保的一个例子。Qucit最近筹集了170万欧元的资金来帮助开发其平台。它也得到了Urban-X的支持,一个专注于利用技术重塑城市生活的创业加速器。

  Merantix是一家位于德国的AI研究和孵化实验室。Merantix在各个领域建立机器学习公司,包括汽车和医疗保健行业。MX Healthcare是Merantix的副产品之一,它开发了一种人工智能算法,可以分析x线照片并以可靠的准确度检测癌症的不规则和体征

  MX Healthcare并不是唯一一家将AI用于乳腺癌检测的公司。但公司首席执行官乔纳斯·姆夫(Jonas Muff)表示,它的特殊之处在于它已经从合作放射办公室和医院的超过一百万张X线照片中培训了其AI模型。该公司自己的放射科团队也致力于检查和增强样本数据,以帮助提高算法的精确度。

  该公司最终旨在开发一个基于云的按需平台,该平台将其癌症检测AI交给全世界的放射科医生使用。这可能有助于解决全世界放射科的短缺问题。

  Braingineers总部位于阿姆斯特丹,是一家情感分析公司,使用人工智能帮助公司更好地了解其内容如何影响用户的情绪和行为。

  当用户与他们的网站和在线内容进行交互时,Braingineers使用眼睛跟踪设备和EEG耳机来收集数据。然后,它使用深度学习算法来处理数据并找到模式来衡量快乐,注意力和挫折感。

  基于AI的情感检测可以帮助公司定制内容,以改善用户体验并提高其应用程序和网站的转换率。

  情绪检测是一个竞争激烈的市场,已经被Affectiva和Cogito等公司所主导。然而,Braingineers在欧洲具有先发优势,特别是因为直接测量用户行为需要物理实验室。该公司已经加入了几个欧洲家用品牌。

  在人工智能行业多样化和多样化的领域中,有时成功的关键可能是专注于特定的利基市场。这就是为什么总部位于德国的Learnnd.ai看起来很有前景的原因。Understand.ai专注于计算机视觉算法的培训和测试数据,特别关注自动驾驶汽车。

  人工智能算法使自驾车能够理解周围环境并检测不同的物体,在很大程度上依赖于质量,注释数据来训练他们的神经网络并正常运行。收集正确的数据来训练和测试数据仍然是人工智能公司面临的主要挑战之一,并且已经形成了自己的市场。

  Understanding.ai为移动公司提供计算机视觉算法的培训和验证数据。通过专注于一个利基行业,Understandingnd.ai确保它可以在它正在做的事情上表现出色。它提供各种格式的数据,因为它是一家总部位于欧洲的公司,它还确保为其客户提供的数据符合GDPR。

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