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  • 科技在明年将会发生巨大的改变。想要了解前沿资讯吗?...目前,我们所了解信息是:世界上每年有 120 万人死于车祸,自动驾驶汽车(AVs)在这样的背景之下应运而生。其乐观的前景是可以确定的,因为 90

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    科技在明年将会发生巨大的改变。想要了解前沿资讯吗?著名设计公司 frog 做出的这些预测可能会让你了解一些 科技发展趋势。每一个领域都有一个设计师解释全部的细节。哪些东西已经出现在你们的视野中了呢?

    1. 自动驾驶领域的超凡表现

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    目前,我们所了解到的信息是:世界上每年有 120 万人死于车祸,自动驾驶汽车(AVs)在这样的背景之下应运而生。其乐观的前景是可以确定的,因为 90% 以上的交通事故都是由于人类过失造成的,但即使是那些对于自动驾驶最热衷的支持者们也知道自动驾驶汽车有时候也仍然可能会发生事故。所以自动驾驶应该如何继续发展才能避免这些问题呢?

    在车祸发生前的瞬间,自动驾驶汽车应该能够以一种完全非人类的方式巧妙地移动,起到保护生命安全的作用。人类并不是未来车辆的司机:他们是「贵重的货物」,相信自动驾驶的深度学习网络能够在各种情形之下保护他们的安全。从外面看,紧急避开前方路人或物体对于人类驾驶员来说是有难度的,但是在训练有素的人工智能的控制下,加上传感器集群的帮助,这样操作可能会更加理性一些,就好像有个专业保镖一样。

    想象这样的一个场景:一辆自动驾驶汽车可能会在开到十字路口前时突然鸣笛,以避免后面车速太快的人工驾驶车辆撞上来。这辆车在紧急避险模式(Emergency Evasive Mode)下甚至还可能让纵横的交通停下来,在快要进入十字路口的时候将交通信号灯变为红灯。这就不是智能汽车的问题了——这是关于智能群(smart swarms)为了实现保护生命安全的全球目标采取的一致行动。

    Frog 西雅图工作室的 Matt Conway 说,「自动驾驶汽车用电影特技一般的超凡表现挽救了一家五口的性命」,我们在几个月后说不定就会看到这样的头条新闻。

    2. 精准医学和大数据将成为医疗行业发展的两大助力

     

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    到目前为止,医疗行业还是采取通用型(one-size-fits-all)方式,但是如果我们能够根据看护人员和卫生保健专业人员收集到的数据点来评估治疗会怎么样呢?这就是精准医学,一种基于数据、算法和精准分子工具的新型医疗形式。

    例如,在精准医学方面处于领先地位的加州大学旧金山分校目前正在训练医生在诊断和治疗的过程中要和他们的病人进行不同的对话,以便于对他们的而社会、环境和经济等背景情况有所了解。精准医学将人们对医疗的关注点从识别症状到了解并治疗疾病机制。另外,精准医学还在环境和社会因素对健康的影响有所侧重。那些了解科技和医学目标的人能够为解读和联系这些数据点提供平台,在精准医学的价值链当中创造价值。

    3. 空间将会参与到人类活动当中

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    空间将不会再简单地为你的活动提供场所和支持——它们将会参与其中。建成的环境将逐渐成为一个进化和学习的系统,并与建筑美学和实用功能相结合。在一些低成本传感器的支持下,空间可以很容易地融入到环境当中,机器学习将会被用来识别使用模式,推荐空间进行重新配置以促进医疗卫生、零售、研究、制造、工作和居住空间的新发展。

    下面是一个情景如何在医疗中起作用的例子:医院会改变病房的布局,更新指示牌,为优化患者体验对灯光和音响进行个性化调整。这些都会根据患者当前的压力水平、病情严重程度、条件、日程、个人生活方式和健康数据进行设置。随着空间的学习和参与,这不但对患者的健康有利,对降低医院的花销也有作用。(Frog 西雅图工作室的 Chad Lundberg 和 Jud Holliday)

    4. 明年的最佳新艺术家

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    索尼的 CSL 研究实验室最近合成了上万张乐谱,创造了一首叫做「Daddy』s Car (https://youtu.be/LSHZ_b05W7o)」的歌,这首歌是由人工智能生成,又经过人类作曲家加以完善。从《暗黑破坏神》(Diablo)中随机生成的地牢到《无人深空》(No Man's Sky)中的无穷空间,我们已经感受到了视频游戏中程序化生成(procedural generation)所带来的影响。《Sunspring》是一部完全由人工智能进行编写的科幻短片,今年年初首次在伦敦电影节亮相。

    索尼创作的 Beatles 风的单曲确实是一种拙劣的模仿,在 YouTube 上虽不能高居榜首但已足够让人印象深刻,但能获得不错的观看量。《Sunspring》只是一个超越现实的小实验,那么要是达到正片应有的长度可能就有些困难了。但是如果说这首歌大受欢迎会怎样呢?这部电影拿了奥斯卡奖呢?什么时候你最喜欢的艺术家变成了人工智能?我们找到的这些写流行歌曲、短剧本的模仿算法将会继续发展并且处理更广泛、更多元的输入——交叉的旋律、语言以及来自我们物理和虚拟世界深处或者是一些不可能的角落的想象。(Frog 西雅图工作室的 Graeme Asher 和 Zach Marley)

    5. 合成食品和细胞农业(cellular agriculture)将成为主流

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    随着全球对减少温室气体排放、应对气候变化、抵制残忍屠杀动物制成的食品等的倡议,这场竞赛将决定未来人类蛋白质的摄取,可能会不涉及任何动物。我们看到有两个明显的产品种类已经开始成型:其中一个是基于植物提取蛋白质,重新进行加工并重新运用到产品当中,这同样会让我们有一种像是吃肉的体验感。另外,在组织工程学(tissue engineering)和合成生物学(synthetic biology)科技中的一些新突破也被运用到了在实验室环境下的食品制造当中——如肉、鸡蛋和奶制品等。

