热门搜索:  诺基亚6300软件下载

马克思佩恩3一直载入中谁去农村,去三四线?谁在收获数万亿美元的市场上陷入困境?下沉?|有趣的标题?|王晓刚科技____

我要乘着轮椅飞向天空

    文马木杰“上周,在朋友圈里有几十个投资机构的朋友。”像他朋友圈里的兄弟。从2019年3月到4月初,几乎每天都有兄弟和投资者在一起。像哥哥一样创建的真人平台是一个面向基层群众的社交软件,解决了群体中的人“难找对象”和“多骗子”的同时。目前,该软件下载量超过300万次,认证实名用户超过70万人,其中90%以上是基层用户。”2018年,就好像开始了资本对接,但由于当时机构方面对基层市场并不乐观,所以有5、6家机构遭到了拒绝,“如兄弟所言,直到2018年12月环境发生变化,事情才有所好转。”在2019年初,许多组织突然出现,其中许多是知名的甚至是顶级的组织,当然包括那些之前拒绝我们的组织。“而且像葛口的“大环境改变了”,这意味着下沉市场的红利开始被加速赛马所包围。”我们现在正在寻找的组织不仅对实名制注册感兴趣,比如实名制注册,而且还坚持在基层用户平台上注册。”就像哥哥对网络说的。三年来,巨人们包围了沉陷的市场,登陆了纳斯达克。平多带头打开了沉沦市场的大门。随后,有趣的头条新闻再次证明了股市下跌的巨大潜力。2018年11月29日,在以“趣味生态”为题的“趣味生态大会”上,创始人谭思良将“沉没市场”的热情推向了极致。同时,他表示,未来三年中国互联网的发展取决于不断下降的市场中用户数量的增加,这些公司可以充分满足这些用户的需求,并挖掘这些用户的价值。”尽管Pindo揭开了沉船市场的序幕,但沉船市场的真正复苏始于2018年下半年,包括快速用户的大规模激增和有趣的头条新闻的上市。”许多机构投资者在接受中信网采访时表示。中海投资副总裁王晓刚表示,自2018年下半年以来,下沉市场的概念在市场上非常流行。”这一趋势在短期内是不可逆转的,许多机构希望将资金投资于这一领域。毕竟,一线城市和二线城市的流动越来越昂贵,创业成本仍然很高。如果我们切入低迷的市场,将会有一个巨大的机会。据易观最新统计,2017年,三、四线城市和非线性水平的人口占68.4%,庞大的人口基数创造了难以想象的市场空间。近年来,一级城市向中南部、中西部核心二、三级城市人口回流的现象。此外,虽然下沉市场中的收入和消费人数的绝对值不高,但增长优势明显。近两年来,农村居民人均可支配收入增长率高于城镇居民。根据中国互联网信息中心的数据,截至2018年6月,农村网民仅为2.11亿,人口普及率为36.59%。相比之下,城市网民的普及率达到72.65%。这意味着农村市场是一块有待开垦的处女地。有趣的头条新闻首席财务官王景波曾表示,中国有14亿人口,其中10亿人口分布在三、四线及以下城市。然而,从沉陷的市场中冒出的浓烟仍然只存在于巨人之中。所谓“四王”下沉市场背后的股东是腾讯。可以说,腾讯已经洞悉了许多创业者尚未预见到的价值萧条,并通过其深层次的布局,抢占了沉沦市场中迅速崛起的独角兽的控制权,阿里不愿表现出弱势。早在2014年,阿里就宣布将农村战略作为未来20年发展的三大战略之一,包括阿里零售、天猫店等供应链型企业。京东还在2018年京东金融大会上表示,2019年将重点放在三、四线城市,并在三、四线城市加大产品投入,吸引客户。值得一提的是,近几天来,阿里一直在不断下跌的市场中频繁移动,而且它的野心是

    

当前文章:http://6253wg1.duyee.cn/ijtwo/349745-86330-21446.html

发布时间:12:16:45

高鹰生殖中心  贵人鸟男女宝宝网  减肥  青云轩健身器材网  手帕62健康网  狮子座游戏网  南充助孕公司  南坪迈尔斯代孕公司  零舞健康网  口腔医院  传奇私服  

{相关文章}

斯坦福全球人工智能报告:清华大学人工智能课程的数量增加了16倍,对人才的需求增加了35倍。

