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人工智能创新一： 机器深度学习
AI人工智能正以惊人的速度发展。创建可以模仿人类大脑功能的深层神经网络是目前科学家主要功课的方向。计算机模拟生成的神经元网络能够通过大量数据分析来突出异常并分析过去人类需要很长时间才能检测到的模式。真是因为各种算法的运用，让机器深度学习逐渐成为可能。虽然还没有完全达到模拟人脑的程度，但是对于日常生活中部分初步的分析，计算机已经可以自主完成了。
第人工智能创新二：生成对抗网络（GAN）
GAN是当今世界最受关注的机器学习模型之一。使用两个竞争神经网络：发电机网络和鉴别器网，GAN通过相互“欺骗”来推动改进，从而简化了其中的过程。在行业中，GAN可用于操纵数据，例如，允许电商网站通过改变服装的颜色甚至改变模特的面部和身体类型来满足个性化客户体验。目前GAN的对抗训练能力正被用于提高全自动车辆的安全性上，并推动基因编辑和基因治疗的应用。
人工智能创新三：计算机视觉
目前我们所知所有AI相关专利中有一大部分属于计算机视觉相关的，过去3年内的复合年增长率为24％。计算机视觉的进步种类很多，包括更高的分辨率和更强的视频功能，是人工智能在医疗保健和汽车行业采用的关键驱动因素之一。
人工智能创新四：自然语言处理（NLP）
自然语言处理准确度越来越出色，甚至现在能够在几秒钟的时间内翻译多种语言。例如，这种转变已经改变了Siri和Alexa等虚拟助手平台的能力。
人工智能创新五：开放平台
对于开发人员而言，任何人都可以通过网络获得的免费深度学习工具（如TensorFlow和Pytorch）加速了他们优化计算机资源以自动化流程的能力。随着可互换AI模型的开放生态系统不断爆炸，正在创建的库和共享用例的数量也在不断增加，强化学习被认为是下一个主要的范式转变。
人工智能创新六：培训和推理硬件
人工智能社区正普遍期待着芯片供应商英特尔和Nvidia的下一代培训解决方案，预计将在今年晚些时候推出。这些解决方案旨在提高能效并支持边缘设备，包括路由器，路由交换机，集成接入设备（IAD），多路复用器以及MAN和WAN接入设备。
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