    2017 年,我们将会看到很多基于植物的肉类替代品在你当地的杂货店上市。这些食品要比那些纯素的食物更好,而且味道也更好。消费者可能会有这样的一个问题:感恩节的火鸡也是从一颗种子生长出来的吗?(Frog 奥斯汀工作室 Andreas Markdalen)

    6. 商业机器人将会得到长足发展

     

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    网络机器人 (Internet bots) 能够自动执行任务,功能也远远超过了一些简单的聊天应用,像是客户服务和日程安排等,它能通过很多不同的方式对商业带来深远影响。随着智能系统和自动化进一步发展为关键的商业功能提供支持,商业机器人会协调服务和业务推出,使之相互配合。在不远的将来我们一定可以看到这样的场景。

    想象一下,一个企业家,他的顾问建议他开始一次新的尝试,向老年时髦市场推销复古电动滑板。企业家将会把这个任务委托给一些商业机器人。研发机器人会把设计的挑选众包给随需应变的自由设计师,操作机器人会对合作的制造商和生产进度进行管理。随着商业机器人变得越来越智能,它们执行复杂操作任务的能力和进行数字控制平台服务的能力能够帮助新的企业家更快、更精准地扩大他们的投资规模。(Frog 纽约工作室的 Toshi Mogi)

    7. 让大脑去做不可能的事

     

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    虚拟现实疗法(virtual reality therapy,简称 VRT)已经不仅限于简单的在当前的背景之下分散大脑的注意力,还可以创造出多感官环境 (Multi-sensory environment),让大脑产生一些药物无法达到的生物效果。起初,我们会看到 VRT 在解决一些心理上的问题——治疗恐惧、上瘾和其他一些心理上的状况,但是很快我们就会看到这种治疗方法所带来的心理效果和实际治疗辅助效果,比如说 neurorehabilitation(神经康复)。

    Mindmaze 是这领域的领头人,他已经开始通过为中风病人创造虚拟的环境对他们进行治疗,这会让他们的大脑神经重新连接,让失去知觉的身体部位可以重新活动。随着创造虚拟环境的做法变得越来越普遍,我们将会看到这一领域的更多实验,也将会发现更多大脑可以做到的事情。未来,虚拟现实可能会成为患者的认知行为治疗(Cognitive Behavioral Therapy)和系统脱敏疗法(Systematic Desensitization)中关键的一部分。(Lillian Tse 的 Kyle Wolf)

    8. 海洋养殖业是最终的「蓝海战略」

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    随着世界人口的持续增长,人类需要从已经贫瘠不堪的土地和淡水资源中培育出更多的食物。或许我们能从海洋中找到一种可持续的解决方法。海带和双壳类的养殖,开放水域的渔业养殖会使我们获得大量的食物,免去了耕地,水或农药的使用。因为海洋养殖业不受其面积的约束,其空间能拓展到海底。

    从生产的角度来说,养殖和收获的新工具和新技术可以从网络上获得;从需求的角度来说,新的价值链和供给链正在升级,将这类海鲜带到更多的餐桌上,它们的口味也在变化。(Frog 波士顿工作室的 Patrick Kalaher)

    9. 耳内接口

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    从上世纪 80 年代开始,人类与计算机的交互通过用户界面(GUI)变得更为方便。然而,对屏幕疲劳以及从车到家居各种嵌入式技术显示出我们对超越视觉的新型界面的需求。例如汽车公司,有机会使用音频互动让司机的眼睛专注道路。Here One 这样的设备正在探索通过声音增强现实的可能性。最近,苹果透露了 AirPods,这款产品可能为世界上的一大群消费者提供独特的音频体验。2017 年将成为 AUI 的一年,也就是音频用户界面(Audio User Interface)。

    10. 无人机送货

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    卢旺达正在建立世界上首个无人机机场,以便于向需要的地方快速提供医药。相比于等待几个月修路,无人机能为城区外的人快速提供重要支援。这是在全球发展中国家和发达国家都正在发生的一个趋势——无人机送货。

    该领域的许多先行者不只是来自政府或大财团,还有个人。只需要数千美元,个人就能够体验这一强大的技术,比如识别非法偷猎者或地震后帮助寻找被埋儿童。无人机使得之前只有大机构使用卫星或直升机才能进行的人道主义救援变得可以让更多的机构和个人参与进来。无人机的定义是「无人驾驶飞机」(unmanned aircraft),但实际上是有人操控。明年,我们将看到更多的人推动这一趋势。(Frog 伦敦工作室的 Lillian Tse)

    11. 可延展型自动数据处理

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    为了做地图,当谷歌说他们打算让汽车驶过每一条路并记录感知到的所有事(音频、视频、天气报告以及交通)时,我们都觉得它疯了。使用数百万无人机或传感器收集信息听起来很轻松(相对而言)。但如今以自动化的方式搞清这些信息的意义还不太可能。快速对接当前现状和可延展的自动信息处理成为了公司做出成功的道路地图的一部分。

    可延展的自动数据处理已经接近到达黄金时期。天气监控、预测交通模式、在海洋中捕鱼、森林健康监测将会被各种公司所用到,而不只是谷歌与微软这样的大公司。(Frog 波士顿工作室的 Patrick Kalaher)

    12. 智能建筑

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    不仅只有智慧城市会利用传感器更有效的利用能源,建筑和高速公路也将由更智能的材料构造。从自然模式中学习,材料科学家和建筑师已经开发出了培植有细菌的砖块、制造出了能吸收二氧化碳的水泥,以及创造出了不使用任何降温设备(只使用风和阳光)的建筑。