    编者按:本文摘自《辛志远》,经授权转载36氪。2018年,AI指数报告发布,从工业、大学、研究、投资、创业和政府媒体关注等方面衡量AI的发展。BMI用于评价人们的体质,GDP用于衡量国民经济发展幽灵山庄的秘密3_高鹰生殖中心水平。如何判断人工智能的进展?今天,由来自哈佛、麻省理工学院、斯坦福、OpenAI和AI产业联盟的专家和学者组成的AI指数小组撰写的AI指数2018年度报告发布了。AI索引报告旨在使用硬核数据来测量人工智能的进展并试图理解这些进展,因为它们涉及解决诸如工作自动化、全面追求通用AI(AGI)或实现允许机器执行任何人工操作的AI类型等难题。2018年的人工智能指数报告发现,人工智能顶峰将继续繁荣:2018年参加NeurIPS的人数是2012年的4.8倍,ICML是2012年的6.8倍,ICLR是2012年的20倍。在全球范围内,欧洲学者发表的人工智能论文数量最大,占去年全球人工智能论文总数的28%。其次是中国,占25%,北美占17%。然而,美国引用的人工智能研究论文数量是最多的,中国引用的人工智能论文数量也比2006年增加了44%。ML是就业市场最大的技能需求,但深造岗位的增长速度最快。从2015年到2017年,需要DL技能的帖子数量增加了35倍,如纸质出版物、机器学习和概率推理。神经网络位居第二,计算机视觉位居第三,搜索和语音位居第三。自然语言处理在全球排名第五,对人工智能的重视程度也不同。中国更加重视农业科学、工程和技术,而欧洲和北美更加重视人文、医学和卫生科学。总的来说,研究类型在欧洲的分布一般比较全面。76%的中国学者流动性较低。调查发现,高度流动的学者发表的人工智能论文的引用率和影响力较高,并且倾向于更频繁地发表论文。在课程设计方面,2017年清华大学人工智能和ML课程的入学人数是2010年的16倍。清华大学在非美国大学的AI学生增长率最高,大约是第二多伦多大学的两倍。从2017年6月到2018年11月,ImageNet的训练时间比AI快16倍。在很大程度上,人工智能仍然是由VC驱动的。从2014年开始,斯坦福大学决定启动一个名为AI100的项目,持续跟踪和总结未来100年人工智能在学术研究、经济、伦理和法律方面的进展。2016年9月,AI100团队发布了第一份斯坦福人工智能百年报告,预计五年后发布。然而,人工智能发展迅速。为了更好和更及时地跟踪人工智能的进展,斯坦小妹听我说广场舞_高鹰生殖中心福百年报告项目发起人Yoav Shoham成立了一个新的小组,并开发了一个指标体系,AI指数,旨在及时地跟踪和反映人工智能的发展状况。AI指数研究小组每年发布一份报告,AI指数报告。去年12月发布的第一份AI指数报告更多的是北美。今年,报告加强了全球视野,发现人工智能的商业化、研究活动和资本流动在全球,特别是在欧洲和亚洲,呈高度集中的趋势:中国、日本和韩国在人工智能研究论文、大学招生和专利申请方面领先于其他东方国家。对。报告还设立了一个“超越人类水平的突破”栏目,记录了2018年人工智能在游戏和医学诊断方面的重大突破,包括微软的机器翻译、Google对前列腺癌的深入学习、DeepMind在传统FPS游戏Quake中的进步,以及OpenAI对业余和前任p.Dota 2的职业玩家。这是一场精彩的表演。接下来,让我们详细回顾一下人工智能在2018年的学术研究、产业发展和政策制定方面的进展。顺便说一下,读完报告后,吴恩达总结出两点:人工智能在工业、大学和研究领域继续快速发展,我们需要增加多样性,变得更加包容。学术研究:从1996年到2017年,在阿尔西夫的突出领域发表的论文总数急剧增加。上图显示了与1996年相比学术论文的年增长率。这个数字比较了计算机科学与人工智能领域的论文发表率的增长。从1996年到2017年,AI的论文数量增加了7倍(8倍),CS增加了5倍(6倍)。欧洲是人工智能纸的最大生产国。在2017年,关于Scopus的AI论文有28%来自欧三月里的小雨原唱_高鹰生殖中心洲,25%来自中国,17%来自美国。从2007年到2017年,中国发表的论文数量增加了150%,尽管2008年发表的论文数量急剧下降。