-
-
TED大会今天开始：要谈未来，要谈人工智能
（原标题：TED 大会今天开始，它要谈的是未来 | TED 2017 现场报道） 黄俊杰温哥华4月24日，1800人在今天走进市区西北侧的温哥华会展中心。到下午3点整（北京时间早6点），他们已经在会展中心的剧场里听了19个长度5 - 8分钟不等的演讲...
互联网 2017-04-25 13:21:12 -
道王手游提战技巧 宝石合成指南
在《道王手游》这款游戏中玩家想要提高属性，那么宝石自然需要培养和收集了，装备不同等级的宝石可以提高装备不少的属性，下面一起来看看宝石的详细玩法。 点击主界面【强化】按钮，选择分页：合成，进入 宝石合成界面； 根据个人需要，可通过右键放入宝石，通过添加多个低级宝石，可合成高阶宝石； 合成宝石有几率出现跳阶或失败...
游戏攻略 2017-04-24 15:06:10 -
亚马逊Alexa负责人：语音技术和人工智能将引发电脑设计巨变
据外媒报道，每隔几年，我们与电脑互动的方式就会发生很大的变化。在上世纪70年代，我们从穿孔打卡机转向了终端机；在80年代，我们又转向了鼠标和桌面图标...
智能设备 2017-04-23 16:03:07 -
百度与哈曼达成合作：将开发人工智能解决方案
感谢站搜网网友 撒盐吃西瓜 的投稿4月20日，哈曼国际宣布拓展与百度的合作关系，双方将携手为中国汽车厂商开发新的人工智能解决方案。两家公司将在哈曼智联汽车和云平台上集成百度基于人工智能操作系统DuerOS的个人电子助手和语音识别引擎技术开展合作...
智能设备 2017-04-21 16:36:08 -
为防过敏，苹果用人工汗液测试Apple Watch安全性
据外媒报道，苹果在最新发布的一份报告中称，该公司利用人工汗液测试与用户皮肤有接触的Apple Watch等设备，以防止用户过敏。苹果在刚刚发布的《2017年环境责任报告》中称，电子产品中包含的一些原材料可能会让某些用户过敏，例如不锈钢等合金中常见的镍...
ios苹果之家 2017-04-21 10:48:10 -
人工智能企业商汤科技获赛领资本6000万美元投资
4月20日消息，人工智能企业商汤科技今日宣布获得赛领资本6000万美元投资，赛领资本因此次投资成为商汤的重要战略股东。商汤科技在人工智能学术创新、技术突破、产品化、商业化变现等方面得到了业界认可，在获得赛领投资后，商汤科技表示将进一步扩大在人工智能应用方面的布局...
互联网 2017-04-21 02:33:13 -
炉石传说安戈洛23张橙卡合成分析
炉石传说勇闯安戈洛新版本开了一周多，有了大模样，来挨着分析一下新出的23张橙卡， 也给新手玩家一点合成建议，欢迎大家讨论！ 补充一下，把结论先放开头 建议合成：盗贼任务，战士任务，萨满职业橙，骑士职业橙 灰尘充足的情况合成，否则优先考虑其他的：盗贼职业橙，新版逐星，牧师职业橙，其他都建议观望了。 1、套路必备，没有他就不能玩(6张) t1强度：战士任务，盗贼任务 盗贼任务是实实在在的开起了一个新流派，不过因为比较自闭有成为新一代毒瘤潜质，但是弱点很明显，害怕急速的快攻(当然加入冰川裂片等牌，队快攻抗性有所增加)，但是对控制卡组优势巨大...
游戏攻略 2017-04-21 00:30:16 -
微软人工智能面部、色情审查API推出
站搜网4月20日消息 微软今天宣布了三款常用的Cognitive认知交互服务，包括Face API（面部API）、Computer Vision API（计算机视觉API）和Content Moderator API（内容审核API）。使用Face API，开发者可以获取属性信息，如年龄、性别、面部特征和头部姿势等，现在还可以获得情感表达...
智能设备 2017-04-20 21:57:13 -
联想押注人工智能及物联网：拟4年投资12亿美元
在愈演愈烈的人工智能抢滩战中，联想也开始“喊话”了。近日，联想集团CEO杨元庆对外表示，未来四年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面投资超过12亿美元（约93亿港元）...
业界动态 2017-04-19 08:06:08 -
拳头已确认：外服“海克斯诺手”皮肤合成方法曝光
7.7版本有两个皮肤备受关注，一个是已经开卖的神拳李青，另外一个就是只能通过海克斯宝箱里的宝石进行合成的恐惧新星诺手，整体来看，诺手这款皮肤只能说一般般吧，与海克斯安妮以及摄魂者VN真的没什么可比性。而就在近日，拳头也公布了这款皮肤的合成方法：拳头：与海克斯安妮以及摄魂者薇恩一样，恐惧新星德莱厄斯需要10个海克斯宝石进行解锁，并且这一获得方式以后也不会有改变...
游戏资讯 2017-04-18 18:15:16 -
人工智能系统：通过“自学”预测心脏病发作
美国心脏病协会的统计数据显示，全球每年有近2000万人死于心梗、中风、血管堵塞等心血管系统疾病。医生有很多工具和方法预测患者的健康隐患，但仍无法百分百应对人体的复杂性，心脏病发作就是最难预测的情况之一...
智能设备 2017-04-17 22:12:16