    这一趋势可能成为城市的巨大机遇,包括像医院这样依赖大量电力的建筑。例如,MGM Resorts、Wynn、Las Vegas Sands 最近都配备了太阳能设备,表现出大公司在迈向可持续基础设施方面迈出了第一步,这既削减成本,又吸引环境友好型消费者。

    13. 按需 VR

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    随着 VR 逐渐为主流受众使用,生活娱乐场所和演出将被这种在家就能得到的低成本/高参与度的方式所取代。作为空席的弥补,或者为了追求更高的利润,2017 年娱乐产业可能会在演唱会等现场活动中寻求售卖 VR 票的方式,从在麦迪逊广场花园观看碧昂斯的演唱会到欧洲冠军联赛,也会为过去的表演开启 VR 分类。

    一个极其有趣的概念是 VR 微体验的概念,也就是让用户在时间与空间上进行换位,从而体验美好的小时刻,刷新感官。可以把这想象为心灵的一次快速经济的假期。

    届时,内容制造商能够在开放的社交市场上提供低成本、高质量的体验。对那些没有 VR 硬件的消费者而言,社区会在商场、交通枢纽以及公开场所提供 VR Stations。(Frog 纽约工作室的 Piet Aukeman 和 Sonny King)

    14. 软体机器人的崛起

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    如今的机器人大部分是由金属构成的硬体机器人,以一种明确、严格的方式进行运作。随着人类开始在日常生活中接触机器人,我们需要机器人以一种人性化的方式与我们进行交互以及触摸。

    在接下来几年,我们将看到使用与人类体肤接近材料的软体机器人。在产品中利用软体机器人已经有了一些进展,比如 SoftRobotics Gripper。更进一步的是,一些研发部门正在试验电活性聚合物(electro-active polymers),比如介电弹性体(dielectric elastomer),它会在电流通过时改变形状。我们将看到它们在众多产业中的应用。例如,我们会希望汽车配备软体机器人从而在交通上有更好的功能。在车间中,软体机器人能够增强我们的力度和准确度,从而有多余的能力进行有创造性与思想的行为。在医疗中,软体机器人可能不只是帮助我们治疗病人,也可能在病人身体内部发挥作用。软体机器人的变革是缓慢却巨大的。随着机器人变得更加柔软,它们将会以有趣且重要的方式融入我们的生活。

    15. 从机器学习中进行学习

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    数年来,机器学习持续出现在科技趋势列表中。但今年,我们将研究的是人类如何从与机器学习的交互中进行学习。AlphaGo 战胜世界级棋手李世乭成为了机器学习领域的一个里程碑。但在与 AlphaGo 的训练与对局中,人类棋手也变得更好。以其他的方式,我们也间接的从算法中进行了学习,无论是在调整 Spotify 算法的时顺便调整了我们的音乐品味,还是在观察神经网络学习方式时连带学习了大脑机制。

    在未来,因为我们利用人类的行为与选择帮助机器进行学习,我们也将接受人类从机器中学习的方式。观察计算机组合文字的方式是否有助于我们成为更有创造力的作家?假如我们能同时教授儿童与计算机进行翻译又会怎样?从机器学习中进行学习会对我们的教育与训练方式产生直接影响,培养出人类-机器学习的共生方法。

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  • 科技在明年将会发生巨大的改变。想要了解前沿资讯吗?著名设计公司 frog 做出的这些预测可能会让你...目前,我们所了解信息是:世界上每年有 120 万人死于车祸,自动驾驶汽车(AVs)在这样的背景之下应运而生。...

    科技在明年将会发生巨大的改变。想要了解前沿资讯吗?著名设计公司 frog 做出的这些预测可能会让你了解一些 2017 年的科技发展趋势。每一个领域都有一个设计师解释全部的细节。哪些东西已经出现在你们的视野中了呢?

    1. 自动驾驶领域的超凡表现

    目前,我们所了解到的信息是:世界上每年有 120 万人死于车祸,自动驾驶汽车(AVs)在这样的背景之下应运而生。其乐观的前景是可以确定的,因为 90% 以上的交通事故都是由于人类过失造成的,但即使是那些对于自动驾驶最热衷的支持者们也知道自动驾驶汽车有时候也仍然可能会发生事故。所以自动驾驶应该如何继续发展才能避免这些问题呢?

    在车祸发生前的瞬间,自动驾驶汽车应该能够以一种完全非人类的方式巧妙地移动,起到保护生命安全的作用。人类并不是未来车辆的司机:他们是「贵重的货物」,相信自动驾驶的深度学习网络能够在各种情形之下保护他们的安全。从外面看,紧急避开前方路人或物体对于人类驾驶员来说是有难度的,但是在训练有素的人工智能的控制下,加上传感器集群的帮助,这样操作可能会更加理性一些,就好像有个专业保镖一样。

    想象这样的一个场景:一辆自动驾驶汽车可能会在开到十字路口前时突然鸣笛,以避免后面车速太快的人工驾驶车辆撞上来。这辆车在紧急避险模式(Emergency Evasive Mode)下甚至还可能让纵横的交通停下来,在快要进入十字路口的时候将交通信号灯变为红灯。这就不是智能汽车的问题了——这是关于智能群(smart swarms)为了实现保护生命安全的全球目标采取的一致行动。

    Frog 西雅图工作室的 Matt Conway 说,「自动驾驶汽车用电影特技一般的超凡表现挽救了一家五口的性命」,我们在几个月后说不定就会看到这样的头条新闻。

    2. 精准医学和大数据将成为医疗行业发展的两大助力

    到目前为止,医疗行业还是采取通用型(one-size-fits-all)方式,但是如果我们能够根据看护人员和卫生保健专业人员收集到的数据点来评估治疗会怎么样呢?这就是精准医学,一种基于数据、算法和精准分子工具的新型医疗形式。