2017年,在细分领域发表的论文中,56%属于机器学习和概率推理,而2010年为28%。对于大多数分部,论文发表速度将在2014-2017年比2010-2014年更快。例如,在神经网络领域(上面的红线)论文的复合年增长率(CAGR)在2010-2014年仅为3%,而在该领域中的复合年增长率在2014-2017年为37%。自2010年以来,关于ArXiv的人工智能论文迅速增长,从2010年的1073篇增长到2017年的13325篇。计算机视觉(CV)是自2014年以来发展最快的领域之一(上面的蓝图)。这种趋势表明,人工智能研究者倾向于传播他们的研究,无论是被同行认可还是被首脑会议测试,这也表明在这个领域存在激烈的竞争。中国的人工智能研究主要由政府主导,而美国则集中在企业主导的领域。上图显示了美国、欧洲和中国AI的相对活动指数(RAI)。通过与人工智能的全球研究活动进行比较,RAI可以看到一个地区的专业方向。当RAI值为1时,表明我国人工智能的研究活动与全世界是一致的;当RAI值大于1时,意味着国家更加重视这一领域;当RAI值小于1时,则意味着关注较少。从图中可以看出,中国的人工智能论文更多地关注工程学和农业科学,而美国和欧洲的人工智能论文则倾向于关注人文学、医学和健康科学。与政府主导的人工智能论文相比,政府主导的人工智能论文从2007年到2017年增长了400%,而企业论文在此期间增长了73%。在美国,企业AI论文的比例相对较大,美国企业AI论文的比例远高于中国和欧洲。FWCI是领域权重的引文影响系数,可以用来测量论文的影响。虽然欧洲每年发表最多的人工智能论文,但其引文影响力处于世界平均水平。相比之下,2016年中国AI论文的引文率比2000年高44%。美国在这方面是杰出的。美国作者对AI论文的引用率比世界平均水平高83%。人工智能研究者的流动率:根据调查,高度流动的学者发表的人工智能论文具有较高的引用率和影响力,并且倾向于更频繁地发表论文。在美国、中国和欧洲的三个国家和地区,低流动性(“久坐”)AI作者的比例在中国最大(76%),其次是欧洲(52%)和美国(37%)。在2018年AAAI峰会上提交的论文约70%来自美国或中国。中国提交的论文数量最大,但美国和中国接受的论文数量基本相同,分别为268和265。美国机构提交的论文获得了29%的录取率,而中国只有21%。德国和意大利的论文录取率最高(41%),但提交的论文较少。近年来,高校人工智能、ML课程的注册工作逐步进入高校。从人工智能课程注册率来看,2017年注册的人工智能课程数量是2012年的3.4倍,而新手入门的人工智能课程数量是2012年的5倍。加州大学伯克利分校是这个地区发展最快的。2017年,参加ML课程的学生人数是2012年的6.8倍。报告还统计了非美国大学AI和ML课程入学人数的变化。其中,清华大学是非美国大学中增长最快的,大约是排名第二的多伦多大学的两倍。从清华自己的观点来看,该校2017年入学的人工智能和ML课程的数量是2010年的16倍。在搜集相关数据的过程中,高校中以男性为主的人工智能教授,提高教师多样性的主要障碍之一是缺乏获得多样性数据的途径。我们鼓励机构使多样化统计透明。在我们所研究的学校中,我们发现平均80%的人工智能教授是男性,这在全世界的大学和大学都是如此。AI学术会议热点兴起,见证了大型AI峰会的热点。首先,有三个主要会议:NeurIPS(以前称为NIPS)、CVPR和ICML,它们有大量的参与者。自2012年以来,与会人数的增长率也远远高于其他会议。其中,2018年参加NeurIPS的人数是2012年的4.8倍,ICML是2012年的6.8倍。不仅参加大型高层会议的人数在增加,而且小型会议的热度也在增加。最突出的是ICLR,其2018年的参与人数是2012年的20倍。人工智能研讨会的多样性表明了两个研讨会的年度注册人数:一个是由支持妇女参与机器学习的WiML赞助的,另一个是AI4All的校友人数,目的是增加人工智能教育项目的多样性和包容性。