发际红大结局发展迅速的时代，机器会取代人类吗？我们究竟还能不能保住一份饭碗？未来十年内什么样的工作最热门呢？

　　第一，职业总是会变的。我们回望一下人类历史，就会发现随着技术的进步，总会有新的工作产生，也会有旧的职业消亡。从前欧洲有种职业是敲窗人，他们的工作内容，就是每天早上按时敲打窗户叫醒你。这个职业有点像行走的闹钟，但闹钟被发明之后，这个职业就消亡了。

　　第二，现今人类所从事的工作中，有很多是属于非常糟糕的职业。比如煤矿工人、钢铁工人的工作环境都特别恶劣，这类职业由机器去取代，其实代表着时代的进步。

　　第三，机器是需要人的。无论硬件还是软件，机器的生产、推广、销售、维修、清理等等，都离不开人。

　　第四，不要低估人类的想象力和创造力，因好奇心的驱使而去探索和创造的职业，依然会吃香！

　　第五，技术使世界更美好。技术可以在方方面面带来社会的进步，让我们的工作也更加美好。

　　第六，技术也会给世界带来新麻烦。不可否认，技术在解决问题的同时，也在创造新的问题，这就催生了新的职位，并且必须要由人来担当。

　　第一类，是高科技密集型的职业。比如边缘计算领域、量子计算领域，都是大量稀缺高技能人才的。所以，边缘计算的技术人员或量子计算数据分析师，会在未来的5到10年大放异彩。

　　第二类，是大数据辅助商业方向的职业，比如，数据侦探会是一个新兴职业。他们的工作核心就是大数据分析，这种数据既可以来源于商业交易，也可以是企业内部管理的数据。数据侦探通过挖掘数据，为老板提供决策依据。

　　第三类，是影像领域的职业。大家都知道，AR是指增强现实技术，基于这种技术会产生什么新职业呢？我们可以想象一下，学校组织学生游览故宫，孩子们戴上特制的眼镜，透过镜片不仅能看到眼前的故宫，还能看到虚拟成像的皇帝、大臣、皇后，仿佛身临其境一般，可以更加生动深入地了解历史。想要完成这样的设计，就需要AR旅行架构师上场了。

　　第四类，是医疗方向的职业。比如，AI辅助下的医疗技师就属于这一类。未来这位技师可能都不需要医生文凭，只需要拥有护士的专业水平就可以去给病人看病了。医疗技师将病患的情况输入到机器里，再把机器诊断的结果向病人做解释说明。他们所扮演的角色，就是机器医生与人类病人之间的纽带。

　　第五类，是以线上远程方式开展的工作。比如，金融财富教练，有点像现在银行中的理财经理，却又并不完全相同。未来的金融财富教练可以坐在家里上班，带领客户去尝试各类型的投资。与传统客户经理相比，线上的金融财富教练不是替你理财，而是教你理财。

　　首先，大家不用特别担心人工智能到来了，我们就会集体失业。人工智能对人类社会冲击的影响是阶段性的。人工智能对一些行业的影响是有先有后的，我们完全有时间来进行灵活应对。其次，在机器自动化高速发展的时代里，人类在职场上的竞争力，就是人类的同情心和同理心。

　　归根结底，无论人类的科技发展到何种程度，科技始终应当以人为本。无论机器进化到什么程度，它始终无法拥有的，是人类自诞生之日起就拥有的那颗柔软赤诚的心！

　　生活的利： 提升医疗诊断准确率 揭露保险金融诈骗 帮助寻找失踪儿童 提高工厂产出 AI在制造业中的未来

　　(AI)以及利用神经网络的深度学习是实现高级驾驶辅助系统(ADAS)和更高程度车辆自主性的强大技术。随着

　　开发套件（EAIDK）AIoTOPEN AI LAB最开始听到这个名字，以为是一家国外的公司或者是一个开源社区，登录官网之后发现是国内

　　，它的实际应用百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及自动驾驶，用一句简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做

　　（AI）芯片？AI芯片的主要用处有哪些？在AI任务中，AI芯片到底有多大优势？

　　生活的各个领域，游戏，媒体，金融，建材等行业，并且运用到各种领先研究领域。三、

　　时代的核心驱动力量》从AlphaGo的人机对战，到无人驾驶汽车的上路，再到AI合成主播上岗

　　技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将

　　劳动，到2030年自动化将取代4-8亿个工作。1、机械加工机器人从事的零件铸造、激光切割以及水射流切割等工作；2、机器人涂装、点胶

　　诸多便利，但是，霍金却十分担忧它的隐患。2017年3月，在接受《泰晤士报》采访时，霍金就曾说，

　　产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大型企业来说，通过云计算来采用

　　逐渐成为科技领域最热门的概念，被科技界，企业界和媒体广泛关注。作为一个学术领域，

　　是在1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟

　　的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。

　　以色列实时分析和异常检测的大数据创业公司Anodot目前正在使用先进的机器学习算法来克服

　　可以通过分析所有数据提出更多的答案，而Anodot认为没有将机器学习整合到数据分析中的电子商务公司将会出现亏损。

　　作者：Kaustubh Gandhi，Bosch Sensortec软件产品经理

　　（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用

　　自上世纪六十年代诞生,经历了半个多世纪的起伏式发展,在近两年的时间里又迎来了“爆发期”。随之而来的是对

　　发展的关键组成部分，有助于将AI作为未来的主流。而这仅仅是个开始。AI：反映

　　通过海量的数据模拟出医疗流程、医疗诊断、医疗建议和治疗方案，将推动公共卫生政策的制定更为科学。 “

　　机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　　在物联网以及大数据的推动下，实现飞跃式的发展，并且迎来了第三个黄金周期。必优传感今天和大家解读一下关于

