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6月9日，英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就，美国科学家团队报告机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示，该方法能给出可行的芯片设计，且芯片性能不亚于人类工程师的设计，而整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。这种方法已经被谷歌用来设计下一代人工智能计算机系统。
从专利描述来看，微软的多光谱相机在长距离以及其他几个方面都可以超过苹果的TrueDepth相机。
ACM 图灵奖誉为是计算机界的诺贝尔奖。
谷歌、密歇根大学和普林斯顿大学的一组研究人员最近开发了一种新的视频动作识别方法。视频动作识别需要识别视频片段中执行的特定动作，例如打开车门、关闭车门等。
美国能源部SLAC国家加速器实验室和斯坦福大学(Stanford University)的最新研究首次表明，人工智能神经网络能够可以准确地分析引力透镜(gravitational lenses)的复杂畸变，且速度比传统方法快1,000万倍。科学家表示，过去需要数周到数个月才能完成，且需要专家和高端计算设备的分析工作，通过神经网络将能在几分之一秒内以完全自动的方式完成。
神经网络通过分析大量的训练数据来学习并执行计算任务，是构成当前人工智能（AI）系统的关键，应用领域覆盖语音识别系统到自动翻译系统，以及自动驾驶汽车。
随着神经网络越来越复杂，计算量越来越庞大，神经网络的架构也不断发生变化，因而产生了可用于嵌入式系统的高性能、通用神经网络处理方案需求。
中德宏泰人像识别系统“深眸”采用灵活的模块化设计，支持系统的灵活组建，以满足不同项目的人像识别需求。其设置、操作颇为简洁、易用，学习、管理快速。重要的是该系统具有很强的抗干扰性能，对带帽、发型、化妆、夸张表情、大角度斜侧等条件下也可识别，并能对多人、全天候黑白 全彩模式进行分析，实现了高效的人像识别效果，已经具备实战实力。
所有生物界的大脑都是演化而来的，不是上帝造出来的。
IBM说：“我们没有任何理由止步于此。”
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