与2014年相比,WiML研讨会参与者在2015年增加了600%,AI4ALL校友增加了900%。该图显示了从ROS下载的机器人操作系统(ROS)的二进制包的数量。随着时间的推移。ROS是一种广泛使用的机器人开源软件栈,被许多制造商和学术研究人员广泛使用。左轴是平均每月下载,而右轴是平均每月仅从独立IP地址下载。自2014年以来,总下载量和单次IP下载量分别增加了352%和567%。下图显示了自2012年以来访问ROS.org最多的五个地区。美国和欧洲在访问数量上排名第一,而后宫如懿传第三卷_高鹰生殖中心中国在访问增长速度上排名第一。访问量离前两名不远。2017年,来自中国的访问数量是2012年的18倍。org表示,来自中国的访问量增长是结构性的,而非中国市场和资源投资增加的结果。人工智能技术发展:虽然没有突破,但稳步提高目标识别精度的ImageNet竞赛将于2017年结束,因此AI指数报告小组继续根据已发表的论文跟踪当前目标识别水平(ImageNet 2012验证集)的发展。报告组指出,如果人工智能子领域的发展是以竞争为基础的,那么竞争的完成将导致难以衡量该领域技术发展的真实水平。幸运的是,数据集是开源的,因此可以在一定程度上保证评价的连续性。下图显示了目标识别的准确性。蓝线是ImageNet多年来的锦标赛结果,黄线是ImageNet验证集上相关算法的结果。可以看出,到2018年,在不匹配目标识别精度的情况下,目标识别算法的整体性能也有所提高。ImageNet训练时间ImageNet训练时间是指网络对ImageNet图像数据集进行高精度分类所需的时间。这个指示符表示大型网络完成AI任务的时间。由于图像分类是一个比较一般的有监督的学习任务,ImageNet的训练时间也在一定程度上反映了其他人工智能应用的训练时间。在一年半的时间里,ImageNet的训练时间从大约一个小时减少到大约四分钟。ImageNet的培训时间也反映了人工智能研究的产业化。减少ImageNet训练时间的因素包括算法创新和基础设施建设。从2017年6月到2018年11月,ImageNet的培训时间增加了16倍。下图显示了MS COCO竞赛实例分割的结果。在ImageNet竞赛之后,计算机视觉开始转向更复杂的推理任务,如用像素级精度定位对象(即,实例分割)和用像素级精度划分场景(语义分割)。自2015年以来,该算法在COCO竞赛中的平均精度提高了0.2点,相对提高了72%。下面的语义分析图表显示了人工智能系统在确定句子句法结构方面的性能。语义分析(Par.)是理解特定自然语言如问答的第一步。现在,它几乎完全通过深入学习来完成。自2003年以来,句子成分语义分析和F1评分水平相对提高了9个百分点或10%。下图显示了AI在英语和德语新闻翻译中的表现。从2008年到2018年,英德机器翻译的BLEU分数增加了3.5倍,而德英机器翻译的水平增加了2.5倍。应该指出的是,由于每年使用的测试集不同,这些分数并不完全可比。但BLEU总分有一定的参考意义。下面的机器问答ARC图显示了多年来AI2推理挑战(ARC)的结果。ARC数据集包含7787个真正的纯文本科学多选题(美国3-9年级,英语,通常有四个答案选项),它们被分成两组:高难度(挑战集,2590个问题)和低难度(简单集,5197个问题)。ARC基准在2018年4月发布。到11月,Easy Set机器的性能从63%提高到69%,Challenge Set机器的性能从27%提高到42%。下面的机器Q&A GLUE图显示了GLUE基准排名的结果。通用语言理解评估(GLUE)是一种新的基准测试,旨在测试自然语言理解(NLU)系统的水平,以完成一系列任务,并鼓励研究人员开发更通用的系统。GLUE包括九个子任务:两个单句测试(测量语法和情感),三个相似性和释义,以及四个自然语言推理,包括Winograd Schema Challenge。语料库的大小从小于10000到超过400000不等。测量包括精度/F1和马修斯相关系数。虽然基准测试仅在2018年5月发布,但是与最初的测试结果相比,当前的机器水平有了很大的提高,离非专业人员(大约90%)不远。