    例如,在精准医学方面处于领先地位的加州大学旧金山分校目前正在训练医生在诊断和治疗的过程中要和他们的病人进行不同的对话,以便于对他们的而社会、环境和经济等背景情况有所了解。精准医学将人们对医疗的关注点从识别症状到了解并治疗疾病机制。另外,精准医学还在环境和社会因素对健康的影响有所侧重。那些了解科技和医学目标的人能够为解读和联系这些数据点提供平台,在精准医学的价值链当中创造价值。

    3. 空间将会参与到人类活动当中

    空间将不会再简单地为你的活动提供场所和支持——它们将会参与其中。建成的环境将逐渐成为一个进化和学习的系统,并与建筑美学和实用功能相结合。在一些低成本传感器的支持下,空间可以很容易地融入到环境当中,机器学习将会被用来识别使用模式,推荐空间进行重新配置以促进医疗卫生、零售、研究、制造、工作和居住空间的新发展。

    下面是一个情景如何在医疗中起作用的例子:医院会改变病房的布局,更新指示牌,为优化患者体验对灯光和音响进行个性化调整。这些都会根据患者当前的压力水平、病情严重程度、条件、日程、个人生活方式和健康数据进行设置。随着空间的学习和参与,这不但对患者的健康有利,对降低医院的花销也有作用。(Frog 西雅图工作室的 Chad Lundberg 和 Jud Holliday)

    4. 明年的最佳新艺术家

    索尼的 CSL 研究实验室最近合成了上万张乐谱,创造了一首叫做「Daddy』s Car (https://youtu.be/LSHZ_b05W7o)」的歌,这首歌是由人工智能生成,又经过人类作曲家加以完善。从《暗黑破坏神》(Diablo)中随机生成的地牢到《无人深空》(No Man's Sky)中的无穷空间,我们已经感受到了视频游戏中程序化生成(procedural generation)所带来的影响。《Sunspring》是一部完全由人工智能进行编写的科幻短片,今年年初首次在伦敦电影节亮相。

    索尼创作的 Beatles 风的单曲确实是一种拙劣的模仿,在 YouTube 上虽不能高居榜首但已足够让人印象深刻,但能获得不错的观看量。《Sunspring》只是一个超越现实的小实验,那么要是达到正片应有的长度可能就有些困难了。但是如果说这首歌大受欢迎会怎样呢?这部电影拿了奥斯卡奖呢?什么时候你最喜欢的艺术家变成了人工智能?我们找到的这些写流行歌曲、短剧本的模仿算法将会继续发展并且处理更广泛、更多元的输入——交叉的旋律、语言以及来自我们物理和虚拟世界深处或者是一些不可能的角落的想象。(Frog 西雅图工作室的 Graeme Asher 和 Zach Marley)

    5. 合成食品和细胞农业(cellular agriculture)将成为主流

    随着全球对减少温室气体排放、应对气候变化、抵制残忍屠杀动物制成的食品等的倡议,这场竞赛将决定未来人类蛋白质的摄取,可能会不涉及任何动物。我们看到有两个明显的产品种类已经开始成型:其中一个是基于植物提取蛋白质,重新进行加工并重新运用到产品当中,这同样会让我们有一种像是吃肉的体验感。另外,在组织工程学(tissue engineering)和合成生物学(synthetic biology)科技中的一些新突破也被运用到了在实验室环境下的食品制造当中——如肉、鸡蛋和奶制品等。

    2017 年,我们将会看到很多基于植物的肉类替代品在你当地的杂货店上市。这些食品要比那些纯素的食物更好,而且味道也更好。消费者可能会有这样的一个问题:感恩节的火鸡也是从一颗种子生长出来的吗?(Frog 奥斯汀工作室 Andreas Markdalen)

    6. 商业机器人将会得到长足发展

    网络机器人 (Internet bots) 能够自动执行任务,功能也远远超过了一些简单的聊天应用,像是客户服务和日程安排等,它能通过很多不同的方式对商业带来深远影响。随着智能系统和自动化进一步发展为关键的商业功能提供支持,商业机器人会协调服务和业务推出,使之相互配合。在不远的将来我们一定可以看到这样的场景。

    想象一下,一个企业家,他的顾问建议他开始一次新的尝试,向老年时髦市场推销复古电动滑板。企业家将会把这个任务委托给一些商业机器人。研发机器人会把设计的挑选众包给随需应变的自由设计师,操作机器人会对合作的制造商和生产进度进行管理。随着商业机器人变得越来越智能,它们执行复杂操作任务的能力和进行数字控制平台服务的能力能够帮助新的企业家更快、更精准地扩大他们的投资规模。(Frog 纽约工作室的 Toshi Mogi)

    7. 让大脑去做不可能的事

    虚拟现实疗法(virtual reality therapy,简称 VRT)已经不仅限于简单的在当前的背景之下分散大脑的注意力,还可以创造出多感官环境 (Multi-sensory environment),让大脑产生一些药物无法达到的生物效果。起初,我们会看到 VRT 在解决一些心理上的问题——治疗恐惧、上瘾和其他一些心理上的状况,但是很快我们就会看到这种治疗方法所带来的心理效果和实际治疗辅助效果,比如说 neurorehabilitation(神经康复)。