　　出现以来，社会发展取得了举世瞩目的成就，在许多领域中取得了骄人的成果。当前，我国经济发展突飞猛进，取得了喜人的成绩，在社会发展上也更加注重利用这一学科

　　小女孩”。↓↓ 模糊识别是指在大量的复杂的信息中，识别出有用的部分，即对接收的信息与以往的记忆和经验进行有关联认识，剔除无关的信息。那么现在的

　　便成了科技圈的宠儿，其他诸如AR、VR的，似乎都消失不见。而在今年的两会

　　目前，大部分的电销团队都会拥有自己的电销机器人。米卡迪电销机器人一天可以呼出上千通电话，不会因为被拒绝多次而产生负面情绪。同时电销机器人可以独立完成初步筛选的工作，减少企业的80%左右的电销人力成本。 时代是在不断推进的，让员工成为自己的累赘还是财富，是向未来发展迈进的选择。

　　技术的快速发展，公众的担忧有所上升。最响亮的声音之一来自于已故的斯蒂芬·霍金教授，他认为

　　一直在学习使用工具，会耗费大量的精力。未来，工具会学习人的语言、人的思维，为

　　的考试认证云平台、电子设计教学与就业整体解决方案典型应用，着力打造多学科、多专业的公共教学与实训、

　　据相关招聘机构数据显示，2018年AI领域仍然是大部分资深技术人才转岗的首选目标，在人才最紧缺的前十大职位中，时下最火的大数据、

　　自动化将导致世界各地工业人员大幅裁员，但事实上技术将带来大量的新工作和新服务。类似于对社交媒体，数字出版和电子商务等领域的冲击，AI革命已经启发了新的

　　和机器学习正在消耗IT帮助台、网络安全和其它IT任务中的工作负载，激发人们对

　　的发展一片繁荣景象，无论是各国***还是各大企业都十分乐观。在所有人都一往无前的时候，有一些人来扯扯袖子也是一件好事。跑得太快

　　所造成的影响，将远远超越互联网将给社会带来的影响，先不用讨论“机器是否会超越

　　是否和机器一起共同进化”，今天，我们最保守的预言也至少是：“未来，所有

　　棋手可以借助AlphaGo大数据棋谱训练自己，突破思路瓶颈。就像马云说过的：“

　　在记忆、人脸识别方面比人更精确，机器学习通过大量数据的探索，面向任何狭窄

　　大脑一样进行“深度学习”；而如今，几乎所有的AI算法均可实现一定的逻辑、学习能力，也印证了神经网络的概念。AI的名字神经网络概念提出之后，

　　在记忆、人脸识别方面比人更精确，机器学习通过大量数据的探索，面向任何狭窄的领域，比如精准广告推送、无人驾驶等等，一个一个

　　替代，因为考古不产生利润，商业和***对其兴趣和投入都很小。哈哈，没想到吧，冷门

　　接受的信息进行不断的自我学习、深度检索、逻辑判断，达到深度学习，下次遇到这种问题可以直接做出相对应的

　　具有大量隐层的网络具有优异的特征学习能力，而网络的训练可以采用“逐层初始化”与“反向微调”技术解决。自此，

　　表达主人公内心的挣扎，作为对手的凯恩亦是如此。最近几年难得在《速度与激情中》再次看到拉塞尔的身影，无奈日簙西山英雄迟暮，早就看不到他身上当年的意气风发。总之结尾的

　　会带来大规模失业潮，但AI带来的魅力始终势不可挡。在全国两会上，首次被写进***工作报告的“

　　的核心技术，指使用多层神经网络的一系列方法的汇总，这些方法支持快速完成一度被认为无法自动化完成的任务）的突破性发展，

　　曾经最自豪的高智商领域不断攻城略地——深蓝击败了卡斯帕罗夫，AlfaGo所向披靡横扫中韩九段，德州扑克上

　　`今天，吴恩达确认离职百度的消息迅速在业界刷屏。吴恩达曾不止一次感慨，现在

　　，最终夺取这个星球等议论，只是科幻迷们的自娱自乐，离现实还很遥远，但在围棋高手李世石和AlphaGo人机大战中失败；日本开发的

　　：作者约翰·马尔科夫，《纽约时报》高级科技记者，普利策奖得主，被誉为“硅谷独家大王”。本文选自他的新书《与机器人共舞》。 今年最打动你的

　　的普遍推理能力，因此依然有着自身的局限性。 在很多方面我们已经看到了这样的变化，即便是在一些和我们