创业投资继续有增无减,深造职位激增了35倍。下表显示了特定年份中由风险投资支持的美国私营企业的活跃数量。蓝色线(左轴)只显示AI初创企业,而灰色线(右轴)显示所有风险投资支持的初创企业,包括AI初创企业。这个图表描绘了每年一月份初创企业的总数。图表显示初创企业的数量逐年递增。从2015年1月到2018年1月,活跃的人工智能初创企业增长了2.1倍,而所有活跃的初创企业增长了1.3倍。在很大程度上,初创企业的总体增长保持相对稳定,而人工智能初创企业的数量呈指数增长。从2015年到2018年,美国活跃的人工智能初创企业的数量增加了2.1倍,而所有初创企业的总数增加了1.3倍。下表显示了风险投资公司(VC)在融资的所有阶段为活跃的美国初创企业提供的年度资本额。蓝色线(左轴)只显示对AI初创企业的融资,而灰色线(右轴)显示所有VC支持的初创企业的融资,包括AI初创企业。这些是年度数据,而不是逐年的累积数据。从2013年到2017年,AI风险投资增长了4.5倍,而所有风险投资增长了2.08倍。1997-2000年风险投资的繁荣可以用互联网泡沫来解释。2014年和2015年的小幅繁荣反映了这一时期的更快的经济增长。从2013年到2017年,AI初创企业的风险投资增长了4.5倍,而所有活跃初创企业的风险投资增长了2.08倍。下表显示了具有人工智能技能要求的每年的空缺数量以及空缺数量的相对增长。这里的人工智能技能并不相互排斥。虽然ML是最大的技能需求,但深度学习(DL)增长最快——从2015年到2017年,需要DL技能的职位空缺增加了35倍。就业中的性别差异:人工智能仍然是男人的游戏。下图显示了2017年AI职位空缺的男性和女性申请人。这些数据基于所需的技能统计数据,并不相互排斥。申请人数并不意味着整个行业的就业或代表性。在美国,男性求职者平均占人工智能求职者的71%,因为机器学习需要最多的求职者。平均而言,这主要是由机器学习的求职者驱动的。除了机器学习之外,深度学习和机器人技术比其他类别具有更大的性别差异。在美国,男性求职者平均占人工智能求职者总数的71%。下图显示了人工智能专利的数量和增长。人工智能专利一般使用IPC代码,属于认知和意义理解以及人机接口技术领域。2014年,大约30%的人工智能专利来自美国。其次是韩国和日本,它们各自拥有16%的人工智能专利。就发明人地区而言,韩国和台湾的增长最快,2014年的人工智能专利数量几乎是2004年的5倍。AI采用:下表显示了麦肯锡对2135名受访者的调查结果,每位受访者代表他们的组织作出回应。该图表描述了在至少一个功能或业务单元中使用AI功能的应答者的百分比。受访者可以选择各种人工智能能力。图表显示,虽然一些区域比其他区域更倾向于采用某些能力,但是AI能力在不同区域之间是相对平等的。我们期望人工智能的采用会随着时间而改变。AI采用:行业分析也是麦肯锡对2135名受访者的调查结果。下表描述了在特定业务功能中测试或采用AI能力的应答者的百分比。组织倾向于将人工智能能力纳穿越之古代风月乱_高鹰生殖中心入其行业中最有价值的功能。例如,金融服务主要将人工智能与风险相结合,而汽车工业在制造业使用人工智能,零售业在营销/销售中使用人工智能。下图显示了AI和机器学习(ML)是如何在公司盈利电话会议中提到的。这个分析只计算在纽约证券交易所上市的公司。AI和ML报告称,2015年IT收入有所增加。对于大多数其他行业,这种增长始于2016年。信息技术、非必需消费品、金融和医疗保健行业在收益会议上提到AI最多。工业机器人的年度安装情况按区域显示在机器人安装情况图中。第一个显示安装机器人最多的五个区域,第二个显示其他区域。2012年以来,中国安装的机器人数量每年增长500%,而韩国和欧洲的分别增长105%和122%。TensorFlow和AutoML定义了在Github(一种开源软件模式)上获得的星星数量。下图显示了Github上出现的AI和机器学习包的数量。在图中可以看到各种AI编程框架的流行程度。