    Mindmaze 是这领域的领头人,他已经开始通过为中风病人创造虚拟的环境对他们进行治疗,这会让他们的大脑神经重新连接,让失去知觉的身体部位可以重新活动。随着创造虚拟环境的做法变得越来越普遍,我们将会看到这一领域的更多实验,也将会发现更多大脑可以做到的事情。未来,虚拟现实可能会成为患者的认知行为治疗(Cognitive Behavioral Therapy)和系统脱敏疗法(Systematic Desensitization)中关键的一部分。(Lillian Tse 的 Kyle Wolf)

    8. 海洋养殖业是最终的「蓝海战略」

    随着世界人口的持续增长,人类需要从已经贫瘠不堪的土地和淡水资源中培育出更多的食物。或许我们能从海洋中找到一种可持续的解决方法。海带和双壳类的养殖,开放水域的渔业养殖会使我们获得大量的食物,免去了耕地,水或农药的使用。因为海洋养殖业不受其面积的约束,其空间能拓展到海底。

    从生产的角度来说,养殖和收获的新工具和新技术可以从网络上获得;从需求的角度来说,新的价值链和供给链正在升级,将这类海鲜带到更多的餐桌上,它们的口味也在变化。(Frog 波士顿工作室的 Patrick Kalaher)

    9. 耳内接口

    从上世纪 80 年代开始,人类与计算机的交互通过用户界面(GUI)变得更为方便。然而,对屏幕疲劳以及从车到家居各种嵌入式技术显示出我们对超越视觉的新型界面的需求。例如汽车公司,有机会使用音频互动让司机的眼睛专注道路。Here One 这样的设备正在探索通过声音增强现实的可能性。最近,苹果透露了 AirPods,这款产品可能为世界上的一大群消费者提供独特的音频体验。2017 年将成为 AUI 的一年,也就是音频用户界面(Audio User Interface)。

    10. 无人机送货

    卢旺达正在建立世界上首个无人机机场,以便于向需要的地方快速提供医药。相比于等待几个月修路,无人机能为城区外的人快速提供重要支援。这是在全球发展中国家和发达国家都正在发生的一个趋势——无人机送货。

    该领域的许多先行者不只是来自政府或大财团,还有个人。只需要数千美元,个人就能够体验这一强大的技术,比如识别非法偷猎者或地震后帮助寻找被埋儿童。无人机使得之前只有大机构使用卫星或直升机才能进行的人道主义救援变得可以让更多的机构和个人参与进来。无人机的定义是「无人驾驶飞机」(unmanned aircraft),但实际上是有人操控。明年,我们将看到更多的人推动这一趋势。(Frog 伦敦工作室的 Lillian Tse)

    11. 可延展型自动数据处理

    为了做地图,当谷歌说他们打算让汽车驶过每一条路并记录感知到的所有事(音频、视频、天气报告以及交通)时,我们都觉得它疯了。使用数百万无人机或传感器收集信息听起来很轻松(相对而言)。但如今以自动化的方式搞清这些信息的意义还不太可能。快速对接当前现状和可延展的自动信息处理成为了公司做出成功的道路地图的一部分。

    可延展的自动数据处理已经接近到达黄金时期。天气监控、预测交通模式、在海洋中捕鱼、森林健康监测将会被各种公司所用到,而不只是谷歌与微软这样的大公司。(Frog 波士顿工作室的 Patrick Kalaher)

    12. 智能建筑

    不仅只有智慧城市会利用传感器更有效的利用能源,建筑和高速公路也将由更智能的材料构造。从自然模式中学习,材料科学家和建筑师已经开发出了培植有细菌的砖块、制造出了能吸收二氧化碳的水泥,以及创造出了不使用任何降温设备(只使用风和阳光)的建筑。

    这一趋势可能成为城市的巨大机遇,包括像医院这样依赖大量电力的建筑。例如,MGM Resorts、Wynn、Las Vegas Sands 最近都配备了太阳能设备,表现出大公司在迈向可持续基础设施方面迈出了第一步,这既削减成本,又吸引环境友好型消费者。

    13. 按需 VR

    随着 VR 逐渐为主流受众使用,生活娱乐场所和演出将被这种在家就能得到的低成本/高参与度的方式所取代。作为空席的弥补,或者为了追求更高的利润,2017 年娱乐产业可能会在演唱会等现场活动中寻求售卖 VR 票的方式,从在麦迪逊广场花园观看碧昂斯的演唱会到欧洲冠军联赛,也会为过去的表演开启 VR 分类。

    一个极其有趣的概念是 VR 微体验的概念,也就是让用户在时间与空间上进行换位,从而体验美好的小时刻,刷新感官。可以把这想象为心灵的一次快速经济的假期。

    届时,内容制造商能够在开放的社交市场上提供低成本、高质量的体验。对那些没有 VR 硬件的消费者而言,社区会在商场、交通枢纽以及公开场所提供 VR Stations。(Frog 纽约工作室的 Piet Aukeman 和 Sonny King)

    14. 软体机器人的崛起

    如今的机器人大部分是由金属构成的硬体机器人,以一种明确、严格的方式进行运作。随着人类开始在日常生活中接触机器人,我们需要机器人以一种人性化的方式与我们进行交互以及触摸。

    在接下来几年,我们将看到使用与人类体肤接近材料的软体机器人。在产品中利用软体机器人已经有了一些进展,比如 SoftRobotics Gripper。更进一步的是,一些研发部门正在试验电活性聚合物(electro-active polymers),比如介电弹性体(dielectric elastomer),它会在电流通过时改变形状。我们将看到它们在众多产业中的应用。例如,我们会希望汽车配备软体机器人从而在交通上有更好的功能。在车间中,软体机器人能够增强我们的力度和准确度,从而有多余的能力进行有创造性与思想的行为。在医疗中,软体机器人可能不只是帮助我们治疗病人,也可能在病人身体内部发挥作用。软体机器人的变革是缓慢却巨大的。随着机器人变得更加柔软,它们将会以有趣且重要的方式融入我们的生活。

