據 The Information 報導,Intel 確認計劃關閉新設備部門(New Devices Group),並且停止研發 Vaunt 智慧眼鏡,部門 200 多人將面臨裁員。 繼續閱讀..
Intel 計劃終止 Vaunt 智慧眼鏡專案,關閉新設備部門 |
| 作者 雷峰網|發布日期 2018 年 04 月 20 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 穿戴式裝置 |
結合 AI 與 DIY 概念,Google AIY 專案再推出語音及視覺套件 |
| 作者 Nana Ho|發布日期 2018 年 04 月 19 日 12:30 | 分類 AI 人工智慧 , Google , 會員專區 | edit |
Google 在去年推出了「AIY Projects」,將 Raspberry Pi 與配件、軟體和必備的紙板搭配使用,巧妙的將 AI 與 DIY 玩法結合,讓使用者能夠製作出專屬的 Google Assistant 智慧音響,近期 Google 又為 AIY 推出視覺和語音套件的改進版本,讓使用者能夠更簡單上手。 繼續閱讀..
學生上課宿舍網路流量低自動關了!Aruba 無線網路方案做到因應不同狀況的彈性管理 |
| 作者 陳 瑞霖|發布日期 2018 年 04 月 18 日 18:59 | 分類 AI 人工智慧 , 會員專區 | edit |
對於網路使用者來說,在一個大的地方,像是校園、大型公司園區,都想要沒有中斷的網路體驗。如果不幸要登入重連的狀況,使用者一定會感到不悅。HPE 旗下無線網路設備方案商 Aruba ,則在台灣舉行的 Atmosphere Local 大會上,展示他們在大型、密集的網路環境,如校園、醫院的優異連網能力。另外配合近年 IT 趨勢,Aruba 也展示他們行動優先架構 (Mobile First Architecture),AI 自動化智慧管理網路狀態,以及數位工作場所 (Smart Digital Workplace)。 繼續閱讀..
IBM 2018 年首季營收合乎預期,全年營運展望不佳衝擊股價跌 5% |
| 作者 Atkinson|發布日期 2018 年 04 月 18 日 9:40 | 分類 AI 人工智慧 , Big Data , 伺服器 | edit |
藍色巨人 IBM 在台北時間 18 日凌晨公布了 2018 年第 1 季的財報。根據財報顯示,IBM 第 1 季的營收為 190.72 億美元,比 2017 年同期的 181.55 億美元成長 5%,不計算匯率變動的影響,與2017年同期持平。稅後凈利為 16.79 億美元,比 2017 年同期的 17.50 億美元下降 4%。整體來說,雖然 IBM 第 1 季調整後每股 EPS 及營收都超出華爾街分析師預期,但全年獲利展望則不如預期,導致其盤後股價下跌逾 5%。
Google 重量級醫療 AI 成果:擴增實境顯微鏡可即時分析病理切片 |
| 作者 雷峰網|發布日期 2018 年 04 月 18 日 8:15 | 分類 AI 人工智慧 , Google , xR/AR/VR/MR | edit |
深度學習技術近來在眼科、皮膚科、放射科和病理科等醫學學科領域展現出了極大的應用前景,它可以為世界各地的患者提供更加精準、可用的高品質醫療服務。Google 近期也發表了一項研究成果,該成果顯示,卷積神經網路檢測淋巴結中的乳腺癌轉移準確率,可以媲美一名訓練有素的病理學家。 繼續閱讀..
蘋果計畫運用機器學習持續改善「Hey Siri」功能 |
| 作者 Nana Ho|發布日期 2018 年 04 月 17 日 17:23 | 分類 AI 人工智慧 , Apple , 手機 | edit |
Apple 的 Siri 可以說是最著名的語音助手之一,其中不必按按鈕便能向 Siri 下指令的「Hey Siri」功能也受到許多好評,近日在部落格中,Siri 團隊除了表示計畫運用機器學習持續改進這項功能,也解釋了 iOs 設備的 Hey Siri 功能的運作方式,以及未來計畫持續改進的目標。 繼續閱讀..
撲克臉終結時代將臨?感測技術下真實情緒無所遁形 |
| 作者 Emma stein|發布日期 2018 年 04 月 16 日 17:16 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 會員專區 | edit |
未來,人們恐怕很難再用另一張表情掩飾自己真正的情緒。就算你開始避免使用社群網站,穿梭在路上的你仍可被結合人工智慧的感測技術區分出正在「真心微笑」或「假笑」,公司、政府以及任何公共機構都可收集這些有價值的生物數據,而你還無法逃離這種被動技術。 繼續閱讀..

車規最新!國際大廠關注 AEC-Q104 規範重點速讀 |
| 作者 TechNews|發布日期 2018 年 04 月 16 日 15:18 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 汽車科技 | edit |
隨著「AI 智慧電動車」與「ADAS」應用已成為當今科技產業的新寵,欲轉型進入車電供應鏈的消費型電子廠商,都清楚必須先通過 AEC-Q100(針對 IC)、ISO 16750(針對模組)規範測試,方能拿到基本門票;然而針對 MCM、SIP 等複雜多晶片供應商,應該依循哪項規範?困擾 IC 設計廠商與 Tier1 汽車模組商多年的難題,終於在近期有官方解答──最新車規 AEC-Q104。此規範在上月一釋出,電子產品驗證測試實驗室──宜特科技就接到眾多國際晶片廠詢問是否能夠進行測試,代表此規範具有一定重要性及影響力。 繼續閱讀..