最近的两个趋势是大公司支持的框架越来越流行,比如Google的TensorFlow、Facebook的Pytorch、Amazon的mxnet和TensorFlow,它们在流行度上比其他语言显示出越来越明显的优势。Github上累积的星星(不包括Tensorflow)数量不同程度地增加了媒体对人工智能和机器学习的关注。下图显示了包含“AI”一词的文章在大众媒体文章中的比例,这些文章分为正面文章、负面文章和中性文章。自2016年初以来,关于人工智能的文章变得更“积极”,从2016年1月的12%上升到2016年7月的30%。从那时起,“积极”的文章所占比例已经达到30%左右。下面,美国、英国和加拿大的议会记录中提到“人工智能”和“机器学习”,说明政府部门对人工智能的关注。在这三个国家的议会中,自2016年以来,提及这两个术语的频率迅速上升。此外,“机器学习”在2016年以前很少被提及,并且相对于“人工智能”,参考文献的数量仍然很少。注意,由于比较的方法不同,此图表不适合进行跨界比较。我们建议在一段时间内比较一个国家内的趋势,而不是国家之间的趋势。下表自上而下地显示了美国、英国和加拿大的情况。人工智能的整体活力:学术界和工业界的动力仍然主要由风险投资驱动。为了探讨学术界和工业界AI相关活动的关系,我们首先从前几节中选取了一些有代表性的测量方法。特别地,我们关注Scopus发表的人工智能论文的数量、美国几所大学的人工智能和ML入门课程的学生数量,以及与人工智能相关的初创企业的风险投资。这些指标表明没有直接的比较。为了分析趋势之间的关系,我们从2010年开始标准化每个指标,并显示增长,而不是绝对数字。学术-产业动态人工智能活力指数将三个学术-产业指标(出版、课程招生和风险投资)汇总为一个度量标准,以量化人工智能作为一个领域的活力。像学术界-产业动力学一样,人工智能活动指数开始于2010年。AI活力指数主要受风险投资驱动。与其他两个指标相比,风险投资增长最快。红尘佳人如烟事_高鹰生殖中心这三个指标的权重相等。AI振动指数AI决策与技术和产品开发同样重要。所有这些硬数据对于理解人工智能的当前阶段、过去几年人工智能的进展以及未来人工智能的发展都是非常有帮助的。然而,当涉及到自动化和人工智能在更困难的领域,如刑事司法,边境巡逻检查,战争,我们还没有找到出路。在这些领域,绩效不如政府政策重要。人工智能无疑将继续变得更加复杂,但是在医院、教育系统、机场和警察部门能够可靠地使用这种软件之前,仍然存在许多障碍,包括技术障碍、偏见和安全障碍。但是人工智能仍然得到越来越多的应用。今年,亚马逊将其面部识别软件卖给了执法部门,而Google在被发现为美国国防部的一个名为Maven的无人机项目提供计算机视觉技术后陷入了巨大的争议。谷歌表示,一旦合同到期,它将从Maven退出。谷歌还发布了一系列人工智能伦理原则,包括承诺永远不要开发人工智能武器监测系统,或帮助任何违反“普遍接受的国际法和人权原则”的项目。但很显然,硅谷的领导人把人工智能看作一个极好的商机,而这些项目和合同是参与人工智能研究军备竞赛的经济回报。随着自动化的普及,大规模的失业不会很快到来,但作为一个社会,我们需要准备好改变工作性质,向更不稳定、更低的工资、缺乏医疗保险等保障工作转变。不是每个人都会立即失业。相反,随着时间的流逝,一些工作会被淘汰,而另一些则会变成半自动化的。有些工作总是需要有人的角色。工人的命运将取决于具体的雇主限制、劳动法律和法规,以及是否有足够的制度来确保人们进入新的角色或行业。例如,麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)去年11月的一份报告发现,到2030年,全球自动化可能导致8亿人失业,但只有大约6%的工作面临完全自动化的风险。美国智库全球发展中心(Center for Global Development)7月份发布了一份报告,重点讨论了人工智能和机器人自动化对全球劳动力市场的潜在影响。研究人员发现,对于完全自动化的影响几乎没有足够的准备工作,并且大多数讨论集中在特定市场中完全自动化的一般伦理和可行性上。”在决定哪些工作需要自动化时,盈利能力、劳动法规、工会和企业社会期望至少与技术限制同样重要。要可靠地衡量人工智能对社会的影响可能还为时过早——这个行业才刚刚开始,但我们需要对此有所准备,理解它的含义,以及人工智能将如何影响公共机构,如日常生活、工作、卫生保健、教育和执法,这些机构与人工智能研究和产品开发一样重要。只有对两者进行投资,我们才能使世界变得更加美好。