    15. 从机器学习中进行学习

    数年来,机器学习持续出现在科技趋势列表中。但今年,我们将研究的是人类如何从与机器学习的交互中进行学习。AlphaGo 战胜世界级棋手李世乭成为了机器学习领域的一个里程碑。但在与 AlphaGo 的训练与对局中,人类棋手也变得更好。以其他的方式,我们也间接的从算法中进行了学习,无论是在调整 Spotify 算法的时顺便调整了我们的音乐品味,还是在观察神经网络学习方式时连带学习了大脑机制。

    在未来,因为我们利用人类的行为与选择帮助机器进行学习,我们也将接受人类从机器中学习的方式。观察计算机组合文字的方式是否有助于我们成为更有创造力的作家?假如我们能同时教授儿童与计算机进行翻译又会怎样?从机器学习中进行学习会对我们的教育与训练方式产生直接影响,培养出人类-机器学习的共生方法。 

      

    原文发布时间为:2017年7月6日


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  • 上图中的发报电键曾于1844年通过巴尔的摩-华盛顿这条被视作原型的电报线路发送了一条名噪一时的信息“上帝创造了什么”。(图片来源:史密森美国艺术博物馆) 就职业而言,塞缪尔·摩尔斯是位艺术家,但对世界而言...

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    上图中的发报电键曾于1844年通过巴尔的摩-华盛顿这条被视作原型的电报线路发送了一条名噪一时的信息“上帝创造了什么”。(图片来源:史密森美国艺术博物馆)


    就职业而言,塞缪尔·摩尔斯是位艺术家,但对世界而言,他最为人熟知的莫过于连接起“.”和“-”,并从此改变了人们的交流方式。


    现今,我们不知不觉中突破了时空。坐在旅行车后座上,只需动动手指,即刻便能畅游以太网,甚至原地环行世界。我们习惯了魔术师的那一套,也惯会做时间之主。好吧,或许有些言过其实了,但你懂得。


    这些定义了一个时代的奇妙的信息通讯技术,源自于一些最基本的科学原理,18世纪电报机的发明是它的首次亮相。即便如此,电报机也是有“祖先”的。最初,“电报”这一字眼儿的字面意是“在远方写信”,特指18世纪法国的查博兄弟发明的一种中继通信系统。查博信号标有一系列信号塔组成,塔顶装有三个旋转的信号棒或信号板,可移动至近200个指定位置,每一处都有其特定数值或含义。信息可以从一座塔或山(从此,就有了“电报山”一说)传至15英里以外的另一处,实现远距离信号传送。操作者利用望远镜来观察、解读信息,之后用力启动己方的信号板到指定位置,顺着线路向远方传达信息。


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    画面所呈现的是一个信号转播系统。


    这是“遣送信使”的最快方式。19世纪早期,年轻却又疲于战争的美国政府拿出3万美金(今天大概是44万美金)悬赏能够建造出覆盖面达1000英里的信号电报系统的能人。这似乎是一项不可能的任务,人们大都无视并迅速忘却,然挑战从未撤除。多年后的1837年,塞缪尔·摩尔斯或许会听说这个悬赏,带着那看似是魔法或是骗局的一项发明走近国会。


    今天摩尔斯最为人知的是以他名字命名的“.”/“-”编码系统,这或许有失公允,但塞缪尔·费恩利·布利斯·摩尔斯起先却是名前程似锦的画家。直到1815年,青年摩尔斯作为肖像画师,生活顺风顺水。然而,一如年轻艺术家总会遇到的桥段(更别提刚建国的国家了),接下来的几年间,随着摩尔斯在美国和欧洲两地来回跑,他的财运几度大起大落。最后,画作《卢浮宫》收笔后,他希望这能成为美国人民从未见过的杰出作品。1832年,摩尔斯登上了“萨利号”,走水路返回美国。但就是这一个月的航行中,他的生命轨迹发生了“急转弯”。


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    上述素描是摩尔斯在“萨利号”上所画,图纸所显现的是早期的且稍带幼稚的设想:用电流控制指针运动。(图片来源:美国科学与发明)


    “萨利号”上,摩尔斯和一同行的乘客聊到了最近有关电磁学的实验。尽管对此发现背后的科学原理一无所知,他还是对通过导线传送编码信息的可能性兴致勃勃。摩尔斯脑洞大开的画了几幅素描,刻画了小指针在电磁铁的磁场中转录初始编码的一景,并下定决心上岸后要使之成为现实。下船之际,他郑重其事的告诉船长,“如果你听说‘电报’成为一大世界奇迹,记着它是在‘萨利号’上诞生的。”


    之后的五年多来,摩尔斯一边慢慢完善蓝图,一边画画、在纽约大学教书,穷的怡然自得。毫无悬念的是,摩尔斯阅读电学书籍时一窍不通,在电报的早期发明过程中也是屡试屡败,屡败屡试。尽管历史流行让以一己之力改变世界的天才成迷,但也有不少人对电报的发明持批判态度。


    列奥纳德·盖尔是纽约大学的一名化学讲师,他指导纠结的摩尔斯制作最简单的电磁铁,帮着他组装能够发送信号到1000英尺处的简易装置。约瑟夫·亨利是电磁学的先驱,他发明了电子继电器,使电报信号远距离传输变为可能(后来他成为史密森博物馆第一任秘书)。阿尔弗莱德·维尔也做出了巨大贡献,身为摩尔斯助手和赞助人之子的他主要负责建立由“.”、“-”组成的编码系统,该系统最终以摩尔斯的名字命名。


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    上图所示为出自阿尔弗莱德·维尔之手的电磁电报机和“希腊首字母”版本的摩尔斯电码。(图片来源:史密森学会档案馆)


