數(shù)據(jù)所有權(quán)方面，1原始數(shù)據(jù)屬于個人，2企業(yè)享有衍生數(shù)據(jù)所有權(quán)，3政府享有政府數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)
腦科學的發(fā)展將推動人工智能科學從感知人工智能到認知人工智能的跨越
機械手面臨的難點在于如何在柔性物體上施加可控的擠壓力，以及在非穩(wěn)定狀況下確保精確、穩(wěn)健的抓握與柔性指端操控
DFN模型綜合使用了用戶的隱式正反饋（點擊行為）、隱式負反饋（曝光但未點擊的行為）以及顯式負反饋（點擊不感興趣按鈕行為）等信息
軟體機械手充分利用和發(fā)揮各種柔性材料的柔順性，及其非線性、粘彈性和遲滯特性等在軟體手運動和控制中潛在的“機械智能”作用，降低控制的復雜度，實現(xiàn)高靈活性、強適應(yīng)性和良好交互性，在醫(yī)療康復領(lǐng)域有重要應(yīng)用價值
智能客服系統(tǒng)中人機結(jié)合的服務(wù)形式，從五個維度總結(jié)和介紹情感分析技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用場景，包括情感分析算法模型的原理及實際落地使用方式和效果分析
AI人工智能技術(shù)需要構(gòu)建強有力的IT基礎(chǔ)設(shè)施,人工智能的工作主要由采集、準備、訓練和推理四部分組成，每個部分需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù)，工作負載也不盡相同，將給存儲設(shè)備帶來較大的挑戰(zhàn)。
基于梯度反向傳播的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）訓練方法逐漸興起。在這種訓練方法下，SNN能夠在保留神經(jīng)元內(nèi)部動力學的同時獲得較好的性能
Cartographer跨平臺和傳感器配置,MC2SLAM實時激光里程計系統(tǒng),LeGO-LOAM種輕量級和地面優(yōu)化的激光雷達里程計和建圖方法,SUMA++開源的基于語義信息的激光雷達SLAM系統(tǒng)
人工智能為什么會產(chǎn)生“災難性遺忘”？目前，解決災難性遺忘的方案有哪些？難點在哪？來看看專家怎么說