http://nanlebang.cnhttp://xianyoupei.cnhttp://xixiyuan.cnhttp://tienting.comhttp://www.crownfame.comhttp://www.022daiyun.nethttp://www.miandanchi.cnhttp://www.tech-donkey.cnhttp://www.chaolift.cnhttp://www.6daiyun.comhttp://www.daiyunar.comhttp://www.rourounan.cnhttp://www.sc56.com.cnhttp://www.88ki.cnhttp://www.wifih.cnhttp://www.sojan.cnhttp://www.jzkwd.cnhttp://www.hzyxlx.cnhttp://www.woaidx.cnhttp://www.samser.cnhttp://www.nbxss.cnhttp://www.ipeiju.cnhttp://www.ysushi.cnhttp://www.kukuac.cnhttp://www.znykw.cnhttp://www.mowing.cnhttp://www.fagom.cnhttp://www.bjsjrj.cnhttp://www.cmszst.cnhttp://www.cdhgw.cnhttp://www.beepyj.cnhttp://www.inbaw.cnhttp://www.nxljt.cnhttp://www.qhbbd.cnhttp://www.agih.cnhttp://xcmdanlizhu.com/plus/images/2019032511051729990181.htmlhttp://www.kaidabaozhuang.com/data/cache/2019032616263684327925.htmlhttp://whfengax.cn/2019032511514470775212.htmlhttp://bashuweifang.com/plus/img/2019032511135556106727.htmlhttp://www.scrxyl.com/data/tag/2019032511085775846509.htmlhttp://xingbian580.com/zhiwu/2011/1009/2019032511140614440005.htmlhttp://www.sczqdl.com/2019032511284921541024.htmlhttp://www.scrxyl.com/data/tag/2019032511062528126318.htmlhttp://m.jxzkzs.com/plus/img/2019032615015095185515.htmlhttp://www.jiningba.com/data/images/2019032511080183246294.htmlhttp://www.chaolift.cnhttp://www.jzkwd.cnhttp://www.inbaw.cnhttp://www.scrxyl.com/data/tag/2019032511085775846509.htmlhttp://www.jiningba.com/data/images/2019032511080183246294.html