    1837年,摩尔斯已经完成了他在“萨利号”上所绘制的装置原型。从画架上的图纸到实物,虽然模型过于庞大,且粗制滥造到不可思议,但却运作成功了。


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    上图为摩尔斯的电报机原型。信息通过一系列金属触点(每一金属触点代表一个字母)敲击键盘,推动下方一木质杠杆(如图片底部所示)进行传送;触点和间隔断开,形成通路,信号通过导线发送到一个由电磁铁、铅笔和滚动纸带组成的同样复杂的装置。收报机再将发报机发出的一系列波信号(表现为波峰和波谷)提取出来。


    该原型事实上只是一个概念验证,用来给摩尔斯赚政府早前发出的3万美金的悬赏。国会小气吧啦的赞助了该项目,而到了1844年,名噪一时的首条电报信息“上帝创造了什么”完成了从巴尔的摩到华盛顿40英里的即时传送。美国就此跨入信息时代,一个电报“大爆炸”的时代。短短20年间,长达2.3万英里的电报线路遍布美国,对其西部的开发产生深远影响。新行业诞生了,线路安装和维修的新职业也应运而生。


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    上图为1844年巴尔的摩发往华盛顿的首条电报信息。(图片来源:维基共享资源)


    虽然所有专利最后都是以摩尔斯的名字命名,但却是世人所不知的维尔想出了人们熟悉的发报电键,也是他将电报机小型化,便于实际操作。摩尔斯和维尔在长期的合作中,还设计出几款其他的电报机,并在法庭上花费了大把时间以确保他们的专利权不受侵害。

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    上图所示为维尔设计的两款电报接收装置,用指针将“.”和“-”打印出来。


    其他发明家和设计师围绕着摩尔斯的专利总能有所创新,要么有改进,最不济也搞出个专用电报机来。


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    左图为亚历山大·贝恩的化学电报机,用做过处理的纸来接收传输的电信号,其速度之快超越摩尔斯的任何一款机械设计。右图为大卫·爱德华·修格斯的印刷式电报机,用简单的琴键打出要传送的信息。


    各式各样的机械设计了又弃用;运营公司组建了又解散;线路搭成了又破坏;只有电报生命还在继续,缓缓地连接起整个国家,大力推动西部扩张。到了19世纪60年代,西部联盟电报公司突然跳出来买下了大部分专利,对各电报设计进行优势重组,给现今的州际电报网下达指令。这还是19世纪的美国首次打破时空限制,突然间再远的距离看起来也没那么远了。


    原文发布时间为:2016-04-09

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  • 近日,全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartne公布了即将在2018年对大部分企业机构产生显著影响的首要战略科技发展趋势,人工智能依旧是瞩目的焦点。 本次公布的2018年十大战略科技发展趋势,前三个战略...

    近日,全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartne公布了即将在2018年对大部分企业机构产生显著影响的首要战略科技发展趋势,人工智能依旧是瞩目的焦点。



    本次公布的2018年十大战略科技发展趋势,前三个战略科技发展趋势探讨了人工智能与机器学习将如何渗透至几乎任意领域,并代表着未来五年内技术提供商的一个主战场。


    随后的四个趋势集中于混合数字与物理世界,以打造一个沉浸式、数字增强型环境。

    最后三个趋势则指的是利用不断扩大的人员与商业规模以及设备、内容、服务之间的连接,实现数字化业务成果。




    智能

    1 、人工智能基础

    至少到2020年之前,创建能够自我学习、调整并有望自主行动的系统都是技术提供商的一个重要战场。直到2025年,利用人工智能助力决策、重塑商业模式与生态系统、重建客户体验的能力都将是数字化计划取得成功的关键推动力。


    2 、智能应用与分析

    在今后几年里,几乎任一应用与服务都将采用一定程度的人工智能。其中某些应用将成为真正的智能应用,若无人工智能与机器学习,这些应用程序将无法存在。其他一些则将潜在利用人工智能,从幕后提供智能。智能应用在人类与系统之间搭起了一个全新智能中间层,有望改变工作的本质以及工作场所的结构。


    在广大软件与服务市场内,人工智能已成为下一个关键领域,包括企业资源规划(ERP)的各个方面。套装软件与服务提供商应表明将如何通过高级分析、智能流程和先进的用户体验等形式通过人工智能为新版本增加商业价值。


    3、智能物件

    智能物件是指摒弃严密的编程模型,转而利用人工智能实现高级行为并更加自然地与周围环境及人类进行互动的实物。人工智能正在大力推动全新智能物件(如:自动驾驶车辆、机器人与无人机)的进步并为许多既有物件(例如与消费者及工业系统相连接的物联网)带来更强功能。


    拓 展

    所谓的AI,目前来说主要是狭义上的AI对人类的影响。具体来说是指通过机器学习的方法,经过大规模的训练和建模,让AI系统可以专注的做好某件特定的事情。


    这种特定的事情比如说安全防卫,比如说自动驾驶,比如说语言翻译,又比如说无人商店等等。


    从目前来看,AI的基础理论的发展,和突破性进展,会局限在这种狭义的AI的范畴内。我们并不能够很迅速的见到AI可以成为一个通用型的类似于人类的AI。


    在这个基础上,智能的APP和分析能力会是软件发展的一个重要方向。智能APP相对来说比较好理解。打车软件能够智能识别出打车人要去的地方,并给出建议。客服机器人可以智能的识别语义并解决客户的问题。诸如此类的场景,会成为2018年AI使用的重要场所。


    人工智能和APP的整合并非新鲜事。谷歌今年推出来的大量应用里都体现了谷歌对人工智能技术的理解。比如说谷歌语音助手,就具备了相当程度的智能和上下文理解能力。


    而另外一个东西就是有智能的物品。其实这个主要还是指智能硬件,比如智能家居智能车等等。


    有关Intelligent Things的竞争可谓如火如荼。亚马逊刚升级了自己的Echo音箱,而谷歌的Google Home也接踵而来。接下来的微软很快就会发布和其合作伙伴一起造的音箱了。相比较一下苹果在这方面略显落伍。


    Gartner认为2018年会是智能硬件爆发的一年。在2018年里我们会越来越见到各种各样的带有智能的硬件。这些硬件也会逐渐改变我们的生活。


    数字

    4 、数字孪生

    数字孪生是指以数字化方式再现真实的实体或系统。在今后三至五年内,物联网项目背景下的数字孪生尤其前途光明,并于当前引领着人们对于数字孪生的兴趣。精心设计的资产数字孪生有望极大地改进企业决策。这些数字孪生与其真实的对应物相关联,并用于了解物件或系统的状态、响应变化、改进运营并提升价值。首先,各企业机构将只是实施数字孪生,然后随着时间的推移而不断改进它们,提高其收集数据、反映正确数据、应用正确分析与规则并有效响应商业目标的能力。


    5 、从云到边缘

    边缘计算(Edge computing)描述了一种计算拓扑,在这种拓扑结构中,信息处理、内容收集与交付均在邻近此类信息的源头完成。连接与延迟挑战、带宽限制以及嵌入边缘的更强大功能均支持分布式模式。各企业应着手将边缘设计模式用于基础设施架构之中——对于拥有大量物联网元素的企业尤其如此。


    虽然许多人将云与边缘视作竞争方法,但云实际上是一种计算方式,在这种情况下,可弹性扩展的技术功能以服务形式交付,且天生就无需集中模式。


    6、 会话式平台

    在人类与数字化世界互动方面,会话式平台将推动下一个重大模式转变。诠释意图的负担从用户交给了计算机。该平台接收用户的问题或命令,然后通过执行某些功能、展现某些内容或询问更多输入信息来响应。在接下来的几年内,会话界面将成为用户互动的一个首要设计目标,并通过专用硬件、核心操作系统特性、平台及应用来实现。


    7、 沉浸式体验

    会话式界面正在改变人们控制数字世界的方式,而虚拟、增强和混合现实(virtual, augmented and mixed reality)则在改变人们观察和与数字世界互动的方式。目前,虚拟现实和增强现实市场尚不成熟,还处于碎片化阶段。不过,人们对该领域的兴趣非常浓厚,因而催生了视频游戏和360度球幕视频等诸多新奇的虚拟现实应用,然而这些高级娱乐应用目前能产生的商业价值微乎其微。为了推动实现真正有形的商业效益,各企业必须审视特定的虚拟现实和增强现实应用的真实场景,以提高员工的工作效率,同时优化设计、培训和可视化过程。


    作为一种融合并拓展了虚拟现实和增强现实技术功能的沉浸式体验类型,混合现实应运而生。作为一种特别的沉浸式体验,这种技术十分引人注意,因为它优化了界面以更好匹配人们观察并与世界互动的方式。混合现实跨度极大,包括用于增强或虚拟现实的头盔式显示器以及智能手机、基于平板的增强现实和环境传感器的应用等。混合现实代表了人们观察并与数字世界互动的范围。


    网格

    8、 区块链

    区块链正在从数字货币基础架构向数字化平台转变。区块链技术与现有的集中式交易和记录机制截然不同,可作为已有企业和初创公司发展颠覆式数字化业务的基础。虽然有关区块链的宣传都集中于金融服务行业,但区块链在其它一些领域也有潜在的应用前景,比如政府部门、医疗保健、制造业、媒体发布、身份识别、所有权登记服务和供应链等。虽然区块链前景可观且无疑会带来颠覆式影响,但是对区块链的展望胜过区块链的现实,而且许多相关技术在未来两到三年内难以成熟。


    9、 事件驱动

    数字化业务的核心围绕以下理念,即:企业总是保持高度敏感,随时准备探索利用全新的数字化业务时刻。业务事件可以是数字表达的任何事物,反映出明显的新状态或状态变化,比如完成订单或飞机着陆等。借助事件代理(event brokers)、物联网、云计算、区块链、内存数据管理(in-memory data management)和人工智能,人们可以更迅速地发现业务事件并进行更加详细的分析。不过,如果缺乏文化和领导力变革,技术本身也难以实现事件驱动模式的全部价值。数字化业务促使IT领导者、规划者和架构者从本身需求出发去积极地采用事件思维(event thinking)。


    10、 持续自适应风险和信任

    为了确保数字化业务计划面对高级定向攻击时仍能有效实施,安全和风险管理领导者必须采用一种持续自适应风险和信任评估(CARTA)方法,以实现基于风险和信任且带有适应性反应的实时决策。安全基础架构必须在任何地方都具有自适应性,以便更好地利用机会并管理风险,从而确保安全性能够跟上数字化业务的速度。


    作为持续自适应风险和信任评估的一部分,各企业机构必须克服安全团队和应用团队之间的障碍,就像DevOps工具和流程弥合开发和运营之间的差别一样。信息安全架构师应尝试从多点协同将安全测试融入DevOps工作流程之中,在此过程中,他们必须以十分透明的方式与开发人员合作,并且保持DevOps的团队合作、敏捷性和速度以及开发环境的灵活性,从而实现“DevSecOps”。运行时,持续自适应风险和信任评估也可与诱捕技术(deception technology)等联合应用。虚拟化和软件定义网络等技术进步已使“自适应蜜罐技术”(adaptive honeypot)的部署、管理和监控变得更加容易,而后者是网络诱捕的基本组成部分。

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